جست و جوی آگاهانه
الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه (Informed Search Algorithms)، الگوریتم‌هایی هستند که در فرآیند جست‌وجوی مسیر به سمت هدف، از اطلاعات و دانشی که درباره محیط آن و مساله دارند، بهره می‌برند. این اطلاعات و دانش می‌تواند شامل ارزیابی هزینه‌ها، فاصله‌ها، اولویت‌ها و یا قوانین مربوط به مساله باشد. به‌طور کلی، الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه برای کاوش بهینه‌ترین مسیر یا راه‌حل برای مساله‌هایی با فضای جستجوی بزرگ و پیچیده استفاده می‌شوند. الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه انواع مختلفی دارند که برخی از آن‌ها به شرح زیر هستند.
جست‌وجوی اول عمق
جست‌وجوی اول عمق (Depth-First Search) یک الگوریتم جست‌وجوی اطلاعات است که برای حل مسایل جست‌وجو در گراف‌ها و شبکه‌های کامپیوتری استفاده می‌شود. این الگوریتم از رویکرد پشته (Stack) استفاده می‌کند و در هر مرحله، به عمق بیشتر در گراف حرکت می‌کند تا راه‌حل را پیدا کند. مراحل اجرای الگوریتم جست‌وجوی اول عمق به شرح زیر هستند:
- شروع از گره شروع و اضافه کردن آن به پشته.
- تا زمانی که پشته خالی نشود:
- استخراج گره بالای پشته و تبدیل آن به گره فعلی.
- بررسی آیا گره فعلی هدف است یا خیر. اگر هدف باشد، جست‌وجو به پایان می‌رسد و مسیر یافت شده است.
- در غیر این صورت، گره فعلی را به لیست بازدید شده‌ها اضافه کنید.
- بررسی همسایگان گره فعلی و بررسی تکراری بودنشان. اگر همسایه تکراری نباشد، برای هر همسایه:
- اضافه کردن همسایه به پشته.
- ذخیره کردن گره فعلی به عنوان والد همسایه.
الگوریتم جست‌وجوی اول عمق به صورت مستقل از هزینه‌ها عمل می‌کند و هدف آن پیدا کردن راه‌حلی با عمق بیشتر است. این الگوریتم در صورتی که راه‌حل در عمق کمتری قرار داشته باشد، به سرعت به راه‌حل می‌رسد. اما ممکن است در صورتی که گراف بسیار بزرگ باشد و راه‌حل در عمق بالا قرار داشته باشد، به مشکل برخورد کند و در حالت بدتر، در یک حلقه بی‌نهایت گیر کند. به طور خلاصه، الگوریتم جست‌وجوی اول عمق یک الگوریتم جستجوی اطلاعاتی است که با استفاده از رویکرد پشته، به عمق بیشتر در گراف حرکت کرده و راه‌حل را پیدا می‌کند.
الگوریتم A*
الگوریتم A* یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های جست و جوی آگاهانه است. این الگوریتم با استفاده از ترکیبی از تابع ارزیابی هزینه مسیر تا هدف (g(n)) و تابع ارزیابی هزینه تخمینی از هزینه باقیمانده تا هدف (h(n))، به انتخاب بهترین مسیر می‌پردازد. تابع ارزیابی کلی این الگوریتم به شکل f(n) = g(n) + h(n) تعریف می‌شود و الگوریتم در هر مرحله، گره‌ای را با کمترین مقدار f(n) انتخاب می‌کند. همان‌گونه که اشاره کردیم، الگوریتم A* یک الگوریتم جست‌وجوی اطلاعات است که برای حل مسایل جست‌وجو در گراف‌ها استفاده می‌شود. مراحل اجرای الگوریتم A* به شرح زیر است:
- شروع از گره شروع و تنظیم هزینه مسیر (g) برابر با صفر.
- تنظیم مقدار هیوریستیک (h) برای گره شروع. هیوریستیک یک تخمین از هزینه باقیمانده برای رسیدن از گره شروع به گره هدف است.
- اضافه کردن گره شروع به صف بازدید شده‌ها.
