Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

V0.95(c) W. Conen, FH GE1 INT A – Vorlesung, Thema: Suche Prof. Dr. Wolfram Conen Inhalte: - Repräsentation von Problemen - Problemlösung durch Suche.

Ähnliche Präsentationen


Präsentation zum Thema: "V0.95(c) W. Conen, FH GE1 INT A – Vorlesung, Thema: Suche Prof. Dr. Wolfram Conen Inhalte: - Repräsentation von Problemen - Problemlösung durch Suche."—  Präsentation transkript:

1 V0.95(c) W. Conen, FH GE1 INT A – Vorlesung, Thema: Suche Prof. Dr. Wolfram Conen Inhalte: - Repräsentation von Problemen - Problemlösung durch Suche

2 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 2 Künstliche Intelligenz (KI) KI: Teilgebiet der Informatik, welches versucht, menschliche Vorgehensweisen der Problemlösung auf Computern nachzubilden, um auf diesem Wege neue oder effizientere Aufgabenlösungen zu erreichen, aus: Lämmel, Cleve: Künstliche Intelligenz, 2. Aufl. 2004, Hanser Verlag

3 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 3 Problem 1 – Missionare und Kannibalen Drei Missionare und drei Kannibalen sind auf der selben Seite eines Flusses. Es gibt auf dieser Seite auch ein Boot, das ein oder zwei Leute aufnehmen kann. Problem: Finden Sie nun einen Weg, alle so auf die andere Seite zu bekommen, dass die Zahl der Kannibalen die Zahl der Missionare auf irgendeiner Seite des Flusses niemals überschreitet (dann würden die Missionare nämlich gefressen...)

4 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 4 Wie löst man solch ein Problem? Man sucht nach einer Lösung Aber zunächst mal muß man sich klar machen, WAS genau die Aufgabe ist Man sucht nach einer günstigen Repäsentation des Problems Günstig ist sie, wenn man mit dieser Repräsentation leicht eine Lösung finden kann (für das umformulierte, repräsentierte Problem)... und diese Lösung sich zurück übertragen lässt auf die ursprüngliche Problemstellung – also das tatsächliche Problem löst! Und natürlich sollte die Repräsentation beherrschbar sein, also möglichst klein, verständlich (wartbar), präzise, usw. Dann beginnt die Suche nach einer Lösungsmethode. Oft hat man bereits eine Methode im Hinterkopf und schaut, ob man das Problem passend repräsentieren kann (z.B. Graph-basierte Suche, Constraint Optimization, Genetic Algorithms, Neuronale Netze, sehen sie, wenn sie mögen, in INT im Master) Wenn man die Methode (ev. auch mehrere) ausgewählt hat, dann beginnt die tatsächliche Suche nach einer Lösung, und zwar auf der gewählten Problemrepräsentation

5 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 5 Kannibalen haben Hunger... Repräsentation des Zustandes als Vektor (m,k,b) m = Anzahl Missionare k = Anzahl Kannibalen b = Position des Bootes Wir brauchen nur eine Seite des Flußes darstellen, wir nehmen die linke Seite (b = 1) Es gilt immer: Missionare rechts = 3-m, Kannibalen rechts = 3-k Ev. mögliche Folgezustände (naiv) zu (m,k,1): (m-1,k-1,0), (m-2,k,0), (m,k-2,0),(m- 1,k,0),(m,k-1,0) Ev. mögliche Folgezustände (naiv) zu (m,k,0): (m+1,k+1,1), (m+2,k,1), (m,k+2,1), (m+1,k,1),(m,k+1,1) Startzustand: (3,3,1), Zielzustand: (0,0,0) Suche nach eine Zustandsfolge vom Start zum Ziel! Problem: wir merken noch nicht, dass wir ungültige Zustände verwenden... 2,2,0 3,3,1 3,2,1 2,1,0 1m,1k im Boot 1m 1m,1k 1m, 2k rechts...AUA! 2,2,1 1k

