Gli algoritmi di ricerca sono una delle aree più importanti dell’intelligenza artificiale. Questo argomento spiegherà tutto sugli algoritmi di ricerca nell'intelligenza artificiale.

Agenti di risoluzione dei problemi:

Nell'intelligenza artificiale, le tecniche di ricerca sono metodi universali di risoluzione dei problemi. Agenti razionali O Agenti risolutori di problemi nell'intelligenza artificiale utilizzavano principalmente queste strategie o algoritmi di ricerca per risolvere un problema specifico e fornire il miglior risultato. Gli agenti di risoluzione dei problemi sono agenti basati sugli obiettivi e utilizzano la rappresentazione atomica. In questo argomento impareremo vari algoritmi di ricerca per la risoluzione dei problemi.

Terminologie degli algoritmi di ricerca:

Ricerca:La ricerca è una procedura passo passo per risolvere un problema di ricerca in un dato spazio di ricerca. Un problema di ricerca può avere tre fattori principali:
Spazio di ricerca:Lo spazio di ricerca rappresenta un insieme di possibili soluzioni che un sistema può avere.Stato iniziale:È uno stato da cui inizia l'agente la ricerca .Prova obiettivo:È una funzione che osserva lo stato corrente e restituisce se lo stato obiettivo è stato raggiunto o meno.
Albero di ricerca:Una rappresentazione ad albero del problema di ricerca è chiamata Albero di ricerca. La radice dell'albero di ricerca è il nodo radice che corrisponde allo stato iniziale.Azioni:Fornisce la descrizione di tutte le azioni disponibili all'agente.Modello di transizione:Una descrizione di ciò che fa ciascuna azione può essere rappresentata come un modello di transizione.Costo del percorso:È una funzione che assegna un costo numerico ad ogni percorso.Soluzione:È una sequenza di azioni che porta dal nodo iniziale al nodo obiettivo.Soluzione ottimale:Se una soluzione ha il costo più basso tra tutte le soluzioni.

Proprietà degli algoritmi di ricerca:

Di seguito sono riportate le quattro proprietà essenziali degli algoritmi di ricerca per confrontare l'efficienza di questi algoritmi:

Completezza: Un algoritmo di ricerca si dice completo se garantisce di restituire una soluzione se esiste almeno una soluzione per qualsiasi input casuale.

Ottimalità: Se è garantito che una soluzione trovata per un algoritmo sia la soluzione migliore (costo del percorso più basso) tra tutte le altre soluzioni, allora tale soluzione è detta ottimale.

Complessità temporale: La complessità temporale è una misura del tempo impiegato da un algoritmo per completare il suo compito.

Complessità spaziale: È lo spazio di archiviazione massimo richiesto in qualsiasi momento della ricerca, pari alla complessità del problema.

Tipi di algoritmi di ricerca

In base ai problemi di ricerca possiamo classificare gli algoritmi di ricerca in algoritmi di ricerca non informata (ricerca cieca) e algoritmi di ricerca informata (ricerca euristica).

oggetto Java

Ricerca non informata/cieca:

La ricerca non informata non contiene alcuna conoscenza del dominio come la vicinanza, la posizione dell'obiettivo. Funziona in modo bruto poiché include solo informazioni su come attraversare l'albero e come identificare i nodi foglia e obiettivo. La ricerca non informata applica un modo in cui l'albero di ricerca viene cercato senza alcuna informazione sullo spazio di ricerca come gli operatori dello stato iniziale e il test per l'obiettivo, quindi è anche chiamata ricerca cieca. Esamina ciascun nodo dell'albero finché non raggiunge il nodo dell'obiettivo.

Può essere suddiviso in cinque tipologie principali:

• Ricerca in ampiezza
• Ricerca di costi uniformi
• Ricerca in profondità
• Ricerca iterativa di approfondimento in profondità
• Ricerca bidirezionale

Ricerca informata

Gli algoritmi di ricerca informata utilizzano la conoscenza del dominio. In una ricerca informata sono disponibili informazioni sul problema che possono guidare la ricerca. Le strategie di ricerca informate possono trovare una soluzione in modo più efficiente rispetto a una strategia di ricerca non informata. La ricerca informata è anche chiamata ricerca euristica.

Un'euristica è un modo che potrebbe non essere sempre garantito per le migliori soluzioni, ma che garantisce di trovare una buona soluzione in tempi ragionevoli.

La ricerca informata può risolvere problemi molto complessi che non potrebbero essere risolti in altro modo.

Un esempio di algoritmi di ricerca informati è il problema del venditore ambulante.

1. Ricerca avida
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