Mesterséges Intelligencia: Keresési Módszerek
16 Questions
0 Views

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Mit értünk intelligencia alatt a mesterséges intelligenciában?

A mesterséges intelligencia esetében az intelligencia a problémák megoldására és a környezet megértésére vonatkozó képességet jelenti.

Mi a különbség az informált és nem informált keresési stratégiák között?

Az informált keresési stratégiák rendelkeznek információval a célállapotról, míg a nem informáltak csak az állapotok körüli információkra támaszkodnak.

Mik az alacsony memóriaigényű előnyei a lokális keresési algoritmusoknak?

Alacsony memóriaigényük lehetővé teszi, hogy csak egy állapotot tartsanak nyilván, ami egyszerűsíti a megvalósítást.

Mi a jelentősége a hegyemelkedés algoritmusnak?

<p>A hegyemelkedés algoritmus a célok elérésére irányul, és képes folyamatosan javítani az értékelési funkciót.</p> Signup and view all the answers

Hogyan segíti a szimulált annealing az lokális maximumok problémájának leküzdését?

<p>A szimulált annealing véletlenszerű lépéseket tesz, és ha az javít, akkor azt alkalmazza.</p> Signup and view all the answers

Melyek a hegyemelkedés variánsai és mi a fő jellemzőjük?

<p>A hegyemelkedés variánsai közé tartozik a legmeredekebb emelkedés, oldalmozgások, véletlenszerű újraindítás és sztochasztikus módszerek.</p> Signup and view all the answers

Mi a véletlenszerű sétálás alapelve?

<p>A véletlenszerű sétálás során véletlenszerűen választanak egy lépést bármely irányban.</p> Signup and view all the answers

Miben különbözik a helyi keresés a globális optimalizálástól?

<p>A helyi keresés specifikus állapotokra összpontosít, míg a globális optimalizálás az összes lehetséges konfigurációt figyelembe veszi.</p> Signup and view all the answers

Mi a célja a hűtési ütemtervnek a szimulált lejtőmászás módszerében?

<p>A hűtési ütemterv célja a globális optimum elérése érdekében a thermikus zaj fokozatos csökkentése.</p> Signup and view all the answers

Mik a genetikus algoritmusok fő operátorai és szerepük?

<p>A genetikus algoritmusok fő operátorai a kiválasztás, kereszteződés és mutáció, amelyek a populáció diverzitásának fenntartására és a megoldás optimalizálására szolgálnak.</p> Signup and view all the answers

Mi az a versenyképességi arány az online keresési módszerekben?

<p>A versenyképességi arány az aktuális költség és a legrövidebb út költségének arányát jelenti.</p> Signup and view all the answers

Mik a lokális sugárkeresés előnyei a hagyományos keresési módszerekkel szemben?

<p>A lokális sugárkeresés gyorsabban talál jó megoldásokat, mivel több párhuzamos szálat használ, míg a hagyományos módszerek gyakran egyetlen utat követnek.</p> Signup and view all the answers

Mi a különbség a sztochasztikus sugárkeresés és a lokális sugárkeresés között?

<p>A sztochasztikus sugárkeresés véletlenszerű elemeket használ a következő állapotok kiválasztásához, míg a lokális sugárkeresés a legjobban teljesítő állapotokra összpontosít.</p> Signup and view all the answers

Hogyan működik a mutáció operátora a genetikus algoritmusokban?

<p>A mutáció véletlenszerűen megfordít egyes biteket az új bitláncokban alacsony valószínűséggel.</p> Signup and view all the answers

Mi a célja a random walker a lokális keresési stratégiákban?

<p>A random walker célja, hogy felfedezze a környező állapotokat véletlenszerű mozgással, a lokális optimum keresésének elősegítése érdekében.</p> Signup and view all the answers

Mit jelent az LRTA* az online lokális keresési módszerekben?

<p>Az LRTA* a hegyemelkedéses keresés egy memóriával rendelkező változata, amely fenntartja a legjobb költségbecsléseket minden csúcs esetében.</p> Signup and view all the answers

Study Notes

Lokális és online keresés

  • A mesterséges intelligencia témakörében a problémamegoldást kereséssel közelítjük meg.
  • A keresési stratégiák két fő típusát különböztetjük meg: a lokális és online keresési módszereket.
  • Fontos, hogy megkülönböztessük a megoldáshoz vezető utat a megoldástól önmagában. Lokális keresésnél az út nem releváns.
  • A globális optimalizálási problémáknál a cél egy "teljes" konfiguráció megtalálása.
  • A lokális keresési algoritmusok előnyei közé tartozik az alacsony memória-igény, a könnyű megvalósíthatóság és az iteratív javítási lehetőségek.
  • A diszkrét lokális keresési algoritmusok közé tartozik a hegymászás, véletlenszerű séta, szimulált visszahűtés, lokális nyaláb keresés és genetikai algoritmusok.
  • A folytonos lokális keresési algoritmusok közé tartozik a gradiens módszer.
  • A hegymászási algoritmus alkalmazható a célként a lehetséges eredmények megtalálására.
  • Az algoritmus véletlenszerű kezdőállapotból indul, és egy adott értékmérés alapján javítja az állapotokat.
  • A módszer könnyen megvalósítható, viszont a lokális maximum problémája miatt nem biztos, hogy a globális maximumhoz vezet.
  • A hegymászás eltérő változatai közé tartozik a legmeredekebb emelkedések keresése, a véletlenszerű lépések és a véletlenszerű újraindítások.
  • A véletlenszerű séta során véletlenszerűen lépünk egy tetszőleges irányba.
  • A szimulált visszahűtés megoldást kínál a lokális maximum problémagondokra.
  • A szimulált visszahűtés a véletlenszerű sétát kombinálja egy "hőmérséklet" szabályozásával.
  • A lokális nyalábkeresés párhuzamosan több szálat futtat, egyidejűleg több lehetséges megoldást vizsgál.
  • A genetikai algoritmusok evolúciós elveken alapulnak, és egy populációban lévő egyedek keresésével működnek.
  • A genetikai algoritmusok egy populációval dolgoznak, és az egyes egyedek alkalmasságát értéklik, majd a legjobbakat kombinálják és módosítják.
  • Az online keresés során az ügynök lépésenként csak egy kis részletet ismer és képes megfigyelni.

Online keresési módszerek

  • A konkurens ráció megmutatja a legrövidebb feladat elérését, az aktuális költség és a rövid út költségének összehasonlításával.
  • Az online keresést fizikai sorrendben végezhetjük, a DFS (mélységi keresés) algoritmus alkalmazásával.
  • Az online, iteratív DFS módszer egy megoldást keres, és közben a visszavonások módját is alkalmazza.
  • Lokális hegymászás az online verzióban nem minden esetben megvalósítható a teleportáció nélkül.
  • Az RLTA* hegymászás online verziójánál a memória beépítése lehetővé teszi a legjobb költségek és feladatok számítását.
  • A legkisebb költségek kiszámításához memória használata szükséges az online környezetben.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Quiz Team

Related Documents

Local and Online Search PDF

Description

Ez a kvíz a lokális és online keresési módszerek különbségeire és alkalmazásaira összpontosít a mesterséges intelligencia területén. Fedezd fel a diszkrét és folytonos lokális keresési algoritmusokat, és tanulj a hegymászás és más technikák előnyeiről. A kérdések segítenek megérteni, hogyan közelítjük meg a problémamegoldást kereséssel.

More Like This

Use Quizgecko on...
Browser
Browser