6 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 6 Kannibalen haben Hunger... Ungültige Zustände feststellen...z.B. durch Aufzählen: (2,3,1),(1,3,1),(1,2,1) (2,1,0),(2,0,0),(1,0,0) (1,0,1),(2,0,1),(2,1,1) (2,3,0),(1,3,0),(1,2,0) Möglicherweise sind nicht alle hiervon erreichbar (überhaupt oder nur über gültige Zustände) Man könnte das auch abstrakt angeben: (m,k,b) mit m 0 oder k < m Æ k < 3 ist ungültig Zugfolgen sind nur legal, wenn sie nicht über ungültige Zustände führen Wenn wir eine Funktion haben, die zu einem Zustnd die gültige Folgezustände ausspuckt, dann können wir direkt die Lösung finden! Wenn wir eine haben, die nur alle möglichen Zustände ausspuckt, dann müssen wir noch die Gültigkeit prüfen Beides läßt sich als Graph visualisieren! (nächste Folie) 2,2,0 3,3,1 3,2,1 2,1,0 1m,1k im Boot 1m 1m,1k 1m, 2k rechts...AUA! 2,2,1 1k

7 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 7 Die Rettung der Missionare (1) 3,3,1 2,2,02,3,03,2,01,3,03,1,0 3,2,12,3,1 2,1,01,2,03,0,0 3,1,1 1,1,0

8 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 8 Rettung der Missionare (2) 1,1,0 2m, 2k rechts mit Boot 2,1,12,2,11,2,11,3,1 (3,1,1) ist der Vorgänger 2,1,02,0,01,2,00,2,0 (gabs bereits) 0,3,1 0,1,0 0,2,11,1,12,1,11,2,1 (gabs bereits)

9 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 9 Rettung der Missionare (3) 0,2,11,1,1 0,0,0 (0,1,0) ist Vorgänger 1,0,0

10 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 10 Rettung...Kontrolle (1) Gefundener Weg: 2 Kannibalen nach rechts: (3,1,-,0,2,B) oder 1M+1K nach rechts: (2,2,-,1,1,B) 1 Kannibale zurück oder 1M zurück, je nach Wahl oben (3,2,B,0,1,-) 2 K nach rechts: (3,0,-,0,3,B) 1 K zurück: (3,1,B,0,2,-) 2M nach rechts: (1,1,-,2,2,B) 3,3,1 2,2,02,3,03,2,01,3,03,1,0 3,2,12,3,1 2,1,01,2,03,0,0 3,1,1 1,1,0

11 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 11 Rettung...Kontrolle (2) Gefundener Weg: 1M+1K nach links: (2,2,B,1,1,-) 2 M nach rechts: (0,2,-,3,1,B) 1 K nach links: (0,3,B,3,0,-) 2 K nach rechts: (0,1,-,3,2,B) 1K nach links: (0,2,B,3,1,-) oder 1M nach links: (1,1,B,2,2,-) 1,1,0 2,1,12,2,11,2,11,3,1 2,1,02,0,01,2,00,2,0 0,3,1 0,1,0 0,2,11,1,12,1,11,2,1

12 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 12 Rettung...Kontrolle (3) Gefundener Weg: 2K nach rechts oder 1M+1K nach rechts: (0,0,-,3,3,B) 0,2,11,1,1 0,0,01,0,0 Lösungen: (1)2K, 1K, 2K, 1K, 2M, 1M+1K, 2M, 1K, 2K, 1K, 2K (2)2K, 1K, 2K, 1K, 2M, 1M+1K, 2M, 1K, 2K, 1M, 1M+1K (3) 1M+1K, 1M, 2K, 1K, 2M, 1M+1K, 2M, 1K, 2K, 1K, 2K (4) 1M+1K, 1M, 2K, 1K, 2M, 1M+1K, 2M, 1K, 2K, 1M, 1M+1K

13 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 13 Welche Probleme können auftreten? Man findet keine griffige Repräsentation, weil z.B. Informationen fehlen oder unscharf sind Informationen unsicher/unglaubhaft sind Man hat ein Problem vor sich, dass im allgemeinen unlösbar ist (Halteproblem) im allgemeinen hart zu lösen ist (NP-komplett, EXP) Man kennt keine sinnvolle Problemlösungsmethode für die gefundene Repräsentation Im Master werden Sie einige Methoden für verschiedene Repräsentationen kennenlernen und wenn die richtige nicht dabei ist, dann können Sie mit ihrem Wissen und ihrer Cleverness vielleicht einen (Er-)Finden!

