Yukarida gordugumuz bir Tree. 103 Tree'nin baslangic noktasi. 103 Node'unu Root Node olarak adlandiriyoruz, kendisi kok cunku. 103 Node'undan 102 ve 104 e giden cubuklar, 103 node'unun 102 ve 104 node'unun parent'i oldugunu gosteriyor. Ayni sekilde 102 ve 104, 103 un child'i.
Ayni sekilde 102, 101 in parenti iken, 105, 104'un childi.
Ornek Tree'miz 3 Level bir Tree. Level 0 da 103 yer alirken, Level 1 de 102 ve 104, level 2 de 101 ve 105 yer almakta.
Arama algoritmasi, yukaridaki gibi bir tree icerisinde, 103 konumunda olan agentimizin, 101 durumuna nasil gelebilecegini bir cozum serisi ile bize geri dondurebilir.
Ornegin, 103 durumundan, 101 e erismek istiyoruz. Izleyecegimiz en efentif yol:
103->102
102->101 'dir.
Cozum 2 aksiyon icermekle beraber, en basit cozumdur. Bunun disinda farkli bir cozum olan:
103->104
104->105
105->104
104->103
103-> 102
102->101, toplam 6 farkli aksiyon icermekte. Kesinlikle en efektif cozum degil.
Sonuc olarak, 103 den 101 e ulasmak icin icin su anlik elimizden 2 farkli yontem var. Her 2 yontem ayri bir arama algoritmasina ait.
Kisacasi, cozume ulasirken izledigimiz her farkli yontem, farkli bir arama algoritmasi. Arama algoritmasi, Current Node'dan, (yukaridaki resimde 103 oldugunu farzediyorum), 102 node'una veya onun yerine 104 node'una dallanmamiza karar veren, ve o node'dan sonra bir sonraki node'a dallanan, bunu sistematik bir yolla yapan, ve aranilan durumu, ya da cozumu, (Solution State) bulana kadar bu sekilde bir dongu icerisinde devam eden algoritmadir.
Treeler uzerinde kullanilan arama algoritmalarini Informed ve Uninformed Search Algorithms olarak ikiye ayirabiliriz.
Informed Search Algorithms, belli bir Heuristic fonksiyonu kullanarak bir zeka piriltisi gostermektedir. Uninformed Search ise herhangi bir zekasal yonteme dayanmadan, suanki Node'dan bir sonraki Node'a gecer.
Bir sonraki yazida uninformed search algoritmasi olan, Breadth-First Searching den bahsedecegim.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder