Minimax és problémaredukció, egyszerű példák INCK431 Előadó: Dr. Nagy Benedek Norbert Gyakorlatvezető: Kovács Zita 2011/2012. II. félév A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Egyszerű oszthatósági problémák
Advertisements

GRIN: Gráf alapú RDF index
A Dijkstra algoritmus.
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Nevezetes algoritmusok
Készítette: Mester Tamás METRABI.ELTE.  Adott egy G irányított vagy irányítás nélküli, véges gráf. Az eljárás célja a G gráf összes csúcsának bejárása.
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Elemi bázistranszformáció
Matematika II. 4. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Műszaki térinformatika ágazat tavaszi félév.
Illeszkedési mátrix Villamosságtani szempontból legfontosabb mátrixreprezentáció. Legyen G egy irányított gráf, n ponton e éllel. Az n x e –es B(G) mátrixot.
Matematika II. 2. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2012/2013. tanév Műszaki térinformatika ágazat őszi félév.
Illés Tibor – Hálózati folyamok
Kétértékűség és kontextusfüggőség Kijelentéseink igazak vagy hamisak (mindig az egyik és csak az egyik) Kijelentés: kijelentő mondat (tartalma), amivel.
Készítette: Hanics Anikó. Az algoritmus ADT szintű leírása: A d[1..n] és P[1..n] tömböket, a korábban ismertetett módon, a távolság és a megelőző csúcs.
Szélességi bejárás Párhuzamosítása.
Gazdaságmatematika 5. szeminárium.
Algoritmusok Az algoritmus fogalma:
A mesterséges intelligencia alapjai
Jelrendszerek, kettes számrendszer
Készítette: Pető László
Elektrotechnika 3. előadás Dr. Hodossy László 2006.
Miskolci Egyetem Informatikai Intézet Általános Informatikai Tanszé k Pance Miklós Adatstruktúrák, algoritmusok előadásvázlat Miskolc, 2004 Technikai közreműködő:
Miskolci Egyetem Informatikai Intézet Általános Informatikai Tanszé k Pance Miklós Adatstruktúrák, algoritmusok előadásvázlat Miskolc, 2004 Technikai közreműködő:
AVL fák.
Számoljuk meg rekurzív függvénnyel egy bináris fa leveleit!
Kétszemélyes játékok Előadó: Nagy Sára.
RADIX vissza bemutató Algoritmusok és adatszerkezetek 2. Papp István Javított.
Prím algoritmus.
Dijkstra algoritmus. Kiválasszuk a legkisebb csúcsot, ez lesz a kezdőcsúcs, amit 0-val címkézünk és megjelöljük sárgaszínnel. Szomszédjai átcímkézése.
„Országos” feladat. Feladat: Egy tetszőleges, színes országokat tartalmazó térképen akar eljutni egy kommandós csapat egy országból egy másikba. Viszont.
Gazdasági informatikából megkaptuk a félévi feladatot!!! Mindenki nagy örömére… 0. hét.
Lineáris transzformáció sajátértékei és sajátvektorai
Excel Hivatkozások, függvények használata
Előrendezéses edényrendezés – RADIX „vissza”
Készítette: Lakos Péter.  Adott egy élsúlyozott, véges gráf  Negatív élsúlyokat nem tartalmaz  Lehet irányított vagy irányítatlan  Továbbá adott egy.
Készítette: Lakos Péter.  Adott egy irányított vagy irányítatlan, véges gráf.  Írjuk ki a csúcsokat egy kezdőcsúcstól való távolságuk növekvő sorrendjében.
Egyszerű gráfok ábrázolása Pascalban:
GRÁFELMÉLET Alapfogalmak 1..
Lénárt Szabolcs Páll Boglárka
Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Kataszteri ágazat tavaszi félév.
Fák.
A Dijkstra algoritmus.
Tíz játék, tizenegy tüskén Székely Márton
RADIX bináris számokra ___A___ ___B___ Berakjuk két edénybe, a 0- kat felülről lefelé, az 1- eket alulról felfelé.
Logikai programozás 2..
Előadó: Nagy Sára Mesterséges intelligencia Kereső rendszerek.
A feladat : Építsünk AVL-fát a következő adatokból:100,170,74,81,136,185,150,122,52,190,144 (Az AVL-fa olyan bináris keresőfa, amelynek minden csúcsára.
1 Szélességi Bejárás Györgyi Tamás – GYTNAAI.ELTE 2007 Március 22 Algoritmusok És Adatszerkezetek 2 Gráfalgoritmus S b a d e f h g c.
Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás.
Kruskal-algoritmus.
Példa kettő-három fa felépítésére - törlés művelet Készítette : Krizsai Petra
Az informatika logikai alapjai
Business Mathematics A legrövidebb út.
Gráfok ábrázolása teljesen láncoltan
1. feladat  Készíts olyan függvényt, mely paraméterül kapja két egész típusú változó címét, s hívása után a két változó értéke helyet cserél.
Algoritmusok és adatszerkezetek
Mesterséges intelligencia 8. Stratégiai játékok A játék kimenetelére a játékosoknak ellenőrizhető módon van befolyásuk. Pl.: sakk, dáma, póker stb. A.
A Dijkstra algoritmus.
BFák Kiegyensúlyozott keresőfák
Mesterséges intelligencia
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Mesterséges intelligencia
Nulladrendű formulák átalakításai
A mesterséges intelligencia alapjai
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Dijkstra algoritmusa: legrövidebb utak
Dijkstra algoritmusa: legrövidebb utak
Dijkstra algoritmusa: legrövidebb utak
2-3-fák A 2-3-fa egy gyökeres fa az alábbi tulajdonságokkal:
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Előadás másolata:

