Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта полностью

Еще одна типичная проблема, связанная с задачей поиска, — это проблема комбинаторной сложности. Для нетривиальных предметных областей число альтернатив столь велико, что проблема сложности часто принимает критический характер. Легко понять, почему это происходит: если каждая вершина имеет b преемников, то число путей длины l, ведущих из стартовой вершины, равно b^l (в предположении, что циклов нет). Таким образом, вместе с увеличением длин путей наблюдается экспоненциальный рост объема множества путей-кандидатов, что приводит к ситуации, называемой комбинаторным взрывом. Стратегии поиска в глубину и ширину недостаточно "умны" для борьбы с такой степенью комбинаторной сложности: отсутствие селективности приводит к тому, что все пути рассматриваются как одинаково перспективные.

По-видимому, более изощренные процедуры поиска должны использовать какую-либо информацию, отражающую специфику данной задачи, с тем чтобы на каждой стадии поиска принимать решения о наиболее перспективных путях поиска. В результате процесс будет продвигаться к целевой вершине, обходя бесполезные пути. Информация, относящаяся к конкретной решаемой задаче и используемая для управления поиском, называется эвристикой. Про алгоритмы, использующие эвристики, говорят, что они руководствуются эвристиками: они выполняют эвристический поиск. Один из таких методов изложен в следующей главе.

• Пространство состояний есть формализм для представления задач.

• Пространство состояний — это направленный граф, вершины которого соответствуют проблемным ситуациям, а дуги — возможным ходам. Конкретная задача определяется стартовой вершиной и целевым условием. Решению задачи соответствует путь в графе. Таким образом, решение задачи сводится к поиску пути в графе.

• Оптимизационные задачи моделируются приписыванием каждой дуге пространства состояний некоторой стоимости.

• Имеются две основных стратегии поиска в пространстве состояний — поиск в глубину и поиск в ширину.

• Поиск в глубину программируется наиболее легко, однако подвержен зацикливаниям. Существуют два простых метода предотвращения зацикливания: ограничить глубину поиска и не допускать дублирования вершин.

• Реализация поиска в ширину более сложна, поскольку требуется сохранять множество кандидатов. Это множество может быть с легкостью представлено списком списков, но более экономное представление — в виде дерева.

• Поиск в ширину всегда первым обнаруживает самое короткое решение, что не верно в отношении стратегии поиска в глубину.

• В случае обширных пространств состояний существует опасность комбинаторного взрыва. Обе стратегии плохо приспособлены для борьбы с этой трудностью. В таких случаях необходимо руководствоваться эвристиками.

• В этой главе были введены следующие понятия:

  пространство состояний

  стартовая вершина, целевое условие,

  решающий путь

  стратегия поиска

  поиск в глубину, поиск в ширину

  эвристический поиск.

Поиск в глубину и поиск в ширину — базовые стратегии поиска, они описаны в любом учебнике по искусственному интеллекту, см., например, Nilsson (1971, 1980) или Winston (1984). P. Ковальский в своей книге Kowalski (1980) показывает, как можно использовать аппарат математической логики для реализации этих принципов.

Kowalski R. (1980). Logic for Problem Solving. North-Holland.

Nilsson N. J. (1971). Problem Solving Methods in Artificial Intelligence. McGraw-Hill.

Nilsson N. J. (1980). Principles of Artificial Intelligence. Tioga; also Springer-Verlag, 1981.

Winston P. H. (1984). Artificial Intelligence (second edition). Addison-Wesley. [Имеется перевод первого издания: Уинстон П. Искусственный интеллект. — М.: Мир, 1980.]

Поиск в графах при решении задач, как правило, невозможен без решения проблемы комбинаторной сложности, возникающей из-за быстрого роста числа альтернатив. Эффективным средством борьбы с этим служит эвристический поиск.

Один из путей использования эвристической информации о задаче — это получение численных эвристических оценок для вершин пространства состояний. Оценка вершины указывает нам, насколько данная вершина перспективна с точки зрения достижения цели. Идея состоит в том, чтобы всегда продолжать поиск, начиная с наиболее перспективной вершины, выбранной из всего множества кандидатов. Именно на этом принципе основана программа поиска с предпочтением, описанная в данной главе.