- تا زمانی که صف بازدید شده‌ها خالی نشود:
- استخراج گره با کمترین مقدار هزینه (g + h) از صف بازدید شده‌ها و تبدیل آن به گره فعلی.
- بررسی آیا گره فعلی هدف است یا خیر. اگر هدف باشد، جست‌وجو به پایان می‌رسد و مسیر یافت شده است.
- در غیر این صورت، گره فعلی را به لیست بازدید شده‌ها اضافه کنید.
- بررسی همسایگان گره فعلی و بررسی تکراری بودنشان. اگر همسایه تکراری نباشد، برای هر همسایه:
- محاسبه هزینه مسیر جدید (g’) برابر با هزینه مسیر گره فعلی (g) به علاوه هزینه یال بین گره فعلی و همسایه.
- محاسبه هیوریستیک جدید (h’) برای همسایه.
- اضافه کردن همسایه به صف بازدید شده‌ها به همراه مقدار هزینه (g’) و هیوریستیک (h’) جدید آن.
- ذخیره کردن گره فعلی به عنوان والد همسایه و ذخیره کردن هزینه مسیر (g’) و هیوریستیک (h’) جدید به عنوان مقادیر والد برای همسایه.
الگوریتم A* مسیری با کمترین هزینه را پیدا می‌کند، زیرا با ترکیب هزینه (g) و هیوریستیک (h)، بررسی همسایگان و انتخاب مسیرهایی که به نظر بر اساس هیوریستیک بهترین هستند، صرفه‌جویی در زمان و منابع را فراهم می‌کند.
الگوریتم جست و جوی ابتدا بهترین (Best-First Search)
در این الگوریتم، به جای استفاده از تابع ارزیابی کلی مانند A*، فقط از تابع ارزیابی تخمینی هزینه تا هدف (h(n)) استفاده می‌شود. الگوریتم تابع ارزیابی بهتر اول، در هر مرحله گره‌ای را با کمترین مقدار تابع h(n) انتخاب می‌کند و به سمت هدف حرکت می‌کند. این الگوریتم از جست‌وجوی محلی استفاده می‌کند و ممکن است در مسیرهایی که به نظر اولیه بهتر به نظر می‌رسند عقب بماند. این الگوریتم برای انتخاب مسیر از یک گره شروع به یک گره هدف، از یک عامل ارزیابی بهره می‌برد که بر اساس آن گره‌ها با بهترین ارزیابی در هر مرحله انتخاب می‌شوند. مراحل اجرای الگوریتم فوق به شرح زیر است:
- شروع از گره شروع و تنظیم هزینه مسیر (g) برابر با صفر.
- تنظیم مقدار ارزیابی برای گره شروع. این ارزیابی بر اساس ویژگی‌های مساله و هدف مشخص می‌شود.
- اضافه کردن گره شروع به صف بازدید شده‌ها.
- تا زمانی که صف بازدید شده‌ها خالی نشود:
- استخراج گره با بهترین ارزیابی از صف بازدید شده‌ها و تبدیل آن به گره فعلی.
- بررسی آیا گره فعلی هدف است یا خیر. اگر هدف باشد، جست‌وجو به پایان می‌رسد و مسیر یافت شده است.
- در غیر این صورت، گره فعلی را به لیست بازدید شده‌ها اضافه کنید.
- بررسی همسایگان گره فعلی و بررسی تکراری بودنشان. اگر همسایه تکراری نباشد، برای هر همسایه:
- محاسبه هزینه مسیر جدید (g’) برابر با هزینه مسیر گره فعلی (g) به علاوه هزینه یال بین گره فعلی و همسایه.
- محاسبه ارزیابی جدید برای همسایه.
- اضافه کردن همسایه به صف بازدید شده‌ها به همراه مقدار هزینه (g’) و ارزیابی جدید آن.
- ذخیره کردن گره فعلی به عنوان والد همسایه و ذخیره کردن هزینه مسیر (g’) و ارزیابی جدید به عنوان مقادیر والد برای همسایه.