Minimax és problémaredukció, egyszerű példák INCK431 Előadó: Dr. Nagy Benedek Norbert Gyakorlatvezető: Kovács Zita 2011/2012. II. félév A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ALAPJAI

Tartalom  Minimax algoritmus példa  Problémaredukciós algoritmusok példa (visszalépéses keresés, keresőfával keresés)

Minimax algoritmus A B A

Minimax algoritmus A B A B minimalizál, ezért mindig a legkisebb értéket választja a gyermekek közül.

Minimax algoritmus A B A A maximalizál, ezért mindig a legnagyobb értéket választja a gyermekek közül.

Minimax algoritmus A B A Ezen az egyszerű példán nem annyira szemléletes, de azért megadhatjuk B stratégiáját.

Minimax algoritmus A B A Illetve akár az A stratégiáját is berajzolhatjuk.

Egy és/vagy fa A kezdeti problémát három redukciós operátor segítségével is redukálhatjuk. Az első redukciós operátor három részproblémára bontja, a második és a harmadik is kettő részproblémára bontja a gyökérben található problémát. Vagy élek És élek

Visszalépéses keresés r1 r2 r3 Elsőként választunk egy redukciós operátort és alkalmazzuk. Legyen ez balról az első operátor (r1). Ekkor három részproblémát kaptunk. e1e2 e3e4

Visszalépéses keresés r1 r2 r3 Következő lépés: olyan levélelem választása, amely nem tartalmaz egyszerű problémát. Ebből egy van, ám itt mivel nincs alkalmazható operátor, visszalépés következik. e1e2 e3e4

Visszalépéses keresés r1 r2 r3 A visszalépés. Mivel és élből lépünk vissza, folytatni kell a visszalépést a gyökérig (ebben a példában). e1e2 e3e4

Visszalépéses keresés r1 r2 r3 Másik redukciós operátor választása (lehet bármilyen sorrendben, akár kezdhettük volna az r3-mal is, de akkor nincs visszalépés, az pedig kell ) e1e2 e3e4

Visszalépéses keresés r1 r2 r3 r2 választása, alkalmazása. Olyan levélelem választása, amely nem tartalmaz egyszerű problémát. Nincs több alkalmazható operátor ebben a csúcsban, visszalépés. e1e2 e3e4

Visszalépéses keresés r1 r2 r3 r3 választása, alkalmazása. Minden levélelem egyszerű problémát tartalmaz, készen vagyunk, a probléma megoldható. e1e2 e3e4

Visszalépéses keresés r1 r2 r3 A megoldás. e1e2 e3e4

Visszalépéses keresés r1 r2 r3 Amennyiben van költség megadva, összeadjuk a megoldásban szereplő költségeket. Ha például: r3 költsége: 4, e3 költsége: 5, e4 költsége: 2, akkor a megoldás költsége = 4+5+2=11 e1e2 e3e4

Keresőfával keresés – címkék – VAGY élek Ha minden gyerek N címkéjű, akkor a gyökér is N címkét kap. NNN FN Ha van M címkéjű gyerek akkor a gyökér is M címkét kap. M?? FM

Keresőfával keresés – címkék – ÉS élek Ha van N címkéjű gyerek, akkor a gyökér is N címkét kap. ?N? FN Ha minden gyerek M címkéjű, akkor a gyökér is M címkét kap. MMM FM

Keresőfával keresés r1 r2 r3 Kiterjesztjük a gyökeret: alkalmazzuk mindegyik operátort (r1, r2, r3). e1e2 e3e4

Keresőfával keresés r1 r2 r3 Felcímkézzük a csúcsokat (fentről lefelé haladva). e1e2 e3e4 F F F F MM MM NNN

Keresőfával keresés r1 r2 r3 Módosítjuk a címkéket (lentről felfelé haladva. e1e2 e3e4 F F F F MM MM NNN NN M M

Keresőfával keresés r1 r2 r3 Mivel a gyökér M címkét kapott, a probléma megoldható. Ugyanazt a megoldást kaptuk, amit a visszalépéses keresésnél. e1e2 e3e4 F F F F MM MM NNN NN M M