kunstmatige intelligentie is een onderdeel van ons leven geworden en helpt bij onze reguliere activiteiten. Of we het nu hebben over computers, gadgets of andere apparatuur, op AI gebaseerde algoritmemodellen zijn nuttig bij het vereenvoudigen van onze taken en tijdbeheer. Eén zo’n specifiek algoritme op het gebied van AI is Best First Search. Het gedraagt ​​zich als een slimme ontdekkingsreiziger die een computerprogramma helpt bij elke stap de juiste beslissingen te nemen voor het juiste pad. De beste eerste zoekopdracht in kunstmatige intelligentie verlicht onze taak en vermindert inspanningen en tijd, wat leidt tot efficiënte besluitvorming en snellere doelrealisatie.

Wat is de beste eerste zoekopdracht?

Best First Search (BFS) is een zoekalgoritme dat op basis van een bepaalde regel functioneert en gebruikmaakt van een prioriteitswachtrij en heuristisch zoeken. Het is ideaal voor computers om het juiste en kortste pad door een doolhof van mogelijkheden te evalueren. Stel dat je vast komt te zitten in een groot doolhof en niet weet hoe en waar je snel weer naar buiten moet. Hier de beste eerste zoekopdracht in AI helpt uw ​​systeemprogramma bij elke volgende stap het juiste pad te evalueren en te kiezen om het doel zo snel mogelijk te bereiken.

Stel je bijvoorbeeld voor dat je een videogame van Super Mario of Contra speelt, waarbij je het doel moet bereiken en de vijand moet doden. Het beste eerste zoekhulpcomputersysteem om de Mario of Contra te besturen en de snelste route of manier te bepalen om de vijand te doden. Het evalueert verschillende paden en selecteert de dichtstbijzijnde zonder andere bedreigingen om je doel te bereiken en de vijand zo snel mogelijk te doden.

De beste eerste zoekopdracht in kunstmatige intelligentie is een geïnformeerde zoekopdracht die gebruik maakt van een evaluatiefunctie om het veelbelovende knooppunt uit de vele beschikbare knooppunten te kiezen voordat (dwars) naar het volgende knooppunt wordt overgeschakeld. De beste eerste zoekalgoritme in AI maakt gebruik van twee lijsten voor het monitoren van de transversale tijdens het zoeken naar grafiekruimte, dwz de Open en GESLOTEN lijst. Een open lijst bewaakt de directe knooppunten die op dit moment beschikbaar zijn voor transversatie. De GESLOTEN lijst bewaakt daarentegen de knooppunten die al worden overgedragen.

Sleutelbegrippen van BFS

Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van het beste eerste zoekopdracht in kunstmatige intelligentie:

Evaluatie van pad

Terwijl u de beste eerste zoekopdracht gebruikt, zoekt uw systeem altijd naar mogelijke knooppunten of paden die kunnen worden genomen. Vervolgens kiest het het meest veelbelovende of beste knooppunt of pad dat in aanmerking komt om het knooppunt of pad met de kortste afstand te overbruggen om het doel te bereiken en het doolhof te verlaten.

Gebruik van heuristische functie

De beste eerste zoekopdracht maakt gebruik van een heuristische functie bij weloverwogen beslissingen. Het helpt bij het vinden van het juiste en snelle pad naar het doel, genaamd heuristisch zoeken. De huidige status van de gebruiker in het doolhof is de invoer van deze functie, op basis waarvan wordt geschat hoe dicht de gebruiker bij het doel is. Op basis van de analyse helpt het om het doel binnen een redelijke tijd en met minimale stappen te bereiken.

Bijhouden

Het Best-First Search-algoritme in AI helpt het computersysteem bij het volgen van de paden of knooppunten die het heeft doorlopen of van plan is te gaan passeren. Het voorkomt dat het systeem verstrikt raakt in lussen van eerder geteste paden of knooppunten en helpt fouten te voorkomen.

Iteratie van proces

Het computerprogramma blijft het proces van de bovengenoemde drie criteria herhalen totdat het het doel bereikt en het doolhof verlaat. Daarom, de beste eerste zoekopdracht in kunstmatige intelligentie evalueert consequent de knooppunten of paden die het meest veelbelovend zijn op basis van de heuristische functie.

