Künstliche Intelligenz
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- Ruth Kuntz
- vor 6 Jahren
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1 Künstliche Intelligenz Vorlesung 4: Suchverfahren Informierte Suche 1/132
2 INFORMIERTE SUCHSTRATEGIEN (ISS) Benutzt neben der Definition des Problems auch problemspezifisches Wissen. Findet Lösungen effizienter als eine uninformierte Strategie Der Suchraum ist eingeschränkt durch intelligente Auswahl der Knoten Dies funktioniert über einer Evaluierungsfunktion Diese Funktion ist immer problemspezifisch 2/132
3 INFORMIERTE SUCHSTRATEGIEN (ISS) Die Suche nennt man informiert, wenn (zusätzlich) eine Bewertung aller Knoten des Suchraumes angegeben werden kann. Knotenbewertung Schätzfunktion Ähnlichkeit zum Zielknoten oder auch Schätzung des Abstands zum Zielknoten Bewertung des Zielknotens: Sollte Maximum / Minimum der Schätzfunktion sein 3/132
4 HEURISTISCHE SUCHE Eine Heuristik (Daumenregel) ist eine Schätzfunktion, die in vielen praktischen Fällen, die richtige Richtung zum Ziel angibt. Suchproblem ist äquivalent zu: Minimierung (bzw. Maximierung) einer Knotenbewertung (einer Funktion) auf einem (implizit gegebenen) gerichteten Graphen Variante: Maximierung in einer Menge oder in einem n-dimensionaler Raum. 4/132
5 SUCHSTRATEGIEN IN BÄUMEN Evaluationsfunktionen f (n) - Kosten durch Knoten (Zustand) n h(n) - Kosten eines Lösungspfades von Knoten n zum Zielknoten g(n) - Kosten eines Lösungspfades vom initialen Knoten zum Knoten n f (n) = g(n) + h(n) 5/132
6 8-PUZZLE. BEISPIEL 6/132
7 8-PUZZLE. BEISPIEL 7/132
8 8-PUZZLE. BEISPIEL 8/132
9 8-PUZZLE. BEISPIEL 9/132
10 8-PUZZLE. BEISPIEL 10/132
11 8-PUZZLE. BEISPIEL 11/132
12 8-PUZZLE. BEISPIEL 12/132
13 8-PUZZLE. BEISPIEL 13/132
14 8-PUZZLE. BEISPIEL 14/132
15 8-PUZZLE. BEISPIEL 15/132
16 8-PUZZLE. BEISPIEL 16/132
17 8-PUZZLE. BEISPIEL 17/132
18 8-PUZZLE. BEISPIEL 18/132
19 SUCHSTRATEGIEN IN BÄUMEN Tree Search function TREE - SEARCH (problem) returns eine Lösung oder einen Fehler Die Grenzknoten mit dem Ausgangszustand von problem initialisieren loop do if die Grenze ist leer then return Fehler Wähle einen Blattknoten aus und entferne ihn aus den Grenzknoten if Knoten enthält einen Zielzustand then return die entsprechende Lösung Knoten expandieren und der Grenze die resultierenden Knoten hinzufügen 19/132
20 SUCHSTRATEGIEN IN BÄUMEN Graph-Search function GRAPH-SEARCH(problem) returns eine Lösung oder einen Fehler Die Grenzknoten mit dem Ausgangszustand von problem initialisieren Die untersuchte Menge als leer initialisieren loop do if die Grenze ist leer then return Fehler Wähle einen Blattknoten aus und entferne ihn aus den Grenzknoten if Knoten enthält einen Zielzustand then return die entsprechende Lösung Füge den Knoten zur untersuchten Menge hinzu Knoten expandieren und der Grenze die resultierenden Knoten hinzufügen Nur, wenn nicht in der Grenze der untersuchten Menge 20/132
21 ISS: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) Ist eine Instanz des TREE-SEARCH oder GRAPH-SEARCH Algorithmus und wählt einen Knoten auf Basis einer Evaluierungsfunktion f (n) zur Expandierung aus. Evaluierungsfunktion: Kostenabschätzungsfunktion - der Knoten mit der geringsten Bewertung wird zuerst erweitert. Die Wahl von f bestimmt die Suchstrategie Beispiel: Suche mit einheitlichen Kosten f = Pfadkosten Strategien Expandiere den Knoten der dem Ziel am nächsten liegt Suche die billigste Lösung 21/132
22 ISS: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) 22/132