14 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 14 Suche...nochmal generell Angenommen, sie wollen ein Problem lösen dann suchen sie also nach einer Lösung Viele Probleme lassen sich als Graph-Probleme modellieren manchmal ist das unmittelbar klar (MST, kürzeste Wege, TSP) manchmal braucht man einen abstrakten Umweg: Das Problem spielt sich in einem bestimmten Realwelt- Ausschnitt ab, den man durch eine Menge von Dingen und (regelhaften) Beziehungen zwischen diesen Dingen beschreiben kann Diese Dinge (und damit der Ausschnitt) befinden sich zu jedem Betrachtungszeitpunkt in einem bestimmten Zustand Modellieren kann man das z.B. durch Parameter/Variablen, denen Wertebereiche zugeordnet sind und zwischen denen Relationen bestehen. Ein Zustand entspricht dann einer konkreten Belegung der Parameter mit Werten

15 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 15 Suche (Forts. Problemlösen als Suche) Aus den Wertebereichen und Beziehungen/Regeln ergeben sich die möglichen Zustände des Realweltausschnitts Es steht eine Menge an Operatoren zur Verfügung, um einen Zustand in einen Folgezustand zu überführen Ein Problem sieht dann wie folgt aus: Gesucht ist eine clevere Sequenz von Operatoranwendungen, die uns von einem gegebenen Ausgangszustand in einen gewünschten Zielzustand führt. Regelmäßig wollen wir zudem eine besonders gute Operatorsequenz finden (z.B. eine kostengünstige, wenn wir Kosteninformationen zu den Operatoren haben) HINWEIS: Wir nehmen zur Vereinfachung an, dass wir nur endliche viele (mögliche) Zustände betrachten (der Zustandsübergangsgraph als Repräsentation der jeweiligen Probleme ist also ENDLICH).

16 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 16 Suche (Forts. Problemlösen als Suche) Ausgangszustand z1, Zielzustand z11 Es gibt viele mögliche Pfade inkl. Sackgassen (z7,z8) und unerreichbare Zustände (z10) z1 z2 z3 z4 o1 o2 o3 z5 z6 z7 z8 z9 z10 z11z1z3 z5 z9z11

17 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 17 Suche (Forts. Problemlösen als Suche) Schauen wir uns noch eine der Sackgassen an Um einen Weg zum Ziel zu finden, müssen wir einfach eine Entscheidung für einen Operator zurücknehmen und ändern Das nennt man Backtracking! z1 z2 z3 z4 o1 o2 o3 z5 z6 z7 z8 z9 z10 z11z1z3 z5z8 z9z11

18 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 18 Suche (Forts. Problemlösen als Suche) z1 z2 z3 z4 o1 o2 o3 z5 z6 z7 z8 z11 z10 z11z1z3 z5z8 z9 Es gibt viele verschiedene Wege in diesem Zustandsgraphen (wieviele?), manche dieser Wege führen zum Ziel, andere nicht Um garantieren zu können, dass wir das Ziel erreichen (oder sicher sein können, dass es nicht erreichbar ist), müssen wir ggfs. alle von z1 aus begehbaren Wege anschauen Wie können wir das systematisch tun?

19 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 19 Suche (Forts. Problemlösen als Suche) z1 z2 z3 z4 o1 o2 o3 z5 z6 z7 z8 z9 z10 z11z1z3 z5z8 z9 z1z3 z4 z5z8 z9z11 z2 z6 z7 z8 z9 z8 z9z11 z5 z8 z9z11 z5 z9z11z9 z5 z3z6z9z6z11 z9 z6 z7 z3 z8 z2 z6 z5z8z5z8 z9z11 z9 z5z2z8 z6z9z11 z9 z6 z2 z4z7 z1 z7z4 Tiefensuche / Depth First Search

20 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 20 Suche (Forts. Problemlösen als Suche) z1 z2 z3 z4 o1 o2 o3 z5 z6 z7 z8 z9 z10 z11z1 z3 z4 z5z8 z9z11 z2 z6 z7 z8 z9 z8 z9z11 z5 z8 z9z11 z3 z2 z3 z4 z2z5 z6 z7 z3 z2 z4 z3 z8 z9 z5 z6 z5 z6 z5 z6 z7z4 z8 z7 z9 z8 z11 z8 z9 z8 z9 z8 z9 z8 z9 z8 z9z11z z1z11 Breitensuche / Breadth First Search