الگوریتم جست‌وجوی ابتدا بهترین، به ازای هر مساله و ویژگی‌های مرتبط، مسیری با بهترین ارزیابی را پیدا می‌کند. این الگوریتم عملکردی مشابه به الگوریتم A* دارد، با این تفاوت که به جای استفاده از مجموع هزینه مسیر و هیوریستیک، فاز ارزیابی برای انتخاب گره بعدی را مورد استفاده قرار می‌دهد. این الگوریتم برای مسایلی که هیوریستیک دقیقی در دسترس نیست یا هزینه مسیر در نظر گرفته نمی‌شود، مناسب است.
الگوریتم جست وجوی اول بهترین حریصانه (Greedy Best-First Search)
این الگوریتم نیز مانند الگوریتم جست‌وجوی ابتدا بهترین، فقط از تابع ارزیابی تخمینی هزینه تا هدف (h(n)) استفاده می‌کند. با این حال، در این الگوریتم، تفاوتی ایجاد می‌شود. الگوریتم جست‌وجوی بهترین اولین با انتخاب گره با کمترین مقدار تابع h(n) به سمت هدف حرکت می‌کند، اما اگر در مسیر به هدف گیر کند، بازگشت می‌کند و سعی می‌کند مسیر دیگری را امتحان کند. به عبارت دیگر، الگوریتم جست‌وجوی اول بهترین حریصانه بر روی تخمین‌های هزینه تا هدف تمرکز دارد و ممکن است در مسیرهایی که به نظر اولیه خوب به نظر می‌رسند، به مشکل برخورد کند. این الگوریتم با استفاده از یک عامل ارزیابی حریصانه، گره‌ها را بر اساس بهترین ارزیابی موجود انتخاب می‌کند. مراحل اجرای الگوریتم جست‌وجوی اول بهترین حریصانه به شرح زیر است:
- شروع از گره شروع و تنظیم هزینه مسیر(g) برابر با صفر.
- تنظیم مقدار ارزیابی حریصانه برای گره شروع. این ارزیابی بر اساس ویژگی‌های مساله و هدف مشخص می‌شود.
- اضافه کردن گره شروع به صف بازدید شده‌ها.
- تا زمانی که صف بازدید شده‌ها خالی نشود:
- استخراج گره با بهترین ارزیابی حریصانه از صف بازدید شده‌ها و تبدیل آن به گره فعلی.
- بررسی آیا گره فعلی هدف است یا خیر. اگر هدف باشد، جست‌وجو به پایان می‌رسد و مسیر یافت شده است.
- در غیر این صورت، گره فعلی را به لیست بازدید شده‌ها اضافه کنید.
- بررسی همسایگان گره فعلی و بررسی تکراری بودنشان. اگر همسایه تکراری نباشد، برای هر همسایه:
- محاسبه هزینه مسیرجدید (g’) برابر با هزینه مسیرگره فعلی (g) به علاوه هزینه یال بین گره فعلی و همسایه.
- محاسبه ارزیابی حریصانه جدید برای همسایه.
- اضافه کردن همسایه به صف بازدید شده‌ها به همراه مقدار هزینه (g’) و ارزیابی حریصانه جدید آن.
- ذخیره کردن گره فعلی به عنوان والد همسایه و ذخیره کردن هزینه مسیر (g’) و ارزیابی حریصانه جدید به عنوان مقادیر والد برای همسایه.
الگوریتم جست‌وجوی اول بهترین حریصانه، برای انتخاب گره بعدی بر اساس بهترین ارزیابی حریصانه استفاده می‌کند. این الگوریتم به دنبال مسیری است که به نظر از نظر حریصانه بهترین است، بدون در نظر گرفتن هزینه مسیر الگوریتم جستجوی اول بهترین حریصانه به دنبال مسیری است که به نظر بهترین است و تاکیدی بر بهبود مستقل (بدون در نظر گرفتن هزینه کل مسیر) ندارد.