23 ISS: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) Komplexität: b Verzweigungsfaktor, d maximale Tiefe der Lösung Zeitkomplexität T(n) = 1 + b + b b d O(b d ) Speicherkomplexität: S(n) = T(n) Vollständigkeit: NEIN - unendliche Pfade, falls jeder einzelne Knoten als beste Lösung evaluiert wird Optimalität - abhängig von der Heuristik Vorteile: Spezifische Information macht die Suche schneller Gute Geschwindigkeit Nachteile: Evaluierung der Zustände erfordert Ressoursen (komputationelle, physische...) Anwendungen: Web crawler (automatic indexer), Spiele 23/132
24 ISS: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) 24/132
25 BEISPIEL: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) 25/132
26 BEISPIEL: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) 26/132
27 BEISPIEL: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) 27/132
28 BEISPIEL: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) 28/132
29 BEISPIEL: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) 29/132
30 BEISPIEL: BESTENSUCHE (BEST-FIRST) 30/132
31 8-PUZZLE. BEISPIEL 31/132
32 BEST-FIRST-SUCHE: EIGENSCHAFTEN entspricht einer gesteuerten Tiefensuche daher unvollständig Platzbedarf ist durch die Speicherung der besuchten Knoten exponentiell in der Tiefe. Durch Betrachtung aller Knoten auf dem Stack können lokale Maxima schneller verlassen werden, als beim Hill-Climbing 32/132
33 BFS - WEITERE BEISPIELE Missionäre und Kanibale: h(n) Anzahl der Personen auf dem initialen Ufer 8-Puzzle: h(n) Anzahl der Steine am falschen Platz ODER h(n) - Manhatten Entfernung (Entfernung zum Ziel) Problem des Handlungsreisenden: h(n) Entfernung zum nächsten Nachbar Auszahlen einer Summe mit minimaler Anzahl von Münzen: h(n) wähle einen Münzwert kleiner als die auszuzahlende Summe 33/132
34 GREEDY BEST-FIRST Versucht den Knoten zu expandieren, der dem Ziel am nächsten liegt Begründung: dies wird wahscheinlich schnell zu einer Lösung führen Evaluierungsfunktion f (n) = h(n), d.h. nur Heuristikfunktion Man wählt immer den billigesten Pfad 34/132
35 BEISPIEL A, D, E, H 35/132
36 GREEDY ISS 36/132
37 GREEDY ISS Komplexität Zeit Komplexität DFS b Verzweigungsfaktor, dmax maximale Tiefe der Suche T(n) = 1 + b + b b dmax T(n) = 1 + b + b b dmax O(b dmax ) Speicherkomplexität BFS: d - Tiefe der Lösung, dann S(n) = 1 + b + b b d O(b dmax ) Vollständigkeit: NEIN; Optimalität: möglich Vorteile: findert schnell eine Lösung (nicht immer optimal), insbesondere für kleine Datensätze Nachteile: Die Summe der optimalen lokalen Lösungen globale optimale Entscheidung. Ex. TSP Anwendungen: Planungsaufgaben partielle Summen: Münzen, Rucksack Puzzles Optimale Pfade in Graphen 37/132
38 BERGSTEIGERPROZEDUR (HILL-CLIMBING) Auch als Gradientenaufstieg bekannt Gradient: Richtung der Vergrößerung einer Funktion (Berechnung durch Differenzieren) Parameter der Bergsteigerprozedur Menge der initialen Knoten Nachfolgerfunktion (Nachbarschaftsrelation) Bewertungsfunktion der Knoten, wobei wir annehmen, dass Zielknoten maximale Werte haben (Minimierung erfolgt analog) Zieltest 38/132
39 BERGSTEIGEN 39/132
40 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 40/132
41 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 41/132
42 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 42/132
43 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 43/132
44 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 44/132
45 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 45/132
46 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 46/132
47 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 47/132
48 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 48/132
49 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 49/132
50 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 50/132
51 BEISPIEL: BERGSTEIGEN 51/132
52 EIGENSCHAFTEN DER BERGSTEIGERPROZEDUR Entspricht einer gesteuerten Tiefensuche mit Sharing daher nicht-vollständig Platzbedarf ist durch die Speicherung der besuchten Knoten exponentiell in der Tiefe. Varianten Optimierung einer Funktion ohne Zieltest: Bergsteige ohne Stack, stets zum nächst höheren Knoten Wenn nur noch Abstiege möglich sind, stoppe und gebe aktuellen Knoten aus Findet lokales Maximum, aber nicht notwendigerweise globales 52/132
53 BEST-FIRST-SUCHE UND CLIMBING Ähnlich zum Hillclimbing, aber: Wählte stets als nächsten zu expandierenden Knoten, den mit dem besten Wert Änderung im Algorithmus: sortiere alle Knoten auf dem Stack 53/132
54 A -ALGORITHMUS Suchproblem Startknoten Zieltest Z Nachfolgerfunktion NF. Annahme: Es gibt nur eine Kante zwischen zwei Knoten. (Graph ist schlicht) Kantenkosten g(n1, N 2 ) R. Heuristik h schätzt Abstand zum Ziel Ziel: Finde kostenminimalen Weg vom Startknoten zu einem Zielknoten 54/132
55 BEISPIEL: ROUTENSUCHE 55/132
56 A -ALGORITHMUS Kombination positiver Fakten der Suche mit einheitlichen Kosten Optimalität und Vollständigkeit Sortierte Schlangen Greedy Suchverfahren Geschwindigkeit Sortierung anhand Evaluierung Evaluierungsfunktion f (n) Kostenabschätzung für den Pfad durch Knoten n: f (n) = g(n) + h(n) g(n) - Kostenfunktion vom initialen Zustand bis zum Zustand n h(n) - Heuristische Kostenfunktion vom Zustand n bis zum Zielzustand Minimisierung der gesamt Kosten für ein Pfad 56/132
57 BEISPIEL: DAS RUCKSACK-PROBLEM Volumen W, n Objekte (o 1, o 2,..., o n ), jedes Objekt bringt ein Gewinn p i, i = 1, 2,..., n. o 1 o 2 o 3 o 4 p i w i Lösung: für W = 5 o 1 und o 3 g(n) = p i für ausgewählte Objekte o i h(n) = p j für nicht ausgewählte Objekte und wj W w i Jeder einzelne Knoten ist ein Tupel (p, w, p, f ) mit: p - Gewinn der ausgewählten Objekte (Funktion g(n)) w - Gewicht der ausgewählten Objekte p - maximaler Gewinn der erreicht werden kann aus dem jetzigen Zustand unter Betrachtung des freien Platzes im Rucksack (Funktion h(n)) 57/132
58 A -ALGORITHMUS 58/132
59 A -ALGORITHMUS 59/132
60 A -ALGORITHMUS Komplexitätsanalyse: Zeitkomplexität: b Verzweigungsfaktor, d max maximale Tiefe, T(n) = 1 + b + b b dmax O(b dmax ) Speicherkomplexität: d Tiefe der Lösung, S(n) = 1 + b + b b d O(b d ) Vollständigkeit: Ja Optimalität: Ja Vorteile: Expandiert die kleinste Anzahl von Knotem im Baum Nachteile: Verbraucht viel Speicherplatz Anwendungen: Planungsprobleme, Probleme mit partielle Summen (Rucksack, Münzen), Puzzles, Optimale Pfade in Graphen 60/132
61 A -ALGORITHMUS Versionen iterative deepening A (IDA ) memory-bounded A (MA ) simplified memory bounded A (SMA ) recursive best-first search (RBFS) dynamic A (DA ) real time A hierarchical A 61/132
62 BEISPIEL 62/132
63 BEISPIEL 63/132
64 BEISPIEL 64/132
65 BEISPIEL 65/132
66 BEISPIEL 66/132
67 BEISPIEL 67/132
68 BEISPIEL 68/132
69 BEISPIEL 69/132
70 BEISPIEL 70/132
71 BEISPIEL 71/132
72 BEISPIEL 72/132
73 BEISPIEL 73/132
74 BEISPIEL 74/132
75 BEISPIEL 75/132
76 BEISPIEL 76/132
77 BEISPIEL 77/132
78 BEISPIEL 78/132
79 BEISPIEL 79/132
80 BEISPIEL 80/132
81 BEISPIEL 81/132
82 BEISPIEL 82/132
83 BEISPIEL 83/132
84 BEISPIEL 84/132
85 BEISPIEL 85/132
86 BEISPIEL 86/132
87 BEISPIEL 87/132
88 BEISPIEL 88/132
89 BEISPIEL 89/132
90 BEISPIEL 90/132
91 BEISPIEL 91/132
92 BEISPIEL 92/132
93 BEISPIEL 93/132
94 BEISPIEL 94/132
95 BEISPIEL 95/132
96 BEISPIEL 96/132
97 BEISPIEL 97/132
98 BEISPIEL 98/132
99 BEISPIEL 99/132
100 BEISPIEL 100/132
101 BEISPIEL 101/132
102 BEISPIEL 102/132
103 BEISPIEL 103/132
104 BEISPIEL 104/132
105 BEISPIEL 105/132
106 BEISPIEL 106/132
107 BEISPIEL 107/132
108 BEISPIEL 108/132
109 BEISPIEL 109/132
110 BEISPIEL 110/132
111 BEISPIEL 111/132
112 BEISPIEL 112/132
113 BEISPIEL 113/132
114 BEISPIEL 114/132
115 BEISPIEL 115/132
116 BEISPIEL 116/132
117 BEISPIEL 117/132
118 BEISPIEL 118/132
119 BEISPIEL 119/132
120 BEISPIEL 120/132
121 BEISPIEL Beispiel zeigt, dass i.a. notwendig: Knoten aus Closed wieder in Open einfügen Beispiel extra so gewählt! Beachte: Auch Kanten werden mehrfach betrachtet Mehr Anforderungen an die Heuristik verhindern das! 121/132
122 NOTATIONEN FÜR DIE ANALYSE g (N, N ) = Kosten des optimalen Weges von N nach N g (N) =Kosten des optimalen Weges vom Start bis zu N c (N) =Kosten des optimalen Weges von N bis zum nächsten Zielknoten Z. f (N) = g (N) + c (N) (Kosten des optimalen Weges durch N bis zu einem Ziel Z) 122/132
123 VORAUSSETZUNGEN FÜR DEN A -ALGORITHMUS 1 es gibt nur endlich viele Knoten N mit g (N) + h(n) d, wobei d = inf{kosten aller Wege von S zu einem Zielknoten Z}. 2 Für jeden Knoten N gilt: h(n) c (N), d.h. die Schätzfunktion ist unterschätzend. 3 Für jeden Knoten N ist die Anzahl der Nachfolger endlich. 4 Alle Kanten kosten etwas: c(n, N ) > 0 für alle N, N. 5 Der Graph ist schlicht, d.h. zwischen zwei Knoten gibt es höchstens eine Kante 123/132
124 BEDINGUNG 1 IST NOTWENDIG: BEISPIELE 124/132
125 BEDINGUNG 1 IST NOTWENDIG: BEISPIELE 125/132
126 BEDINGUNG 1: HINREICHENDE BEDINGUNGEN 126/132
127 KORREKTHEIT UND VOLLSTÄNDIGKEIT DER A -SUCHE Wenn Voraussetzungen für den A -Algorithmus erfüllt, dann existiert zum Infimum d stets ein endlicher Weg mit Kosten Notation: infweg(n) := inf{kosten aller Wege von Nzu einem Ziel} Satz Es existiere ein Weg vom Start S bis zu einem Zielknoten. Sei d = infweg(s). Die Voraussetzungen für den A -Algorithmus seien erfüllt. Dann existiert ein optimaler Weg von S zum Ziel mit Kosten d. 127/132
128 KORREKTHEIT UND VOLLSTÄNDIGKEIT DER A -SUCHE Ein optimaler Knoten ist stets in Open: Lemma Die Voraussetzungen zum A -Algorithmus seien erfüllt. Es existiere ein optimaler Weg S = K 0 K 1 K 2 K n = Z vom Startknoten S bis zu einem Zielknoten Z. Dann ist während der Ausführung des A -Algorithmus stets ein Knoten K i in Open, markiert mit g(k i ) = g (K i ), d.h. mit einem optimalen Weg von S zu K i. 128/132
129 KORREKTHEIT UND VOLLSTÄNDIGKEIT DER A -SUCHE Expandierte Zielknoten sind optimal: Lemma Wenn die Voraussetzung für den A -Algorithmus erfüllt sind, gilt: Wenn A einen Zielknoten expandiert, dann ist dieser optimal. Ein Zielknoten wird nach endlicher Zeit expandiert: Lemma Die Voraussetzungen zum A -Algorithmus seien erfüllt. Wenn ein Weg vom Start zum Zielknoten existiert gilt: Der A -Algorithmus expandiert einen Zielknoten nach endlich vielen Schritten. 129/132
130 KORREKTHEIT UND VOLLSTÄNDIGKEIT DER A -SUCHE Zusammenfassend ergibt sich: Theorem Es existiere ein Weg vom Start bis zu einem Zielknoten. Die Voraussetzungen zum A -Algorithmus seien erfüllt. Dann findet der A -Algorithmus einen optimalen Weg zu einem Zielknoten. 130/132
131 SPEZIALFÄLLE Wenn h(n) = 0 für alle Knoten N, dann ist A -Algorithmus dasselbe wie die sogenannte Gleiche-Kosten-Suche Wenn c(n 1, N 2 ) = k für alle Knoten N 1, N 2 und h(n) = 0 für alle Knoten N, dann ist A -Algorithmus gerade die Breitensuche. 131/132
132 VARIANTE: A o -ALGORITHMUS A o -Algorithmus findet alle optimalen Wege Abänderung am A -Algorithmus: sobald erster Zielknoten mit Wert d expandiert wurde: Füge in Open nur noch Knoten mit g(n) + h(n) d ein Andere Knoten kommen in Closed Stoppe erst, wenn Open leer ist Theorem Wenn die Voraussetzungen für den A -Algorithmus gelten, dann findet der Algorithmus A o alle optimalen Wege von S zum Ziel. 132/132
133 132/132
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