21 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 21 Tiefensuche für Zustandsbäume Hilfsdatenstruktur: Knoten k im Zustandsgraph sind mit einem Zustand beschriftet, erhältlich über k.zustand Genereller Ablauf für Tiefensuche in einem Zustandsgraphen mit Baumform: Algorithm tiefensuche(Knoten start) for each k 2 Kinder(start) do if k.zustand = zielzustand then print Ziel gefunden!; return true; else if tiefensuche(k) then return true; return false; Liefert sicher eine Lösung, wenn es eine gibt (weil wir Zyklen verboten haben)! Falls der Graph endlich ist, sonst nicht! Achtung: Die Reihenfolge der Kinderbesuche ist nicht vorgeschrieben, sie können frei wählen!

22 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 22 Breitensuche für Zustandsbäume Wir verwenden eine FIFO-Queue queue (also eine Liste, an die hinten angefügt und vorne entnommen wird, FIFO steht für first-in-first-out) Genereller Ablauf für Breitensuche in einem Zustandsgraphen mit Baumform: Algorithm breitensuche(Knoten start) queue.append(start); // queue leer vor Beginn while (not queue.empty()) do k à queue.deleteFirst(); // Knoten k besuchen if k.zustand = zielzustand then print Ziel gefunden!; return true; for each c 2 Kinder(k) do // Knoten k expandieren queue.append(c); print Kein Ziel gefunden!; return false; Anmerkung: Man kann auch vor dem Einstellen der Kinder prüfen, ob ein Zielzustand erreicht ist. Wir können zeigen, dass das generell Speicher und Tests spart. Trotzdem verwenden wir aus Gründen der Einheitlich (s. BestFirst) für die Aufgaben diese Variante. Größenordnungsmäßig macht es keinen Unterschied...exponentiellen Zeit- und Speicheraufwand erfordern beide Algorithmen in Best- und Worstcase (DFS nur im Worst Case!)

23 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 23 Breitensuche für Zustandsbäume Liefert sicher eine Lösung, wenn es eine gibt! Achtung: Die Reihenfolge der Kinderbesuche ist nicht vorgeschrieben, sie können frei wählen! Bisher haben wir Zustandsräume in Baumform betrachtet Da funktionieren beide Verfahren gut: beide sind komplett, d.h. sie finden einen Zielzustand, wenn er existiert und erreichbar ist Wenn die maximale Tiefe des Baumes d ist und der flachste Zielzustand sich auf der Ebene m befindet und wir einen gleichmäßigen Verzweigungsfaktor b unterstellen, dann Tiefensuche: best-case O(m), worst-case O(b d ), average case: hängt von der Verteilung der Zielzustände über die Tiefen zwischen m und d ab Breitensuche: best-case = average case = worst-case O(b m ), falls eine Lösung vorhanden ist, sonst best-case = average case = worst-case = O(b d )

24 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 24 Suche für allgemeine Zustandsgraphen Problem: ein Graph, der kein Baum ist, enthält einen Kreis, d.h. gleiche Zustände können bei der Reise durch den Graphen mehrfach auftreten! (s. Missionarsproblem) Was passiert, wenn wir unsere Algorithmen auf einen Graphen mit Kreis loslassen? Die Tiefensuche läuft möglicherweise immer weiter geradeaus und kann sich in einer endlosen Schleife aufhängen Wenn es eine Lösung gibt, findet die Tiefensuche sie dann nicht! Wenn es keine Lösung gibt, merkt sie es nicht! Die Breitensuche expandiert gleiche Knoten mehrfach Kein prinzipielles Problem, wenn es eine Lösung gibt – dann wird diese auch gefunden (und zwar weiterhin die flachste) – die Breitensuche ist also auch im Wiederholungsfall komplett! Wenn es allerdings keine Lösung gibt, dann merkt unser einfaches Verfahren zur Breitensuche das nicht!

25 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 25 Beispiel: Suche in Kreisen mit Tiefensuche DUI OB GE E MH D Startzustand Zielzustand GE OB GE OB E GE E MHD EDUI GE OB GE OB GE Unendliche Zweige können in dem Baum entstehen, der die Wege durch den Zustands- graphen darstellt (also die Suche beschreibt)!

26 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 26 Suche Kann man beide Verfahren noch retten? Idee: wir können kontrollieren, ob es zu Zustandswiederholungen kommt Knoten markieren bzw. die durch sie repräsentierten Zustände in einer globalen CLOSED-Liste registrieren und nur einmal besuchen Erweiterung der Algorithmen ist einfach: besuchte Zustände werden in eine CLOSED-LISTE aufgenommen Suchkosten: linear zur Anzahl der Zustände in der Liste mit einem Bitfeld und nummerierten (oder gut gehashten) Zuständen kann man die (Zeit-)Kosten konstant und den Speicher erträglich halten (es sei denn, es gäbe sehr viele Zustände) Dann zwei Alternativen (zunächst nur für unsere Breitensuche relevant) 1. Nur Knoten in queue einstellen, die nicht in CLOSED sind 2. Nur Knoten besuchen/expandieren, die nicht in CLOSED sind

27 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 27 Suche Übrigens kann das zweite Verfahren besser sein, wenn der Test deutlich teurer ist, als ein Einstellen sein sollte...denken sie an folgendes: Nehmen Sie an, die Lösung auf Tiefe m wird dort als letzter Knoten angepackt Dann wurden vorher bereits b m -1 Knoten expandiert, also b m+1 -b Knoten in die queue gestellt und, bei Variante 1, auch getestet Wenn Tests im Vergleich zum Einstellen teuer sind (wie in unserem Fall), dann sollte man unnötige Tests vermeiden In Variante 2 werden die Kinder von Knoten der Tiefe m zwar eingestellt, aber nicht mehr getestet, das spart einen Zeitaufwand von O(b m )*O(n)! (O(n) bei naiver Suche in CLOSED) Allerdings kostet es mehr Speicher – und wenn man beim Grundablauf die Kinder vor dem Einstellen auf die Zieleigenschaft testen würde, sähe die Situation wieder anders aus...uns interessiert aber wieder vorrangig die Größenordnung des Aufwands, und die kennen wir bereits: exponentiell für Speicher und Zeit! Sie sollten beide Varianten beherrschen!

28 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 28 Suche Problem mit dem Markieren von Zuständen im Zustandsgraphen: der ist häufig gar nicht explizit gegeben (und muß dann auch nicht explizit repräsentiert werden), sondern wird nur durch einen Startzustand und eine Zustandsübergangsfunktion beschrieben (vor allem empfehlenswert bei unendlichen Zustandsräumen) Schwerwiegender: Speichereffizienzüberlegungen! es kann sehr viele (besuchte) Zustände geben, die muß man sich dann ev. alle merken in der Tiefensuche braucht man sonst nur alle Knoten entlang eines Weges, also O(d) bei der Breitensuche ohnehin jeweils komplette Ebenen, also max. O(b m ) bei Tiefensuche kann man sich manchmal auch durch einfache Abbruchkriterien behelfen, um unendliche Zweige zu vermeiden, z.B. wenn man weiß, dass es nur max. C Zustände gibt (dann macht man immer noch Arbeit ggfs. doppelt, aber man braucht keine Liste) Ähnliches geht auch mit Breitensuche. Wenn man sogar weiß, dass eine Lösung existiert, dann kann man auch auf die Kontrolle von Wiederholungen verzichten und ist dennoch komplett (macht aber ggfs. mehr Aufwand, als erforderlich – abwägen: wie oft kommen Wiederholungen vor?)