الگوریتم جست وجوی یکنواخت (Uniform Cost Search)
در این الگوریتم، از تابع ارزیابی هزینه مسیر تا هدف (g(n)) به جای تابع ارزیابی کلی استفاده می‌شود. الگوریتم جست‌وجوی یکنواخت در هر مرحله، گره‌ای را با کمترین مقدار تابع g(n) انتخاب می‌کند و به سمت هدف حرکت می‌کند. این الگوریتم در جست‌وجوی بهترین مسیر، به صورت یکنواخت به اطراف مساله می‌پردازد و به طور پیوسته هزینه مسیرها را ارزیابی می‌کند. به عنوان مثالی از الگوریتم جست‌وجوی یکنواخت، فرض کنید که شما در حال مسافرت جاده‌ای هستید و می‌خواهید از شهر A به شهر B برسید. الگوریتم جست‌وجوی یکنواخت (Uniform Cost Search) یک الگوریتم جست‌وجوی اطلاعاتی است که برای حل مسایل جستجو در گراف‌ها با هزینه‌های یال‌ها استفاده می‌شود. این الگوریتم با استفاده از تابع هزینه یا هزینه کل برای ارزیابی گره‌ها، گره‌های با کمترین هزینه را برای بررسی و گسترش انتخاب می‌کند. مراحل اجرای الگوریتم جستجوی یکنواخت به شرح زیر است:
- شروع از گره شروع و تنظیم هزینه مسیر (g) برابر با صفر.
- اضافه کردن گره شروع به صف بازدید شده‌ها.
- تا زمانی که صف بازدید شده‌ها خالی نشود:
- استخراج گره با کمترین هزینه مسیر (g) از صف بازدید شده‌ها و تبدیل آن به گره فعلی.
- بررسی آیا گره فعلی هدف است یا خیر. اگر هدف باشد، جست‌وجو به پایان می‌رسد و مسیر یافت شده است.
- در غیر این صورت، گره فعلی را به لیست بازدید شده‌ها اضافه کنید.
- بررسی همسایگان گره فعلی و بررسی تکراری بودنشان. اگر همسایه تکراری نباشد، برای هر همسایه:
- محاسبه هزینه مسیر جدید (g’) برابر با هزینه مسیر گره فعلی (g) به علاوه هزینه یال بین گره فعلی و همسایه.
- بررسی آیا همسایه در صف بازدید شده‌ها یا صف جستجوی جدید قرار دارد. اگر در هر کدام قرار ندارد، همسایه را به صف جست‌وجوی جدید یا صف بازدید شده‌ها اضافه کنید (در صورت نیاز به بازسازی صف جست‌وجوی جدید بر اساس هزینه مسیر جدید).
- ذخیره کردن گره فعلی به عنوان والد همسایه و ذخیره کردن هزینه مسیر (g’) به عنوان مقدار والد برای همسایه.
الگوریتم جست‌وجوی یکنواخت مسیری را با کمترین هزینه مسیر (یا هزینه کل) از گره شروع به گره هدف یا مسیر یافته به گره هدف پیدا می‌کند. این الگوریتم تاکیدی بر بهبود مستقل از گام‌های بعدی ندارد و همواره به دنبال گره با کمترین هزینه است. بنابراین، ممکن است در برخی موارد در مسایلی با حالت‌های بی‌نهایت یا حالت‌هایی که هزینه‌ها افزایش ناگهانی دارند، به مشکل برخورد کند. به طور خلاصه، الگوریتم جست‌وجوی یکنواخت یک الگوریتم جست‌وجوی اطلاعاتی است که بر اساس هزینه مسیر (یا هزینه کل) گره‌ها اقدام به گسترش و بررسی گره‌ها می‌کند تا مسیری با کمترین هزینه را از گره شروع به گره هدف یا مسیر یافته به گره هدف پیدا کند.
همه این الگوریتم‌ها از اطلاعات و دانش خاصی در مورد مساله استفاده می‌کنند تا فرآیند جست‌وجو را بهبود ببخشند. انتخاب مناسب الگوریتم بستگی به نوع مساله و داده‌های موجود دارد.