Wat is een heuristische functie?

De heuristische functie verwijst naar de functie die wordt gebruikt bij het geïnformeerd zoeken en evalueren van het beste of veelbelovende pad, de route of de oplossing die naar het doel leidt. Het helpt bij het inschatten van het juiste pad in minder tijd. De heuristische functie levert echter niet altijd nauwkeurige of geoptimaliseerde resultaten op. Soms genereert het sub-geoptimaliseerde resultaten. De heuristische functie is h(n). Het berekent de kosten van een optimale route of pad tussen het paar toestanden, en de waarde ervan is altijd positief.

Algoritmische details

Er zijn grofweg twee categorieën zoekalgoritmen:

Geüniformeerd algoritme

Het wordt ook wel een blinde methode of uitputtende methode genoemd. De zoekopdracht wordt uitgevoerd zonder aanvullende informatie, dat wil zeggen op basis van de informatie die al in de probleemstelling is vermeld. Bijvoorbeeld Diepte eerst zoeken en Breedte eerst zoeken.

Geïnformeerd algoritme 

Het computersysteem voert de zoekopdracht uit op basis van de aanvullende informatie die het krijgt, waardoor het de volgende stappen kan beschrijven voor het evalueren van de oplossing of het pad naar het doel. Deze algemeen bekende methode is de heuristische methode of heuristisch zoeken. Geïnformeerde methoden presteren beter dan de blinde methode in termen van kosteneffectiviteit, efficiëntie en algemene prestaties.

Er zijn over het algemeen twee varianten van een geïnformeerd algoritme, dat wil zeggen: 

1. Greedy Beste eerste zoekopdracht: In overeenstemming met de naam is dit zoekalgoritme hebzuchtig en kiest het daarom het beste pad dat op dit moment beschikbaar is. Het maakt gebruik van een heuristische functie en zoekfunctie, die wordt gecombineerd met diepte- en breedte-eerst-zoekalgoritmen en combineert de twee algoritmen waarbij het meest veelbelovende knooppunt wordt gekozen, terwijl het knooppunt in de nabijheid van het doelknooppunt wordt uitgebreid. 

2. A* Beste eerste zoekopdracht: Het is het veelgebruikte type best-first-zoekopdracht. Het zoeken is efficiënt van aard vanwege de aanwezigheid van gecombineerde kenmerken van hebzuchtige best-first-zoekopdracht en UCS. Vergeleken met hebzuchtig zoeken gebruikt A* een heuristische functie om naar het kortste pad te zoeken. Het is snel en maakt gebruik van UCS met gevarieerde vormen van heuristische functie. 

Vergelijking met A* Zoeken

De verschillen tussen de beste eerste zoekopdracht en A*-zoekopdrachten worden weergegeven in de onderstaande tabel.

Toepassingen

Hier zijn enkele van de meest voorkomende gebruiksscenario’s van het beste eerste zoekalgoritme:

Robotics 

Best First Search begeleidt robots in een uitdagende situatie en neemt effectieve bewegingen om naar hun bestemming te navigeren. Efficiënte planning is van cruciaal belang bij complexe taken, zodat de juiste paden naar het doel kunnen worden geëvalueerd en dienovereenkomstig weloverwogen beslissingen kunnen worden genomen.

Spel spelen 

Het helpt gamekarakters de dreiging te observeren, obstakels te vermijden, de juiste strategische beslissingen te nemen en het nauwkeurige pad te evalueren om de doelstellingen binnen het tijdsdoel te bereiken.

Navigatie-apps 

De beste eerste zoekalgoritmen in AI worden gebruikt in navigatie-apps zoals Google Maps om te helpen bij de snelste routes. Wanneer we van de ene locatie naar de andere reizen, houdt het algoritme rekening met factoren zoals de staat van de weg, verkeer, U-bochten, afstand, enzovoort, om met minder obstakels en in minder tijd door de route te navigeren.

Datamining en natuurlijke taalverwerking

Bij datamining gebruikt kunstmatige intelligentie de beste eerste zoekopdracht om de meest geschikte kenmerken te beoordelen die aansluiten bij de gegevens, waardoor selectie wordt vergemakkelijkt. Dit vermindert de rekencomplexiteit bij machine learning en verbetert de prestaties van datamodellen.

