AI21  Deel I: Terminologie Voorbeelden Zoekrichting (forward, backward)  Deel II: Zoekmethoden depth-first breadth-first iterative-deepening eigenschappen.

Slides:



Advertisements
Verwante presentaties
Cursus EXCEL VOOR THUISGEBRUIK
Advertisements

SBO - competitie Even terug naar de tekentafel ….
Uitwerkingen blok 4 hoofdstuk 3 versie 2
Chaos of duidelijkheid
LICHTSCHAKELINGEN.
Workshop bewegwijzering
Jeugdbeleid C.V.V.O. Naar een socia(a)l(er) beleid?!
Spelend aanleren van atletiekvaardigheden: Een nieuwe uitdaging
Activerende werkvormen
COMPETITIEREGLEMENT  De wedstrijden worden gespeeld op zaterdagmiddag van 13:00 uur – 17:30 uur  Iedereen wordt 15 minuten voor aanvang van de wedstrijd.
Jeugdafdeling v.v. Pernis seizoen 2013/2014
Excel, zin in een potje Zeeslag?
DE DIRECTIE CULTUUR EEN NIEUWE STRUCTUUR VOOR EEN VERNIEUWDE WERKING.
Cursus office 2007/10 Introductie Excel
De Geo voor de tweede fase
Nieuwe Natuurkunde Pilot en syllabus.
Thema 3: Erfelijkheid B1: Chromosomen.
Karin van Gorp (ZonMw) Yvonne Benard (ZonMw)
2 3 Natuurkunde ≥ 6 Wiskunde ≥
Informatica Hoofdstuk 1 Basisvaardigheden
Datastructuren Zoekbomen
Domein: Breuken, kommagetallen, verhoudingen en procenten
1 Datastructuren Zoekbomen II Invoegen en weglaten.
1 Datastructuren Sorteren: alleen of niet alleen vergelijkingen (II) College 6.
Coordinated path planning for Multiple Robots Siu-Siu Ha.
Voorbeeld a5a · 4b = 20ab b-5a · 4a = -20a 2 c-2a · -6a = 12a 2 d5a · -b · 6c = -30abc e-5b · 3a · -2 = 30ab f-2 · -a = 2a opgave 1 a7a + 8a = 15a b6a.
Oplossen van een doolhof
Korstste pad van A (in phase 1) naar B (in phase N+1=5) Welke pijlenreeks x i (i=1,2,..4) ? A B aantal mogelijke paden >2 N-1 bv: x 1 =(pijl naar) 2, x.
Complexe schakelingen
Organogram Gemeente Tessenderlo CBS 24/10/2013 vakbond 07/11/2013
Vermelding onderdeel organisatie 1 Wat is het meest informatief in een gebaar? ?
Aventus Digitaal.
Representatie & Zoeken
AI91  Het Probleem  Grammatica’s  Transitie netwerken Leeswijzer: Hoofdstuk AI Kaleidoscoop College 9: Natuurlijke taal.
Databases I Relationeel Model Martin Caminada / Wiebren de Jonge Vrije Universiteit, Amsterdam definitieve versie 2002.
Motion planning with complete knowledge using a colored SOM Jules Vleugels, Joost N. Kok, & Mark Overmars Presentatie: Richard Jacobs.
1 Datastructuren Heapsort (2e deel) College 5. 2 Vandaag  Heaps en Heapsort  (eind)  Nog sneller sorteren:  Ondergrenzen  Linair sorteren.
Hogeschool van Utrecht1 LEERPLAN V2GDSY3 Februari 2010 – August 2010
18 juni 2011 Jeugdbestuur Aron, Wim, Ineke en Maarten
13 november 2008 ‘Specifieke vakdidactiek gezondheidszorg voor de SLO in de CVO’s’ Workshop CVO LimLO Diepenbeek, CVO VTI Brugge, CVO VTI Aalst, CVO.
Vragenlijstmethoden in de klinische psychologie
Hoofdstuk 3 Assenstelsel.
Eenvoudig voorbeeld: Steden in Belgie
∙ D C diameter 4 cm. middelpunt A 6 cm. B opgave 53 a teken b cirkel
Welkom op onze droomschool
Hoofdstuk 9 havo KWADRATEN EN LETTERS
Boris Peeters  30-16 Toon Smits Frans van Enckevort A3 Bowen Ramakers
Nieuwe kleding v.v. GILZE
Planning With Nonholonomic Constraints By Jeroen Resoort & Ronald Treur.
Workshop Nederlands voor bursalen
Jeugdafdeling v.v. Pernis seizoen 2014/2015
Verband In Bijbel geen onderscheid tussen 'gewone' en 'bijzondere' verschijnselen van de Geest.
Secties SECTIE C3 SECTIE B1 SECTIE A2 C B A38414 E Klik op een vlak om een sectie van nabij te zien. Volgende.
Telproblemen Wanneer gebruik je wat ?.
Het kwadraat van een getal
ATLA Religion Database + ATLAS Bijbelhoofdstuk als onderwerp (gecompliceerde zoekactie) Klikken = verder gaan.
havo wiskunde A Tom Eitjes
Representatie & Zoeken
Deel 2: Onzekerheid in redeneren
AI101  Historisch Perspectief Weak Methods Logic Theorist General Problem Solver  Resolution Theorem Proving Leeswijzer: Hoofdstuk 13.0, 13.1, 13.2 AI.
AI111  Algemeen  Voorbeeld  Concept Learning (Version Space)  Bias Leeswijzer: Hoofdstuk AI Kaleidoscoop College 11: Machinaal.
Intermezzo: Queries op zoekbomen Datastructuren. Queries: hoe op te lossen We hebben: – Een zoekboom (gewoon, rood-zwart, AVL,…) – Een vraag / querie.
Quiz. Vraag 1 A: 321 B: 312 C: 231 D: 213 Antwoord vraag 1.
Representatie & Zoeken
Grafentheorie Graaf Verzameling knopen al dan niet verbonden door takken, bijv:
Recursie…. De Mandelbrot Fractal De werking… De verzameling natuurlijke getallen… 0 ∞-∞
Doorzoeken van grafen Algoritmiek. Algoritmiek: Divide & Conquer2 Vandaag Methoden om door grafen te wandelen –Depth First Search –Breadth First Search.
Doorzoeken van grafen Algoritmiek.
Eigenschappen van vierhoeken
Doolhof. doolhof doolhof Maak een routine die de ‘hekken’ tussen de cellen weghaalt Maak een 2-dimensionale array met kolommen en rijen aangeklikt.
Transcript van de presentatie:

