Problem Solving in Agent-Based Systems

Der Startpunkt des Agenten in der realen Welt. Er repräsentiert den Zustand des Agenten zu Beginn des Suchproblems.

Die Menge aller möglichen Aktionen, die der Agent in einem gegebenen Zustand ausführen kann. Nicht alle Aktionen sind in jedem Zustand verfügbar.

Diese Funktion beschreibt, wie sich der Zustand der Welt durch die Ausführung einer Aktion verändert. Sie nimmt den aktuellen Zustand und die ausgeführte Aktion als Eingabe und gibt den resultierenden neuen Zustand aus.

Eine Funktion, die testet, ob ein gegebener Zustand das Ziel des Problems erfüllt. Sie kann entweder prüfen, ob der Zustand ein bestimmtes Ziel erreicht oder bestimmte Kriterien erfüllt.

Eine Funktion, die den Kosten einer Aktionssequenz zuordnet. Sie gibt einen Zahlenwert an, der die Gesamtqualität des Pfades widerspiegelt.

Die Anfangssituation eines Suchproblems, die den Startpunkt für die Suche darstellt.

Eine grafische Darstellung eines Suchproblems, wobei Knoten die Zustände und Kanten die möglichen Aktionen zwischen den Zuständen repräsentieren.

Eine Folge von Zuständen, die durch eine Folge von Aktionen verbunden sind, die im Zustandsraumgraphen dargestellt werden.

Das Ziel eines Suchproblems, der Zustand, den man erreichen möchte.

Der Prozess der Suche nach einem Pfad vom Startzustand zum Zielzustand im Zustandsraumgraphen.

Eine Datenstruktur, die eine hierarchische Organisation von Knoten darstellt, die durch Kanten verbunden sind, die vom Startzustand ausgehen.

Der Knoten, der den Startzustand im Suchbaum darstellt.

Ein Knoten im Suchbaum, der nicht mehr erweitert werden kann, weil er keine weiteren möglichen Aktionen/Zustände besitzt.

Die Tiefensuche (DFS) ist eine Suchstrategie, die einen Pfad so weit wie möglich verfolgt, bevor sie zurückgeht und andere Pfade erforscht.

Bei der Tiefensuche wird die Zeitkomplexität durch die Anzahl der Knoten und Kanten im Baum oder Graphen bestimmt.

Die Speicherkomplexität der Tiefensuche ist gering, da nur ein Pfad zum aktuellen Knoten gespeichert wird. Unexpandierte Knoten werden nicht im Speicher gehalten.

Die Breitensuche (BFS) ist eine Suchstrategie, die alle Knoten auf der gleichen Ebene erforscht, bevor sie zu tieferen Ebenen übergeht.

Die Breitensuche ist am besten geeignet für kleine Suchräume, wenn es keine Speicherplatzbeschränkungen gibt. Die Tiefensuche ist besser geeignet für große Suchräume oder bei Speicherplatzbeschränkungen.

Ein Problem-lösender Agent ist ein spezialisierter Goal-basierter Agent, der die Welt in atomaren Zuständen repräsentiert und rational durch die Verfolgung von Zielen handelt. Er löst Probleme durch das Finden einer Aktionssequenz, die zum Zielzustand führt.

Die Formalisierung des Suchproblems beschreibt die Repräsentation der Welt und des Ziels innerhalb eines Problems. Es umfasst die Definition des Zustandsraums (alle möglichen Zustände der Welt) und des Aktionsraums (alle Aktionen, die der Agent ausführen kann).

Das Ziel eines Problems, das von einem Problem-lösendem Agenten verfolgt wird, ist in Form von Weltzuständen definiert. Dies bedeutet, dass das Ziel durch eine Beschreibung des gewünschten Zustands der Welt erreicht wird.

Ein Problem-lösender Agent nutzt ein internes Modell der Welt, das auch als Transi8onsmodell bezeichnet wird. Dieses Modell beschreibt, welche Aktionen zu welchen Zuständen führen. Der Agent verwendet dieses Modell, um mental Aktions-Zustands-Sequenzen zu planen, die zum Zielzustand führen.