الگوریتم های جست و جوی آگاهانه در چه زمینه هایی استفاده می‌شوند؟
الگوریتم‌های جست و جوی آگاهانه در زمینه‌های مختلفی استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها به دلیل قابلیت استفاده از اطلاعات خاص درباره محیط و مساله، در برخی موارد می‌توانند به جست‌وجوی بهینه‌ترین مسیر یا راه‌حل کمک کنند. در ادامه تعدادی از زمینه‌های پر استفاده الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه را مورد بررسی قرار می‌دهیم. اولین مورد جست‌وجوی مسیر است. الگوریتم‌های جست و جوی آگاهانه معمولا در مسایل مربوط به پیدا کردن مسیرهای بهینه در نقشه‌ها، شبکه‌ها، مسایل مسافرت و حمل و نقل، رباتیک و بازی‌های رایانه‌ای استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها در برنامه‌ریزی تولید و تولید بهینه برنامه‌ها و زمان‌بندی‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند، مانند برنامه‌ریزی تولید در صنعت، زمان‌بندی پروژه‌ها و برنامه‌ریزی حمل و نقل.
در حوزه هوش مصنوعی، الگوریتم‌های جست و جوی آگاهانه برای حل مسایلی مانند جست‌وجوی بهینه در فضای حالت، نقشه‌های مفهومی، برنامه‌ریزی عامل‌ها و سیستم‌های خبره استفاده می‌شوند. در پردازش زبان طبیعی، الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه به منظور جست‌وجوی بهترین ترجمه یا استنتاج منطقی در متن‌ها و سیستم‌های پردازش زبان طبیعی استفاده شوند. در طراحی و پیاده‌سازی بازی‌های رایانه‌ای، الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه برای جست‌وجوی بهینه‌ترین حرکت‌ها، تصمیم‌ها و استراتژی‌ها توسط عامل‌های هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرند. این الگوریتم‌ها تنها چند نمونه از زمینه‌های استفاده هستند و در واقع در هر حوزه‌ای که نیاز به جست‌وجو و تصمیم‌گیری در مسایل پیچیده داشته باشیم، می‌توان از الگوریتم‌های جست و جوی آگاهانه بهره برد.
الگوریتم‌های جست وجوی در چه حوزه‌هایی از فناوری اطلاعات به غیر از هوش مصنوعی استفاده می‌شوند؟
الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه که برای حل مسایل در حوزه هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، می‌توانند در حوزه‌های دیگر نیز استفاده شوند. این الگوریتم‌ها اصول و روش‌های کلی را برای جست‌وجو و تصمیم‌گیری در مسایل پیچیده فراهم می‌کنند که می‌توانند در بسیاری از حوزه‌های دیگر مورد استفاده قرار بگیرند. به عنوان مثال جست‌وجوی بهینه در گراف‌ها یکی از آن‌ها است. الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه مانند الگوریتم A* می‌توانند در جست‌وجوی مسیرهای بهینه در گراف‌ها استفاده شوند. این مساله در حوزه شبکه‌ها، برنامه‌ریزی ترافیک و حمل و نقل مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه می‌توانند در برنامه‌ریزی‌ها و زمان‌بندی‌ها در حوزه صنعت، حمل و نقل و سیستم‌های تولیدی مورد استفاده قرار بگیرند. همچنین، الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه می‌توانند در بهینه‌سازی مسایل مانند بهینه‌سازی توابع هدف، جست‌وجوی بهترین پارامترها، مسایل برنامه‌ریزی خطی و غیرخطی و مسایل بهینه‌سازی مورد استفاده قرار بگیرند. به طور کلی، الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه کاربردهای گسترده‌ای دارند و می‌توانند در حل مسایل و چالش‌های مختلف در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار بگیرند. اکنون برای درک بهتر موضوع اجازه دهید به یک مثال عملی از الگوریتم های جست‌وجوی آگاهانه اشاره‌ای داشته باشیم. یکی از مثال‌های عملی از الگوریتم جست‌وجوی آگاهانه، الگوریتم A* است. این الگوریتم به طور گسترده در مسایل جست‌وجوی مسیر استفاده می‌شود. فرض کنید که در یک شبکه جاده‌ای، شما باید از یک نقطه شروع به نقطه مقصدی برسید. الگوریتم A* می‌تواند به شما کمک کند تا مسیری بهینه را پیدا کنید. عملکرد الگوریتم A* بر اساس ترکیب دقیق بین جست‌وجوی بهترین انتخاب فعلی و تخمین بهترین انتخاب در آینده است. این الگوریتم از دو عامل استفاده می‌کند:
Cost (هزینه): هزینه تاکنون برای رسیدن به نقطه شروع تا نقطه جاری و هزینه تخمینی از نقطه جاری تا نقطه مقصد را محاسبه می‌کند.