29 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 29 Breitensuche für Zustandsgraphen Vermeiden von Wiederholungen für die Variante 2: Genereller Ablauf für Breitensuche in einem Zustandsgraphen (queue und closed zu Beginn leer), es wird nur ein Ziel gefunden (um alle zu finden, schmeißen sie einfach das return true raus und geben nur false zurück, wenn sie gar keins finden, also zählen sie die gefundenen Ziele am besten mit – so können sie natürlich auch die normale Breitensuche modifizieren) Algorithm breitensuche(Knoten start) queue.append(start); while (not queue.empty()) do k à queue.deleteFirst(); // Knoten k besuchen if (not closed.in(k.zustand)) then // Ist k in closed? if k.zustand = zielzustand then print Ziel gefunden!; return true; closed.append(k.zustand); for each c 2 Kinder(k) do // Knoten k expandieren queue.append(c); print Ziel nicht gefunden; return false;

30 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 30 Beispiel: Suche mit Pfadkosten Wir wollen weiterhin von Gelsenkirchen nach Ddorf Aber jetzt wollen wir nicht nur einen Weg finden, sondern einen guten Weg! Genauer: einen Weg durch den Zustandsgraphen mit minimalen Kosten (also einen kürzesten Weg) DUI OB GE E MH D Startzustand Zielzustand

31 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 31 Suche mit Pfadkosten Was können wir tun? Weiterhin Tiefen- oder Breitensuche verwenden und dort einfach nach allen Lösungen suchen (Lösungen enumerieren) und die beste auswählen! (ggfs. sehr teuer) wir können auch mit Tiefensuche nur nach einer Lösung suchen und dann hoffen, dass es die richtige ist... manchmal wissen wir auch, dass die flachste Lösung die beste ist, z.B. wenn alle Schrittkosten konstant und positiv sind oder gleichmässig und einheitlich mit der Entfernung vom Startzustand zunehmen (dann geht die normale Breitensuche, die nur die flachste Lösung findet) Wenn wir Wiederholungen vermeiden wollen, dann geht das nicht ohne Nachdenken wir müssen uns die bisher besten Kosten zu den Zuständen merken und im Wiederholungsfall die Erkundung eines Zweigs stoppen, wenn die neuen Kosten zum wiederholten Zustand nicht kleiner sind

32 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 32 Suche mit Pfadkosten Und sonst? Wir verwenden die Kosteninformationen, um nach und nach die vielversprechendsten Wege zu erkunden (Russell/Norvig nennen das Uniform cost-Suche, kein sehr passender Name) Im Grunde ist das ein klassischer Best-First-Ansatz: der Knoten mit den niedrigsten aufgelaufenen Kosten wird zuerst expandiert Wenn man weiß, dass die Kosten mit der Entfernung vom Startknoten nicht abnehmen, dann kann man mit der ersten gefundenen Lösung aufhören – sie muß optimal sein!

33 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 33 Suche mit Pfadkosten – Best-First Uniform Cost Ablauf für Zustandsgraphen mit Vermeidung von Wiederholungen nach Variante 2 (bei Uniform Cost kann auch Variante 1 lohnenswert sein, je nach Probleminstanz) Die Min-PQueue pqueue und die Closed List sind leer zu Beginn: Algorithm bestFirst(Knoten start) start.cost à 0; pqueue.insert(start); closed.append(start); while (not pqueue.empty()) do k à pqueue.deleteMin(); // Knoten k besuchen if (not closed.in(k.zustand)) then // Ist k in closed? if k.zustand = zielzustand then print Ziel gefunden!; return true; closed.append(k.zustand); for each c 2 Kinder(k) do // Knoten k expandieren c.cost à k.cost + kante(k,c).cost; pqueue.insert(c); // Knoten c in PQueue ablegen Der Wert der Knoten wird im Feld cost abgelegt. Der Wert einer Kante wird ebenso abgelegt. Ist fast genau Dijkstra, nur ein bisschen blöder, weil mehrfaches Einstellen statt Update (kann zu spektakulär höherem Speicheraufwand führen!)

34 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 34 Uniform-Cost-Ablauf DUI OB GE E MH D Startzustand pqueue (und closed in Klammern dahinter): GE/0 E/15, OB/20 (GE) OB/20, MH/27, GE/30, D/50 (GE,E) MH/27, GE/30, DUI/30, GE/40, D/50 (GE,E,OB) GE/30, DUI/30, E/39, GE/40, DUI/40, D/50 (GE,E,OB,MH) GE in Closed! DUI/30, E/39, GE/40, DUI/40, D/50 (GE,E,OB,MH) E/39, GE/40, DUI/40, OB/40, MH/43, D/44, D/50 (GE,E,OB,MH,DUI) E,GE,DUI,OB, MH in Closed! D/44, D/50, OB/50, MH/53 (GE,E,OB,MH,DUI) D/44 gefunden!

