Программирование на языке ПРОЛОГ для искуственного интеллекта




Эвристические оценки и алгоритм поиска - часть 4


Для простоты мы предположим, что h = 0 для всех вершин. Числа, приписанные вершинам на рис. 13.10 - это их  F-оценки (разумеется, по мере накопления информации в процессе поиска они изменяются). Ниже даются некоторые пояснительные замечания к рис. 13.10.

После распространения поиска из первоначального дерева (снимок  А)   получается дерево  В.  Вершина  а   - это ИЛИ-вершина, поэтому мы имеем два решающих дерева-кандидата:  b  и  с.   Поскольку  F( b) = 1 < 3 = F( c), для продолжения поиска выбирается альтернатива  b.   Насколько далеко может зайти процесс роста поддерева  b? Этот процесс может продолжаться до тех пор, пока не произойдет одно из двух событий:

    (1)        F-оценка вершины  b  станет больше, чем  F-оценка ее конкурента  с,  или
    (2)        обнаружится, что найдено решающее дерево.

В связи с этим, начиная просмотр поддерева-кандидата  b,  мы устанавливаем верхнюю границу для  F( b):   F( b) <= 3 = F( c). Сначала порождаются преемники  d  и  е  вершины  b    (снимок  С), после чего  F-оценка   b  возрастает до 3. Так как это значение не превосходит верхнюю границу, рост дерева-кандидата с корнем в  b   продолжается. Вершина  d   оказывается целевой вершиной, а после распространения поиска из вершины  е   на один шаг получаем дерево, показанное на снимке  D.  В этот момент выясняется, что  F( b)  =  9   >  3,  и рост дерева  b

fig13_10.gif (6390 bytes)

Рис. 13. 10.  Трассировка процесса поиска с предпочтением в
И / ИЛИ-графе ( h = 0) при решении задачи рис. 13.4.

прекращается. В результате процесс поиска не успевает "осознать", что  h  -   это тоже целевая вершина и что порождено решающее дерево.Вместо этого происходит переключение активности на конкурирующую альтернативу  с.  Поскольку в этот момент F( b) = 9, устанавливается верхняя граница для  F( c),  равная 9. Дерево-кандидат с корнем  с   наращивается (с учетом установленного ограничения) до тех пор, пока не возникает ситуация, показанная на снимке  Е.  Теперь процесс поиска обнаруживает, что найдено решающее дерево (включающее в себя целевые вершины  h  и  g),  на чем поиск заканчивается. Заметьте, что в качестве результата процесс поиска выдает наиболее дешевое из двух возможных решающих деревьев, а именно решающее дерево рис. 13.4(с).




Содержание  Назад  Вперед