Problem Solving in Agent-Based Systems
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Questions and Answers

Welche der folgenden Komponenten beschreiben formal ein Suchproblem?

  • Aktionenraum und Pfadkostenfunktion (correct)
  • Initialzustand und Belohnung
  • Zustand und Aktion (correct)
  • Agent und Umgebung

    • Ein Agent kann in jedem Zustand jede mögliche Aktion ausführen.

    False (B)

    Was beschreibt die Übergangsfunktions-/modellkomponente in einem Suchproblem?

    Das Ergebnis einer Aktion a auf Zustand s der Welt.

    Die _____ bestimmt, ob ein vorgegebener Zustand ein Zielzustand ist.

    <p>Zieltestfunktion</p> Signup and view all the answers

    Ordne die folgenden Komponenten eines Suchproblems den richtigen Beschreibungen zu:

    <p>Initialzustand = Start des Agenten in der Realwelt Aktionsraum = Verfügbare Aktionen für den aktuellen Zustand Zieltestfunktion = Überprüfung, ob ein Zustand das Ziel erreicht Pfadkostenfunktion = Bewertung der Gesamtkosten einer Aktionsfolge</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptfokus eines problemlösenden Agenten?

    <p>Das Verfolgen und Erreichen spezifischer Ziele (C)</p> Signup and view all the answers

    Problemlösende Agenten verwenden komplexe Repräsentationen von Weltzuständen.

    <p>False (B)</p> Signup and view all the answers

    Nenne die vier Schritte der Agentenprozedur zur Herangehensweise an Suchprobleme.

    <p>Zielformulierung, Problemformulierung (PEAS), Lösungssuche, Ausführung von gefundenen Lösungen.</p> Signup and view all the answers

    Die Lösung eines Suchproblems besteht aus einer Sequenz von ______, die zu Zielzuständen führen.

    <p>Aktionen</p> Signup and view all the answers

    Ordne die folgenden Schritte der Agentenprozedur den passenden Beschreibungen zu:

    <p>Zielformulierung = Definiert abstrakte Ziele, die erreicht werden sollen Problemformulierung (PEAS) = Bestimmt Zustände und Aktionen für das Ziel Lösungssuche = Sucht nach der besten Sequenz von Aktionen Ausführung von gefundenen Lösungen = Implementiert die gefundenen Aktionen</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten den letzten Schritt der Agentenprozedur zur Herangehensweise an Suchprobleme?

    <p>Agent führt die gefundene Sequenz von Aktionen aus (B)</p> Signup and view all the answers

    Agenten müssen keine intern gespeicherten Pläne führen, um die gefundene Lösung auszuführen.

    <p>False (B)</p> Signup and view all the answers

    Was steht im Mittelpunkt der Problemlösung bei einem Staubsaugerroboter?

    <p>Alle Räume sind sauber.</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage beschreibt die Speicherkomplexität der Tiefensuche (DFS) am besten?

    <p>Speichert nur einen Pfad zu einem Blattknoten. (B)</p> Signup and view all the answers

    Bei der Breitensuche (BFS) ist die Zeitkomplexität höher als bei der Tiefensuche (DFS).

    <p>False (B)</p> Signup and view all the answers

    Was sollte bei der Anwendung von Uniformed Suchstrategien berücksichtigt werden?

    <p>Die endliche Anzahl an Nachfolgern pro Knoten.</p> Signup and view all the answers

    Die __________ Suche ist geeignet für große Suchräume oder wenn Speicherplatz begrenzt ist.

    <p>interative deepening</p> Signup and view all the answers

    Ordnen Sie die Suchstrategien den entsprechenden Einsatzzwecken zu:

    <p>BFS = Für kleinere Suchräume oder kein Speicherplatzproblem IDS = Für große Suchräume oder begrenzten Speicher UCS = Wenn Schrittkosten unterschiedlich sind DFS = Wenn Speicherplatz kritisch ist</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Elemente sind Teil eines Suchproblems?