35 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 35 Was geht noch uninformiert? Simples Greedy: Verwende von deinem Knoten aus jeweils den günstigsten nächsten Schritt. Wenn wir nicht auf Wiederholungen achten, kann das zu endlosem Pendeln zwischen zwei Zuständen führen Im Beispiel würde er sich zwischen E und MH einpendeln Also achten wir auf Wiederholungen (von Zuständen) Das gibt aber noch keine Garantie, dass wir auch einen Zielzustand finden (wir enden ggfs. in einer Sackgasse, die auch erst entstanden sein kann, weil wir die Nachbarn bereits besucht haben) Im Beispiel würde er in OB hängen bleiben Also verwenden wir Backtracking (Zurückspringen) und führen eine CLOSED-List bereits verwendeter Kanten! Im Beispiel besuchen wir dann folgende Kanten (und damit die Knoten): {GE,E}, {E,MH},{MH,DUI},{DUI,OB},Backtrack,{DUI,D} Also finden wir in diesem Beispiel nicht die optimale Lösung (aber immerhin, wir finden jetzt sicher eine Lösung – das kann auch mal die Beste sein!)

36 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 36 Was geht noch uninformiert? Wir können auch noch mittels Tiefensuche (depth-first search oder kurz: DFS) die Breitensuche simulieren (mit oder ohne Schrittkosten) dann brauchen wir nicht auf Wiederholungen zu achten und haben trotzdem ein vollständiges Verfahren für endliche Zustandsräume Das geht, indem wir ein Tiefenlimit einführen Setze das Limit zu Beginn auf 0 (dann wird nur der Startzustand angeschaut) Erhöhe das Limit in jeder Runde um eins und beginne immer wieder oben mit Tiefensuche, wiederhole das solange bis die erste Lösung gefunden wurde Dieses Verfahren nennt sich Iterative Deepening und ist für den Fall ohne Schrittkosten die sinnvollste Wahl

37 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 37 Iterative Deepening Die Implementierung ist simpel: Wie der Algorithmus Tiefensuche, aber mit Abbruch des Abstiegs, wenn das Tiefenlimit erreicht ist (also einfach ein Limit vorgeben und beim Aufruf von Tiefensuche einen Parameter Tiefe, der schrittweise erhöht wird, hinzufügen – bei Erreichen des Limits nicht mehr expandieren!) Das Verfahren ist besser, als DFS, weil es sich nicht in endlose Zweige verlaufen kann Im Vergleich zur Breitensuche wiederholt es zwar eine Menge, aber es muss sich wesentlich weniger merken (linear zur Lösungstiefe) und es expandiert vor allem die Knoten auf Tiefe m nicht mehr! (es wird ab einer gewissen Tiefe dramatisch günstiger als Breitensuche) Es findet allerdings die beste Lösung nur, wenn es die flachste ist (wie Breitensuche). Man kann das leicht zu einem optimalen Verfahren machen, wenn man sich die Kosten der besten bisher gefundenen Lösung merkt: Solange es auf der Limitebene noch Knoten mit niedrigeren Kosten gibt, wird weiter iteriert......und dabei Knoten nicht expandiert, wenn sie nicht günstiger als die beste bisherige Lösung sind.

38 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 38 Und was ist informierte Suche? Wenn wir zu den Zuständen z noch heuristische Informationen h haben, die es uns erlauben, die Entfernung zum nächsten/besten Zielknoten zu schätzen, also h(z) Für einen gegebenen Knoten k mit Zustand k.zustand = z können wir die bisherigen tatsächlichen Kosten des Wegs zu k, angegeben durch g(k) und die noch zu erwartenden Kosten, h(k) = h(k.zustand) = h(z) addieren Diese Summe f(k) = g(k)+h(k) verwenden wir dann als Distanzwert in unserer PQueue für den Best-First-Algorithmus von vorn Dieses berühmte Verfahren nennt sich A* (Beispiel nächste Folie), gesprochen ä-star