Die Suche im Kontext des Problem-lösenden Agents ist ein Denkprozess, der vor dem tatsächlichen Handeln durchgeführt wird. Der Agent simuliert mental verschiedene Aktions-Zustands-Sequenzen, um eine Lösung zu finden, die zum Zielzustand führt.

Sobald der Problem-lösende Agent eine Sequenz von Aktionen gefunden hat, die das Ziel erreicht, kann er die Aktionen Schritt für Schritt ausführen. Die Ausführung ist die Umsetzung des Plans in die reale Welt.

Die „Formulate, search, execute“ Agentprozedur ist ein standardisierter Prozess, der von Problem-lösendem Agenten verwendet wird, um Probleme zu lösen. Er umfasst drei Schritte: 1. Zielformulierung, 2. Problemformulierung und 3. Lösungssuche.

Die Zielformulierung ist ein wichtiger Schritt bei der Problemlösung, da sie das Verhalten des Agenten lenkt und die Abstraktion von unnötigen Einzelheiten ermöglicht.

Ein Zustand ist eine mögliche Konfiguration der Umgebung, die durch einen Knoten im Suchbaum dargestellt wird. Die Umgebung könnte sich auf die aktuelle Situation in einem Spiel, die Position eines Roboters oder die Parameter eines Algorithmus beziehen.

Der Verzweigungsfaktor ist die maximale Anzahl von Kindknoten, die ein beliebiger Knoten im Baum haben kann. Er gibt an, wie stark sich die Suche verzweigt.

Die Tiefe des flachesten Zielknotens im Suchraum. Sie gibt an, wie viele Schritte man im schlimmsten Fall benötigt, um von der Wurzel des Baumes zu einem Zielknoten zu gelangen.

Die Zeitkomplexität misst die Anzahl der Operationen, die ein Algorithmus benötigt, um ein Problem zu lösen. Für Suchalgorithmen im Graphen ist sie oft von der Anzahl der zu generierenden oder expandierenden Knoten abhängig.

Die Speicherkomplexität misst, how viel Speicherplatz ein Algorithmus benötigt, um ein Problem zu lösen. Sie ist oft von der maximalen Anzahl der Knoten abhängig, die gleichzeitig im Speicher gehalten werden müssen.

Die Vollständigkeit eines Suchalgorithmus beschreibt, ob er immer eine Lösung findet, wenn eine existiert. Ein vollständiger Algorithmus garantiert, dass er das Problem lösen kann, wenn es eine Lösung gibt.

Die Optimalität eines Suchalgorithmus beschreibt, ob er immer die beste Lösung findet, wenn mehrere Lösungen existieren. Ein optimaler Algorithmus garantiert, dass er immer die effizienteste oder kostengünstigste Lösung findet.

Bei der Tiefensuche (DFS) wird der zuletzt eingefügte Knoten (Last-In, First-Out) zuerst ausgewertet, was durch eine LIFO-Warteschlange (Last-In, First-Out) erreicht wird. Dies ermöglicht es der Suche, so tief wie möglich in den Baum oder Graphen einzutauchen.

Die Tiefensuche (DFS) ist nicht vollständig in unendlichen Zustandsräumen, da die Suche in unbegrenzter Tiefe fortgesetzt wird, ohne jemals zu einem Ende zu kommen. In endlichen Zustandsräumen hängt die Vollständigkeit von der Variant der Suche ab (Graphensuche DFS ist vollständig, Baumsuche DFS nicht).

Die Tiefensuche (DFS) ist nicht optimal, da sie möglicherweise einen suboptimalen Zielknoten zurückgibt. Beispielsweise kann sie einen Zielknoten finden, der weiter von der Startposition entfernt ist, als der optimalste Zielknoten.

Die Tiefensuche (DFS) schneidet vollständig erkundete Baumzweige ab, d.h., sie entfernt die bereits erkundeten Knoten aus dem Speicher. Dies spart Speicherressourcen und ist ein Vorteil der Tiefensuche.

Im Gegensatz zur Breitensuche (BFS) betrachtet die Tiefensuche (DFS) den Knoten, der zuletzt in die Warteschlange eingefügt wurde, bevor der letzte eingefügte Knoten expandiert. Dies führt dazu, dass die DFS tiefer in der Baumstruktur geht, bevor andere Knoten auf der gleichen Ebene untersucht werden.