    <p>Startzustand (B), Erforschte Menge (C)</p> Signup and view all the answers

    Eine Kante in einem gerichteten Graphen repräsentiert die möglichen Aktionen zwischen den Knoten.

    <p>True (A)</p> Signup and view all the answers

    Was wird als optimale Lösung in einem Suchproblem bezeichnet?

    <p>Pfad mit geringsten Kosten</p> Signup and view all the answers

    Im Suchalgorithmus werden Knoten an der ______ erweitert, bis die Lösung gefunden wird.

    <p>Fronte</p> Signup and view all the answers

    Ordne die folgenden Begriffe ihren Definitionen zu:

    <p>Baum = Datenstruktur für Suchalgorithmen Knoten = Repräsentiert mögliche Zustände Fronte = Knoten ohne weitere Kindknoten Zielzustand = Endpunkt eines Suchproblems</p> Signup and view all the answers

    Welches Beispiel gehört nicht zu typischen Suchproblemen?

    <p>Textverarbeitung (B)</p> Signup and view all the answers

    Ein Graph hat keine erforschte Menge.

    <p>False (B)</p> Signup and view all the answers

    Nenne eine typische Implementierung für die Fronte in Suchalgorithmen.

    <p>Prioritätsschlange</p> Signup and view all the answers

    Die ______ trennt erforschte von nicht erforschten Knoten im Graph.

    <p>Fronte</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt die Transitionsfunktion in einem Suchproblem?

    <p>Die Umwandlung eines Zustandes in einen anderen (A)</p> Signup and view all the answers

    Welches der folgenden Merkmale beschreibt die Vollständigkeit eines Suchalgorithmus?

    <p>Finden einer Lösung, wenn eine existiert (B)</p> Signup and view all the answers

    Ein Knoten im Suchbaum entspricht einem Zustand im Zustandsraum.

    <p>True (A)</p> Signup and view all the answers

    Was misst die Komplexität als abstrakte Messung der Problemschwierigkeit?

    <p>Die Schwierigkeit, eine Lösung für ein Problem zu finden.</p> Signup and view all the answers

    Der _____ Faktor beschreibt die maximale Anzahl an nachfolgenden Knoten im Baum.

    <p>Branching</p> Signup and view all the answers

    Ordne die folgenden Begriffe den entsprechenden Beschreibungen zu:

    <p>Suchbaum = Struktur zur Organisation von Knoten Zustand = Beobachtbare Konfiguration der Umgebung Knoten = Element, das Daten im Baum speichert Aktion = Schritte zur Erreichung eines Zustands</p> Signup and view all the answers

    Was bedeutet optimale Lösung in einem Suchalgorithmus?

    <p>Findet immer die beste Lösung (C)</p> Signup and view all the answers

    Zeitkomplexität wird an der Anzahl der zu generierenden Knoten gemessen.

    <p>True (A)</p> Signup and view all the answers

    Nenne eine Kennzahl, die für die Speicherkomplexität relevant ist.

    <p>Maximale Anzahl an Knoten</p> Signup and view all the answers

    Welcher Vorteil bietet die Tiefensuche (DFS) beim Speichern von Knoten?

    <p>Sie schneidet erkundete Baumzweige ab. (A)</p> Signup and view all the answers

    Die Baumsuche (DFS) ist vollständig in endlichen Zustandsräumen.

    <p>False (B)</p> Signup and view all the answers

    Was passiert, wenn der aktuelle Knoten in der Tiefensuche keine Nachfolger hat?

    <p>Die Suche geht zurück zum nächstgelegenen Knoten mit Nachfolgern.</p> Signup and view all the answers

    Die Tiefensuche verwendet eine __________-Warteschlange zur Verwaltung der Knoten.

    <p>LIFO</p> Signup and view all the answers

    Ordne die Merkmale den entsprechenden Varianten der Tiefensuche zu:

    <p>Graphensuche = Vollständig Baumsuche = Nicht vollständig Generelle Eigenschaften = Nicht optimal Speicherkomplexität = Sparen von Speicher durch Abschneiden</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt die Zeitkomplexität der Tiefensuche?

