Legjobbat először keresés

Ez a közzétett változat, ellenőrizve: 2024. december 1.

A legjobbat először keresés (best-first search) egy olyan keresőalgoritmus, amely feltérképezi a gráfot egy megadott szabály szerint kiválasztott legígéretesebb csomópont kiterjesztésével.

Legjobbat először keresés működése

Judea Pearl a legjobbat először keresést úgy jellemezte, mint becslés az n csomópont ígéretességére egy „heurisztikus kiértékelő függvénnyel, amely általában függhet az n tulajdonságaitól, a cél meghatározásától, az addig elvégzett keresési információktól, és elsősorban a problémakörrel kapcsolatos kiegészítő információktól.”[1][2] Egyes szerzők a legjobbat először keresés meghatározással kifejezetten olyan keresésre utalnak, amelynek heurisztikája megpróbálja megjósolni, hogy a bejárási út vége mennyire közel van a céltól, és így azokat az utakat járják be először, amelyeket a célhoz közelebb állónak becsülnek. Ezt a konkrét keresést mohó legjobbat először keresésnek (greedy best-first search)[2] vagy tisztán heurisztikus keresésnek (pure heuristic search) nevezik.[2]

Az aktuálisan legjobb bővítési jelölt hatékony kiválasztása jellemzően egy prioritásos sor (priority queue) segítségével valósul meg.

Az A* algoritmus és a B* algoritmus a legjobbat először keresési algoritmusok példái. A legjobbat először algoritmusokat gyakran használják útvonalak megtalálására kombinatorikus keresések során. Sem az A*, sem a B* nem mohó legjobbat először keresés, mivel a célig vezető becsült távolságon túl a kiindulóponttól való távolságot is tartalmazzák.

Egy mohó algoritmus segítségével kiterjesztjük a szülő első utódját. Az utód meghatározása után:[3]

  • Ha az utód heurisztikája jobb, mint a szülőé, akkor az utódot a prioritásos sor elejére állítják (a szülőt közvetlenül az utód mögé helyezve), és a ciklus újraindul.
  • Más esetben az utódod hozzáadják a sorhoz (a heurisztikus értéke által meghatározott helyre), majd az eljárás kiértékeli a szülő fennmaradó utódait (ha vannak ilyenek).

Alább látható ezen algoritmus pszeudokódként, ahol a Sor egy prioritásos sort jelöl, amely a csomópontokat a céltól való heurisztikus távolságuk alapján rendezi. Ez az implementáció nyomon követi a meglátogatott csomópontokat, ezért irányítatlan gráfok esetén is használható, és módosítható az útvonal lekérdezéséhez.

Függvény LEK(start, cél): Csomópont
  start.Feltárt ← Igaz;
  Sor.Hozzáad(start);
  Ciklus_Míg Sor.Elemszám != 0:
    aktuális_csomópont ← Sor.Kivesz(aktuális_csomópont);
    Ciklus I ← (1..aktuális_csomópont.Szomszédszám):
      szomszéd ← aktuális_csomópont.Szomszédok[I]
      Ha szomszéd.Feltárt = Hamis Akkor:
        Ha szomszéd = cél Akkor:
          LEK ← szomszéd;
        Különben:
          szomszéd.Feltárt ← Igaz;
          Sor.Hozzáad(szomszéd);
        Ha Vége
      Ha Vége
    Ciklus Vége
  Ciklus Vége
  LEK ← NULL;
Függvény Vége
  1. Pearl, J.. Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving. Addison-Wesley, 48.. o. (1984) 
  2. a b c Russell, Stuart J., Norvig, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2, Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall (2003). ISBN 0-13-790395-2 
  3. Carnegie Mellon: Greedy Best-First Search when EHC Fails

Fordítás

szerkesztés

Ez a szócikk részben vagy egészben a Best-first search című angol Wikipédia-szócikk ezen változatának fordításán alapul. Az eredeti cikk szerkesztőit annak laptörténete sorolja fel. Ez a jelzés csupán a megfogalmazás eredetét és a szerzői jogokat jelzi, nem szolgál a cikkben szereplő információk forrásmegjelöléseként.

További információk

szerkesztés

Kapcsolódó szócikkek

szerkesztés