توضیحات
چکیده
درخت ها به ابزاري اجتناب ناپذیر براي ایده گرفتن و پیاده سازي و انتقال مفهوم در علم هوش مصنوعی و کامپیوتر تبدیل شده است . در پیاده سازي بسیاري از الگوریتم هاي مهم از درخت ها استفاده شده است و هرگونه بهبودي در استراتژي و الگوریتم هاي مربوط به درخت ها تأثیر بسیاري در سرعت اجراي برنامه ها خواهد داشت . در نوع خاصی از درختها به نام درخت تصمیم از روش جستجوي خصمانه جهت جستجو در درخت ها استفاده میشود. یکی از معایب الگوریتم هاي جستجوي خصمانه مصرف حافظه و پیچیدگی زمان اجراي آنها در عمق زیاد است که هدف ما در این مقاله ارائه الگوریتمی جدید به نام Deepimaxدر جهت حل این مشکل میباشد . نتایج حاصل از پیاده سازي الگوریتم جدید نشان داد که این الگوریتم مصرف حافظه و پیچیدگی زمان اجراي کمتري براي جستجوها در عمق زیاد دارد.
مقدمه
درخت ها زیرمجموعه خاصی از گرافها میباشند به طوريکه هیچ دوري در آنها وجود ندارد و همبند هستند نوع خاصی از درخت ها، درخت هاي تصمیم هستند که یکی از روشهاي جستجو در آنها جستجوي خصمانه نام دارد. جستجوهاي خصمانه از الگوریتم هاي مشخصی جهت جستجو استفاده مینمایند که از نمونه هاي آنها میتوان به الگوریتم ،minmaxهرس کردن -β expectimax ،αاشاره کرد. یکی از معایب این الگوریتم ها آن است که در عمق هاي زیاد مصرف حافظه و زمان اجراي بسیار بالایی رادارند که در این مقاله روشی جدید جهت جستجوها براي حل این مشکل ارائه میگردد. -2انواع الگوریتمهاي جستجوي خصمانه: یکی از معروفترین و قدیمیترین الگوریتمها، الگوریتم minmaxمیباشد. این الگوریتم عاملهاي دیگر را کامل فرض میکند و همیشه فرض میکند که عامل هاي رقیب همیشه بهترین را انتخاب میکنند که این مورد همیشه هم خوب نیست. یکی دیگر از الگوریتم ها، الگوریتم β-αمیباشد که این الگوریتم تکنیک هایی جهت بهینه کردن الگوریتم minmaxارائه میدهد . در این الگوریتم گره هایی که مطمئن هستیم درنتیجه نهایی تأثیر ندارد پیمایش نمیشود.نوعی دیگر از الگوریتم ها expectimax است که احتمال خطا را به عامل هاي دیگر برخلاف minmaxمیدهد.
ABSTRACT
Trees have become an inevitable tool for conception, implementation and transfer of the concept in the science of artificial intelligence and computer. Many important algorithms have been used in the implementation of trees, and any improvement in tree strategies and algorithms will have much effect on the speed of the implementation of the programs. In a particular type of tree, the decision tree is used to search hostile search methods in trees. One of the disadvantages of hostile search algorithms is memory consumption and the complexity of their implementation time at a great depth. Our goal in this article is to provide a new algorithm called Deepimax to solve this problem. The results of the implementation of the new algorithm showed that this memory algorithm and the low execution time complexity for searches are in-depth.
INTRODUCTION
The trees are a subset of the graphs, so that there are no distances in them and they are connective. A particular type of tree is the decision tree, one of the search methods being called hostile search. Hostile searches use certain algorithms for search, such as the algorithm, minmax, prime -β expectimax, and α. One of the disadvantages of these algorithms is that at high depths of memory usage and high execution time, this paper presents a new method for searching for solving this problem. 2. Types of Hostile Search Algorithms: One of the most famous and oldest algorithms is the minmax algorithm. This algorithm assumes that the other agents are complete, and always assumes that rival agents always choose the best, which is not always good. Another algorithm is the β-α algorithm, which provides algorithms for optimizing the minmax algorithm. In this algorithm, the nodes that we are sure do not navigate as a result of the final result. Another type of algorithm is expectimax, which gives the probability of error to other factors, in contrast to minmax.
Year: 2017
Publisher : The first annual chemistry and chemical engineering conference in Iran
By : Bloucheh Irakhi, Ali Zandian, Farhad Khosravi
File Information: Persian Language/ 7 Page / size: 457 KB
سال : 1396
ناشر : اولین همایش سالانه شیمی و مهندسی شیمی ایران
کاری از : شکوفه یراقی ، علی زندیان ،فرهاد خسروي
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 7 صفحه / حجم : KB 457
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.