Quelle est la meilleure première recherche gourmande en intelligence artificielle ?
Quelle est la meilleure première recherche gourmande en intelligence artificielle ?

Vidéo: Quelle est la meilleure première recherche gourmande en intelligence artificielle ?

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Anonim

Meilleur - première recherche Algorithme ( Recherche gourmande ): Meilleur gourmand - première recherche l'algorithme sélectionne toujours le chemin qui apparaît meilleur à ce moment là. Dans le meilleure première recherche algorithme, nous développons le nœud le plus proche du nœud cible et le coût le plus proche est estimé par heuristique fonction, c'est-à-dire f(n)= g(n).

De même, on peut se demander quelle est la meilleure première recherche gourmande ?

Meilleur - première recherche est un chercher algorithme qui explore un graphe en développant le nœud le plus prometteur choisi selon une règle spécifiée. Ce type particulier de chercher est appelé le meilleur gourmand - première recherche ou pure heuristique chercher.

De plus, quelle est la fonction heuristique de la meilleure première recherche gourmande ? Meilleur gourmand - première recherche essaie d'étendre le nœud le plus proche de l'objectif, au motif que cela est susceptible de conduire rapidement à une solution. Ainsi, il évalue les nœuds en utilisant uniquement le fonction heuristique ; c'est-à-dire f(n)=h(n).

De même, qu'est-ce que la recherche gourmande en intelligence artificielle ?

Dans recherche gourmande , nous développons le nœud le plus proche du nœud cible. La « proximité » est estimée par une heuristique h(x). Heuristique: Une heuristique h est définie comme- h(x) = Estimation de la distance du nœud x au nœud cible. Abaissez la valeur de h(x), plus le nœud est proche du but.

Quelle est la différence entre la meilleure première recherche gourmande et l'algorithme de recherche A * ?

2 réponses. Meilleur - premier algorithme de recherche visite l'état suivant en fonction de la fonction heuristique f(n) = h avec la valeur heuristique la plus faible (souvent appelée cupide ). Par conséquent, il ne choisit pas l'état suivant uniquement avec la valeur heuristique la plus faible, mais celui qui donne la valeur la plus faible en tenant compte de son heuristique et de son coût. de arriver à cet état.

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