De beste eerste zoekalgoritmen beoordelen ook semantisch vergelijkbare zinsdelen of termen om relevantie te bieden. Ze worden veelvuldig gebruikt in tekstsamenvattingen en zoekmachines, waardoor de complexiteit van taken wordt vereenvoudigd.

Planning en planning 

De beste eerste zoektocht op het gebied van kunstmatige intelligentie vindt toepassing bij het plannen van werk en activiteiten, waardoor optimalisatie van middelen mogelijk wordt en het halen van deadlines. Deze functionaliteit is een integraal onderdeel van projectmanagement, logistiek en productie.

Implementatie

Om de beste eerste zoekopdracht te implementeren, schrijven de computerprogramma's code in verschillende computertalen zoals Python, C, Javascript, C++ en Java. Het geeft instructies aan het computersysteem om de routes, paden of oplossingen te evalueren en heuristische functies te gebruiken.

Hier volgt een kort overzicht van de stappen voor het uitvoeren van de beste eerste zoekopdracht in kunstmatige intelligentie kan worden uitgevoerd.

• Stap 1: Kies een initiërend knooppunt (stel 'n') en plaats deze in de OPEN-lijst.
• Stap 2: Als het initiërende knooppunt leeg is, moet u stoppen en terugkeren naar de fout.
• Stap 3: Verwijder het knooppunt uit de OPEN-lijst en plaats het in de CLOSE-lijst. Hier is het knooppunt de laagste waarde van h(n), dat wil zeggen de heuristische functie.
• Stap 4: Vouw het knooppunt uit en maak de opvolger ervan.
• Stap 5: Controleer bij elke opvolger of deze naar het doel leiden.
• Stap 6: Als een opvolgerknooppunt naar het doel leidt, moet u succes teruggeven en het zoekproces beëindigen. Of ga verder met stap 7.
• Stap 7: Het algoritme analyseert elke opvolger voor de evaluatiefunctie f(n). Later wordt onderzocht of de knooppunten zich in de OPEN- of GESLOTEN-lijst bevinden. Als ze het knooppunt in geen van beide lijsten vinden, worden ze toegevoegd aan de OPEN-lijst.
• Stap 8: Keer terug naar stap 2 en herhaal.

Uitdagingen en beperkingen

Er zijn enkele voordelen van de beste eerste zoekopdracht in kunstmatige intelligentie, maar ze kennen ook enkele uitdagingen en beperkingen.

1. De kwaliteit van de heuristiek moet goed zijn. Als u concessies doet aan de kwaliteit, levert dit mogelijk geen effectieve schattingen op en kunt u fouten tegenkomen bij het vinden van optimale oplossingen.
2. De beste eerste zoekalgoritme in AI is goed voor het evalueren van de juiste oplossing of pad, maar garandeert niet de absoluut beste routes of oplossing en kiest voor suboptimale routes.
3. De kans dat je in een lus terechtkomt, is groter.
4. De beste eerste zoekopdracht in kunstmatige intelligentie kan geheugenintensief zijn bij grote gegevens. Het beperkt het vermogen om effectief te functioneren in situaties met beperkte middelen.
5. Beste eerste zoekopdracht geeft prioriteit aan het kiezen van de juiste route op basis van de kortere lengte en niet op basis van andere factoren zoals de kwaliteit van de route. Daarom kan de evaluatie van een nauwkeurige route lastig zijn.

Conclusie 

Ervaar de kracht van Best First Search in Artificial Intelligence met ons BB+ Programma. Ontdek hoe dit algoritme dient als uw professionele gids in complexe omgevingen en computersystemen helpt paden te optimaliseren en weloverwogen beslissingen te nemen. Ons programma maakt gebruik van het potentieel van het Best First Search-algoritme en maakt gebruik van heuristische functies om intelligente oplossingen te bieden op basis van voorkennis. Sluit u bij ons aan en rust uzelf uit met de vaardigheden om door complexe problemen te navigeren en meerdere mogelijkheden voor superieure oplossingen te ontdekken. Schrijf u in bij onze BB+ programma vandaag nog en verhoog uw AI-expertise!

Veelgestelde Vragen / FAQ

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/best-first-search-in-artificial-intelligence/