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Intelligenza Artificiale 1 Gestione della conoscenza lezione 5 Prof. M.T. PAZIENZA a.a. 2000-2001.

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Sistemi basati su conoscenza Ricerca di soluzioni a problemi Prof. M.T. PAZIENZA a.a

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1 Intelligenza Artificiale 1 Gestione della conoscenza lezione 5 Prof. M.T. PAZIENZA a.a

2 Strategia di ricerca Criteri di valutazione della strategia : Completezza (se esiste una soluzione viene trovata sempre) Complessità temporale Complessità spaziale Ottimalità

3 Strategie di ricerca 1.Ricerca non informata ( o cieca) Non si ha alcuna informazione sul numero di passi o sul costo di cammino dallo stato attuale allobiettivo 1.Ricerca informata ( euristica) Si hanno informazioni di preferenze tra gli stati Ricerca informata più efficace di quella non informata

4 Ricerca in ampiezza Tutti i nodi di profondità d nellalbero si espandono prima dei nodi di profondità d+1 Strategia sistematica (esaminati prima i cammini di lunghezza i, poi i+1,poi i+2,…)

5 Ricerca in ampiezza Se esiste una sola soluzione, la ricerca in ampiezza la trova Se esistono più soluzioni, viene trovato per prima lo stato obiettivo più alto (quindi a costo minimo) Valutazione: ricerca completa ed ottimale

6 Ricerca in ampiezza Se fattore di ramificazione = b al livello i si avrà ramificazione = Se la soluzione si trova dopo un cammino di lunghezza d, il numero massimo (soluzione peggiore) di nodi espansi è (lobiettivo non viene espanso)

7 Ricerca in ampiezza Complessità spaziale coincide con complessità temporale perché tutti i nodi foglia dellalbero di ricerca devono essere mantenuti in memoria contemporaneamente

8 Ricerca a costo uniforme La ricerca a costo uniforme trova gli obiettivi più superficiali. Modifica la strategia in ampiezza espandendo sempre il nodo sul confine con il costo più basso (misurato con il costo del cammino g(n)), invece del nodo di profondità minima La prima soluzione trovata è quella più conveniente

9 Ricerca a costo uniforme Si trova sempre la soluzione più economica se si verifica che il costo del cammino non decresce mai quando lo percorriamo. Il costo del cammino di un nodo è somma dei costi degli operatori che determinano il cammino

10 Ricerca a costo uniforme

11 Ricerca in profondità La ricerca in profondità espande sempre il primo dei nodi al livello più profondo dellalbero. La ricerca torna indietro ed espande nodi a livelli più superficiali solo quando arriva ad un nodo foglia non obiettivo. La funzione di ricerca userà un meccanismo di inserimento in un pila

12 Ricerca in profondità

13 Occupazione di memoria modesta (memorizza un solo cammino dalla radice al nodo foglia, oltre ai nodi fratelli di ciascun nodo del cammino che rimangono non espansi) Con uno spazio degli stati con fattore di ramificazione b e profondità massima m, la ricerca in profondità memorizza bm nodi Complessità temporale della ricerca in profondità è La ricerca in profondità può rimanere bloccata in un cammino sbagliato di lunghezza infinita. Valutazione: né completa, né ottimale

14 Ricerca bidirezionale La ricerca bidirezionale ricerca contemporaneamente sia in avanti, dallo stato iniziale, sia allindietro, dallobiettivo, fermandosi quando le due ricerche si incontrano. Con fattore di ramificazione pari a b in entrambe le direzioni e soluzione a profondità d, allora la soluzione verrà trovata in

15 Ricerca bidirezionale

16 Problemi: Definire predecessori di un nodo n (quei nodi che abbiano n come successore) Gli operatori in genere non sono reversibili, per cui il calcolo dei predecessori in genere risulta complesso. Cosa succede quando si hanno più stati obiettivo?

17 Ripetizioni di stati Si possono semplificare alberi di ricerca infiniti dovuti a ripetizioni di stati, generando solo la porzione di albero che ricopre il grafo dello spazio degli stati. Evitare riduzioni di stati può generare una riduzione esponenziale del costo di ricerca.

18 Ripetizioni di stati Suggerimenti: Non ritornare allo stato da cui si proviene Non creare cammini che abbiano cicli Non generare alcuno stato già generato prima


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