Badanie metod poszukiwań prostych

Sztuczna inteligencja
Temat:
Badanie metod poszukiwań prostych
Data wykonania:
14.03.2015
Data przyjęcia:
Wykonał:
Paweł Kołodziej
Ocena:
1. Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z algorytmami przeszukiwania wszerz i w głąb (breadthFirstSearch,
depthFirstSearch), a następnie analiza tych algorytmów pod kątem złożoności czasowej, pamięciowej, oraz sposobu
ich działania.
2. Przebieg ćwiczenia:
a.) Zapoznano się ze skryptami breadthFirstSearch.mat, oraz depthFirstSearch.mat.
Skrypt pierwszy przedstawia funkcjonalność przeszukiwania wszerz. Przechodzenie grafu rozpoczyna się od zadanego
wierzchołka s i polega na odwiedzeniu wszystkich osiągalnych z niego wierzchołków. Wynikiem działania algorytmu
jest drzewo przeszukiwania wszerz o korzeniu w s, zawierające wszystkie wierzchołki osiągalne z s.
Skrypt drugi, jest to przeszukiwanie w głąb. Przeszukiwanie w głąb polega na badaniu wszystkich krawędzi
wychodzących z podanego wierzchołka. Po zbadaniu wszystkich krawędzi wychodzących z danego wierzchołka
algorytm powraca do wierzchołka, z którego dany wierzchołek został odwiedzony
a.) utworzono w pliku siatka1.mat, konfiguracje 5 przeszkód na siatce o rozmiarze 25x25 (rys1.)
Rys1. Konfiguracja 5 spójnych przeszkód z pliku siatka1.mat
Strona 1
TRIAL MODE − a valid license will remove this message. See the keywords property of this PDF for more information.
b.) utworzono w pliku siatka2.mat, konfiguracje 50 pojedynczych losowych przeszkód na siatce o rozmiarze 25x25
(rys2.)
Rys2. Konfiguracja 50 pojedynczych , losowych przeszkód z pliku siatka2.mat
c.) Wybrano 5 różnych kombinacji punktu startowego i końcowego. Każdą z kombinacji sprawdzono przez obydwa
algorytmy przeszukiwań, w dwóch konfiguracjach przeszkód (rys1,rys2).
Wybrane kombinacje punktów:
- 1. początek [10:10] ; cel [5:0]
- 2. początek [0:0] ; cel [25:25]
- 3. początek [1:25] ; cel [15:10]
- 4. początek [20:20] ; cel [4:4]
- 5. początek [0:0] ; cel [0:25]
d.) wyniki pomiarów
Strona 2
TRIAL MODE − a valid license will remove this message. See the keywords property of this PDF for more information.
Rys3. Wyznaczona ścieżka dla przeszukiwania wszerz
Rys4. Wyznaczona ścieżka dla przeszukiwania w głąb
Rys5. Wyznaczona ścieżka dla przeszukiwania wszerz
Rys6. Wyznaczona ścieżka dla przeszukiwania w głąb
Strona 3
TRIAL MODE − a valid license will remove this message. See the keywords property of this PDF for more information.
e.) fragment grafu przejść między stanowych
Stan: położenie
Akcja: przejście do kolejnego węzła
Rys7. Fragment grafu przejść międzystanowych algorytmu przeszukiwania wszerz
Stan: położenie
Akcja: przejście do kolejnego węzła
Rys7. Fragment grafu przejść międzystanowych algorytmu przeszukiwania w głąb
Strona 4
TRIAL MODE − a valid license will remove this message. See the keywords property of this PDF for more information.
3. Wnioski.
Analizując wyniki z tabel 1-4, nasuwa się wniosek, że analizowane metody przeszukiwań charakteryzują się bardzo
zbliżoną do siebie złożonością zarówno czasową jak i pamięciową. Zdarzały sie przypadki, że któryś z algorytmów
odnajdował cel kilkukrotnie szybciej od drugiego algorytmu. Wszystko zależy od tego gdzie znajduje się punkt
startowy i docelowy.
Jeżeli chodzi o optymalność wyznaczonej ścieżki, zwycięzcą jest tutaj algorytm przeszukiwana wszerz, który
praktycznie za każdym razem odnajdował ścieżkę optymalną (najkrótszą).
Strona 5
TRIAL MODE − a valid license will remove this message. See the keywords property of this PDF for more information.