Heuristic (تخمین): تخمینی از هزینه باقیمانده برای رسیدن به نقطه مقصد را ارائه می‌دهد. این تخمین می‌تواند بر اساس فاصله جغرافیایی یا هر معیار دیگری که متناسب با مساله استفاده شود، تعریف شود.
الگوریتم A* با استفاده از این اطلاعات، یک صف بازدید را مدیریت می‌کند و به صورت تکرارشونده عملیات زیر را انجام می‌دهد:
- انتخاب گره‌ای از صف که کمترین مقدار هزینه + تخمین را دارد.
- اگر گره انتخاب شده نقطه مقصد است، مسیر بهینه پیدا شده است.
- در غیر این صورت، گره انتخاب شده را از صف حذف کرده و همسایه‌های آن را به صف اضافه می‌کند، با محاسبه هزینه جدید و تخمینی برای هر همسایه.
- این فرآیند تا زمانی ادامه می‌یابد که مسیر بهینه پیدا شود یا صف خالی شود و مسیری برای رسیدن به نقطه مقصد وجود نداشته باشد.
با استفاده از ترکیب هزینه و تخمین، الگوریتم A* می‌تواند مسیرهای بهینه را به طور کارآمد در مسایل جست‌وجوی مسیر و حل مسایل مشابه پیدا کند.
الگوریتم‌های جست و جوی آگاهانه چطور در شبکه های کامپیوتری استفاده می‌شوند؟
الگوریتم‌های جست و جوی آگاهانه در شبکه‌های کامپیوتری به طور گسترده استفاده می‌شوند و در حقیقت به ما کمک می‌کنند تا از پهنای باند موجود به بهترین شکل استفاده کنیم. به طور مثال، این الگوریتم‌ها در جست‌وجوی مسیر نقش کلیدی دارند. الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه مانند الگوریتم A* می‌توانند برای جست‌وجوی مسیر بهینه بین دو گره در شبکه‌های کامپیوتری استفاده شوند. به طور مثال، در پروتکل‌های مسیریابی، الگوریتم‌های مبتنی بر جست‌وجوی آگاهانه استفاده می‌شوند تا مسیرهای بهینه بین دستگاه‌ها در شبکه تعیین شود.
الگوریتم‌های جست و جوی آگاهانه می‌توانند در بهینه‌سازی توزیع منابع در شبکه کمک کنند. به طور مثال، در شبکه‌های پرسرعت و پرترافیک، الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه می‌توانند برای تخصیص درست پهنای باند و منابع بهینه به دستگاه‌ها و سرویس‌ها استفاده شوند. در شبکه‌های کامپیوتری، مساله آدرس‌دهی می‌تواند چالش‌هایی را ایجاد کند. الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه می‌توانند برای پیدا کردن آدرس‌های مناسب برای دستگاه‌ها و سرویس‌ها در شبکه استفاده شوند. در شبکه‌های پراستفاده، جست‌وجوی منابع می‌تواند چالشی باشد. الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه می‌توانند برای پیدا کردن منابع مورد نیاز و بهینه براساس معیارهای مشخصی مانند ظرفیت، قابلیت اطمینان و قابلیت دسترسی استفاده شوند. به طور کلی، الگوریتم‌های جست‌وجوی آگاهانه در شبکه‌های کامپیوتری برای حل مسایل مانند مسیریابی، بهینه‌سازی منابع، آدرس‌دهی و جست‌وجوی منابع مورد استفاده قرار می‌گیرند. این الگوریتم‌ها با بهره‌گیری از اطلاعات موجود در شبکه و تخمین هزینه‌ها، راهکارهای بهینه را برای مسایل مختلف در شبکه‌های کامپیوتری ارائه می‌دهند.
بدون دیدگاه