Local Search

Local Search

מלאכותית ) לבינה (236501מבוא , טכניון המחשב מדעיקסנר וירון גייגר עומר

2013חורף

לוקאלי חיפוש

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

- , סביר לא כאשר גדולים מצבים במרחבי חיפוש אלגוריתמי . בזכרון מהמצבים ניכר חלק לשמור

באזור - קטן מצבים מספר או יחיד מצב לגבי מידע שומרים " התקדמות י ע המצב ערך את לשפר ושואפים החיפוש

. המצב ערך את משפרים אשר שכנים למצבים-. עצמו המצב את רק אלא מסלול שומרים לא כלל בדרךערך - את לשפר מבקשים בהם אופטימיזציה לבעיות מתאים

התועלת.סופיים - מצבים מחפשים בהם לבעיות להתאים גם יכול

. , יוריסטי בערך שימוש תוך מסויים בתנאי שעומדים

לוקאלי לחיפוש אלגוריתמים

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

Steepest Ascent Hill Climbing (SAHC)הכי המשפר העוקב למצב ומתקדם ההתחלתי במצב מתחיל

. כזה, יש עוד כל טוב

SAHC with sideway steps , של מסוים מספר מתיר משפרים עוקבים מצבים ואין במקרה

. ערך אותו על השומרים צעדים

Stochastic Hill Climbing פרופורציונלית בהסתברות העוקבים המצבים מבין מצב בוחר

לשיפור.

:// . . / ? = 49 7http www youtube com watch v v M rhSLoU

לוקאלי לחיפוש אלגוריתמים

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

First Choice Hill Climbing. הערך את משפר אשר הראשון העוקב במצב בוחר

Simulated Annealingההרעה בגודל התלויה מסוימת בהסתברות מרעים צעדים מתיר

שגודל. כך החיפוש במהלך יורדת הטמפרטורה ובטמפרטורה. הזמן עם יורד הצעדים

:// . . / ? = _ 4http www youtube com watch v iaq Fpr KZc

לוקלי מאופטימום היחלצות שיטות.1Random Restart – אקראי ממצב החיפוש של מחדש אתחול

. האיטרציות כל מבין ביותר הטוב המצב שמירת תוךנניח ) 2. אקזוסטיבי .BFSחיפוש לשיפור( הגעה עד

לוקלי – חיפוש ממבחן 1שאלה

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

א, 2008-9חורף מועד

נתונים:-. ) וידוע ) יחיד גלובלי מינימום אופטימום-. כיווניות דו קשתות עם מרחבידוע – - המרחב .Nגודלחיפוש - .SAHCאלגוריתם מחדש , אתחול עם הצידה צעדים ללא

? " מחדש האתחולים מספר תוחלת מה מקדים עיבוד י ע נחשב איך

למצב ) ימשיך האלגוריתם מצבים מכמה ההתכנסות אגן גודל את למצוא רוצים? זאת(. נעשה איך המטרה

לוקלי – חיפוש ממבחן 1שאלה

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

הפוך – בכיוון צעדים לפי סריקה ונבצע המטרה מצב לנו הידוע היחיד מהמצב נתחיל. , האלגוריתם יתקדם בו המקסימלי השיפור לכיוון

" : י ע החיפוש קשתות את נגדיר ראשון ניסיון...? פה הבעיה מה

- השיפור יהווה לא שהוא שיתכן כיוון ל יתקדם האלגוריתם שממצב מובטח לא. ממנו המקסימלי

. : שני ניסיון

סריקת נבצע , BFSכעת נסמנו מגיעים אליהם הצמתים מספר את .Kונספורהראשונה , , ההתחלה את נחסיר תוחלתו עם גאומטרי משתנה הינו ההתחלות מספר

ונקבל . מחדש אתחול מהווה שאינה

לוקלי – חיפוש ממבחן 2שאלה

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

'2011-12חורף א, מועד

simulated annealing

לוקלי – חיפוש ממבחן 2שאלה

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

. מצבים מרחב נגדיר ראשיתשל המצבים קבוצות תתי מייצגים " Nבמרחב באורך בינאריים וקטורים י ע .Nהאיברים

.האופרטורים המצב של הבחירה בוקטור ביט שינוי הן זה במרחב הטבעיים: להשוות רוצים

.1. הצידה צעדים עם טיפוס

.2. מחדש אתחול עם הצידה צעדים בלי טיפוס

.3simulated annealing

.4Exhaustive search

: " ל הנ האלגוריתמים כל עבור זה למרחב מתאימה פונקציה

לוקלי – חיפוש ממבחן 2שאלהליצור SAHC with sideways movesעבור • נרצה

מצב בסביבת יחסית גדול משטח יש בו מקרה. לו זהה ערך עם המטרה

•: אפשרי פתרון

• . המטרה מצב בסביבת שטוח מישור נוצר כך

2

1

G Su S

G S

0

1

2

3

לוקלי – חיפוש ממבחן 2שאלה

(1)SAHC with sideways moves - המישור פני על יחפש ואז למישור יצעד . עיוור באופן

(2)SAHC with random restarts - הגיע לא אם מחדש יתחיל ואז למישור יצעד. המטרה למצב בדיוק

(3)annealing. אליו - שנכנס אחרי מהמישור שיצא ייתכן(4)Exhaustive search. אחרות – נקודות פני על המישור את יעדיף לא

0

1

2

3

לוקלי – חיפוש ממבחן 2שאלה

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

מספר SAHC with random restartsעבור יש בו מקרה ליצור נרצה. לוקליים אופטימומים

: אפשרי פתרוןדמה , . מטרה מצבי נגדיר

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

לוקלי – חיפוש ממבחן 2שאלה

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

(1)SAHC with sideways moves - באחת הנראה ככל יתקע. הדמה ממטרות

(2)SAHC with random restarts - ויאתחל דמה במטרת יתקע. למטרה הגעה עד מחדש

(3)annealing. נכונה - לא למטרה שיתכנס כנראה(4)Exhaustive search. מטרה - ללא ינוע

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

לוקלי – חיפוש ממבחן 2שאלה

( מדעי המחשב- 236501מבוא לבינה מלאכותית )2013טכניון. עומר גייגר חורף

, למטרה בדרך רע למצב לעבור חייבים בו מקרה ליצור נרצה סטוכסטי טיפוס עבור . מרעים צעדים שמאפשרת בגרסה ונשתמש

. " שאלגוריתם " מובטח כך המטרה סביב חפיר יצירת ידי על זאת להשיג כלל SAHCניתן . מרעים צעדים מאפשרים אינם שהם כיוון למטרה להגיע יוכלו לא

annealing , " " את ימצא גבוהה מספיק הטמפרטורה והאם חפיר ה לסביבת להגיע יעדיף. החוצה דרכו

זמן – יש אםהקסם ריבוע על דיון