    <p>Sie ist höher als die von BFS. (D)</p> Signup and view all the answers

    Die Tiefensuche (DFS) findet immer die optimale Lösung.

    <p>False (B)</p> Signup and view all the answers

    Welche Kosten wird C* in der Tiefensuche repräsentieren?

    <p>Kosten der optimalen Lösung.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    • Problem solving agents stem from goal-based agents.
    • They use atomic representations of world states.
    • Problem solving agents act rationally by pursuing goals (binary: fulfilled/not fulfilled).
    • Problems can be modeled based on goals, either by the user or the agent itself.
    • A formulated problem is solved by searching for a solution.
    • The solution consists of a sequence of actions ("path") leading to goal states.

    Formalizing the Search Problem

    • The "Formulate, search, execute" agent procedure involves several steps.
    • Goal Formulation: Goals are crucial as they organize agent behavior with limitations on current objectives, allowing abstraction from possible intermediate actions between steps. Goals represent groupings of world states where the goal is fulfilled.
    • Problem Formulation: Defines the states and actions an agent needs to consider to achieve a goal. Crucially, it specifies what the agent needs to know about the environment to succeed. This is often formulated in terms of a PEAS (Performance Evaluation and Analysis System) description,
    • Solution Search: The agent actively develops an internal "map" or plan defining how actions transform the current state into a new state, leading towards the goal state.
    • Action Execution: Once a solution sequence is found, the agent executes it step-by-step.

    Types of Search Problems

    • Route Planning/Pathfinding: Finding optimal paths in networks, like road networks or computer networks.
    • Touring: Extended route planning problems, like finding the most efficient route for a traveling salesperson or a delivery service.
    • Network Traffic Finding the best route in the world wide web or through other networks.
    • Robot Navigation: Route planning and decision making in moving vehicles and robots.
    • Automated Assembly Sequences: Determining the optimal order of actions in complex assembly processes.
    • Finding Order of Components in Production: Determining the order in which complex parts need to be assembled to create a final product.

    Search Algorithms

    • Breadth-First Search (BFS): Explores all nodes at a given level before moving to the next deeper level. It guarantees finding the shortest path but can be inefficient for large search spaces.
    • Depth-First Search (DFS): Explores a single branch of the search tree as far as possible before backtracking to explore another branch. Efficient in terms of space, but may not find a solution if there is an infinitely long path.
    • Iterative Deepening Search (IDS): Combines the strengths of BFS and DFS by gradually increasing the depth limit for DFS. This method ensures completeness while limiting space complexity to be similar to DFS.
    • Uniform-Cost Search (UCS): Prioritizes nodes based on their path cost rather than depth, as the actual movement costs will be taken into consideration this process. This ensures finding the optimal solution with the smallest cumulative costs.
    • A-Search:* An informed search algorithm that leverages a heuristic function to guide the search towards the goal. This heuristic function estimates the remaining cost from a node to the goal, significantly reducing the search space compared to uninformed search algorithms like BFS or DFS.

    Search Algorithms - Key Differences

    • Completeness: Whether the algorithm is guaranteed to find a solution if one exists.
    • Optimality: Whether the algorithm is guaranteed to find the optimal solution, meaning the solution with the lowest cost.
    • Time Complexity: The amount of time the algorithm takes to find a solution.
    • Space Complexity: The amount of memory the algorithm needs to store the search space.

    Search Space

    • A graph with nodes representing states and edges connecting states with possible actions.

    Heuristic Functions

    • Admissibility: A heuristic is admissible if it never overestimates the true cost to reach the goal from a given state.
    • Consistency: A heuristic is consistent if the estimated cost from a node to the goal is always less than or equal to the cost of getting to a neighbor plus the estimated cost from that neighbor to the goal.

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    Description

    Dieser Quiz behandelt das Problemlösen mittels agentenbasierten Systemen. Die grundlegenden Konzepte wie die Formulierung von Zielen und die Durchführung von Suchverfahren werden näher betrachtet. Verstehen Sie, wie Agenten rational handeln, um ihre Ziele zu erreichen.

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