39 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 39 A*-Ablauf (auf Wiederholungen wird nicht geachtet) DUI OB GE E MH D Startzustand pqueue: GE/0+30 E/15+20, OB/20+24 MH/27+16,OB/20+24, D/50+0,GE/30+30 OB/20+24, D/50+0, DUI/40+14,E/39+20, GE/30+30 DUI/30+14,D/50+0, DUI/40+14,E/39+20, GE/30+30, GE/40+30 D/44+0, D/50+0, DUI/40+14,E/39+20, MH/43+16, GE/30+30, GE/40+30, MH/43+16 (fertig) Heuristische Informationen: h(GE) = 30, h(OB) = 24, h(DUI) = 14, h(MH) = 16, h(E) = 20, h(D) = 0

40 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 40 Informierte Suche mit A* Wenn die verwendete Heuristik admissible ist – das ist sie, wenn sie die tatsächlichen Kosten unterschätzt, dann ist A* optimal für endliche Zustandsräume (bei nicht-negativen Pfadkosten, wie wir generell annehmen) A* ist außerdem auch noch optimal effizient relativ zur Klasse der Algortihmen, die einen solchen Suchbaum explorieren. Das Argument ist einfach: A* untersucht alle Knoten mit niedrigeren tatsächlichen Kosten, als der optimale Zielknoten wenn ein anderer Algo einen dieser Knoten ausläßt, dann kann er nicht sicher sein, das Optimum gefunden zu haben Manchmal kann ein anderer Algo zufällig mal besser sein, aber nicht immer! (A* expandiert auch Knoten mit dem gleichen Gewicht wie der optimale Zielknoten, die muss man aber nicht unbedingt anschauen!) Das Vermeiden von Wiederholungen spielt auch wieder eine Rolle für die Effizienz (und die Vollständigkeit des Algo) – hier helfen konsistente Heuristiken (sie erfüllen die Dreiecksungleichung und sind admissible) Natürlich können wir auch h verwenden, um greedy loszulaufen (diesmal stürzen wir uns nicht greedy auf Kanten, sondern auf Nachfolger) – mit ähnlichen Problemen und Resultaten, wie oben...und einiges mehr (Praktisch relevant: Speicherbeschränkte Varianten von A*!)

41 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 41 Und sonst noch? Man kann auch noch anders modellieren – man verwendet nur komplette Lösungen und versucht dann durch Operatoren von einer Lösung zur nächsten zu gelangen Kann z.B. beim TSP (Travelling Sales Person, Rundreiseproblem) sinnvoll sein: Zustände sind dann komplette Rundtouren, man sucht die beste. Man kann auch partielle oder ungültige Lösungsvorschläge zulassen und dann nach der besten gültigen Lösung in diesem erweiterten Zustandsraum suchen Und vieles mehr...wie wir z.T. noch sehen werden (aber vorwiegend leider erst im Master)

42 V0.95 (c) W. Conen, FH GE 42 Literatur zur Suche in Zustandsräumen Russell, Norvig: Artificial Intelligence – the Intelligent Agent Approach, Prentice-Hall, 2nd Edition (unbedingt die zweite Auflage verwenden mit einem aktuellen Printing), International Edition (billiger als das amerikanisch/kanadische Original), 2003 Russell ist Professor in Berkeley, eine der öffentlichen Top-Unis (eine/die andere öffentliche Top-Uni in Informatik ist die UMICH in Ann Arbor) Norvig ist Director of Search Quality bei Google Das Buch ist das Standardwerk zu KI (=künstlicher Intelligenz), es hat ein paar kleine Schwächen, z.B. wenn es um Optimierung geht oder wenn man sehr präzise Details braucht, es gibt aber einen exzellenten Überblick über viele Teilgebiete der KI (und fast alles spannende gehört da irgendwie zu...zumindest sehen das die KIler so...stimmt natürlich nicht so ganz, oder doch? ;-)


Herunterladen ppt "V0.95(c) W. Conen, FH GE1 INT A – Vorlesung, Thema: Suche Prof. Dr. Wolfram Conen Inhalte: - Repräsentation von Problemen - Problemlösung durch Suche."

Ähnliche Präsentationen


Google-Anzeigen