Lezione 6 Algoritmi di ricerca informati Flashcards

1
Q

In cosa gli algoritmi di ricerca informati si differenziano da quelli non informati?

A

Gli algoritmi informati hanno a disposizione una funzione euristica, che viene calcolata a priori per ogni stato dello state space e ha lo scopo di darci maggiori informazioni su di esso, in modo da rendere la ricerca più facile (es:distanza dal livello del mare o distanza ad aria dal traguardo)

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Q

Quali sono le definizioni di ammissibilità e consistenza di una funzione euristica?

A

Una funzione euristica si dice ammissibile se al massimo sottostima la quantità che sta rappresentando. Si dice consistente se il valore euristico di un qualsiasi stato di partenza è minore o uguale alla somma tra il costo dell’azione compiuta per raggiungere un qualsiasi stato foglia e il valore euristico dello stesso.

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3
Q

Quali sono le caratteristiche del greedy best first search?

A

Il greedy best first search è un best first che usa come funzione di valutazione la funzione euristica (andando a minimizzarla o massimizzarla in base alle necessità). Non è ottimo perchè si rischia di cadere e perdere tempo in minimi locali e non c’è nessun modo per evitarli.

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4
Q

Quali sono le caratteristiche dell’A* search?

A

L’A* search unisce aspetti dell greedy best first search e dell’uniform cost search. Usiamo come funzione di evaluation la somma tra il path cost e la funzione euristica, andando quindi ad accorgerci di quando un path diventa troppo lungo per essere buono. Se la funzione euristica è ammissibile l’A* è cost-efficient, se è anche consistente l’A* è completo.

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5
Q

Quali sono le caratteristiche del weighted A* search?

A

Aggiunge una costante di peso > 1 alla funzione euristica, in modo che la ricerca possa cercare di ottimizzare prima quello (e quindi in teoria raggiungere prima il traguardo) tenendo comunque conto anche del path cost.

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6
Q

Quali sono le caratteristiche dell’iterative deepening A* search?

A

Funziona come un A* in cui aggiungiamo un valore di cutoff alla funzione di evaluation, che andiamo ad aumentare iterativamente.

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