AI21  Deel I: Terminologie Voorbeelden Zoekrichting (forward, backward)  Deel II: Zoekmethoden depth-first breadth-first iterative-deepening eigenschappen van zoekmethoden Leeswijzer: Hoofdstuk 3 (niet 3.3) AI Kaleidoscoop College 2:Zoeken zonder kennis

AI22 State Space Search Gegeven:- begin toestand (I) - doel-conditie (G) - mogelijke overgangen Zoek:een serie toestands overgangen die vanuit I een toestand bereiken waarin G waar is

AI23 Terminologie + Vb (doolhof) abcde c3 c2 d2d1 e1 b4 b3 a3a5 b5a2 a1b2 b1 c1 a4c4 c5 d5 e5 d3 d4 e4 e3 e2 diepte=0 diepte=8 wortel blad doel interne knoop label kind ouder voorouder vertakkingsgraad

AI24 Terminologie Boom= graaf met max 1 pad tussen elk paar knopen =elke knoop heeft max 1 ouder = vrij van cycles Fout Voorbeeld c3 c4b3  abcde

AI25 Verkorte Representatie abcde c3 e1b4 a4 b5 c4 e5d4 e2 d3 a2 a1c1

AI26 Voorbeeld: 8-tallen Initieel: Doel: Overgang = up,down,left,right

AI27 Voorbeeld: MU-puzzle Initieel: MI Doel:MU  xI  xIU ‚ Mx  Mxx  xIIIy  xUy „ xUUy  xy MI MIIMIU  ‚ MIUIU ‚ MIUIUIUIU ‚ MIIUMIIII  ‚ MIIUIIU ‚ MIIIIU MIIIIIIII MUI MIU     gericht  boom

AI28 Zoekrichting Data-driven = begin vanuit initiële toestand Goal-driven = begin van doel toestand Doolhof, data-driven abcde c3 e1b4 a4 b5 c4 e5d4 e2 d3 a2 a1c1

AI29 Zoekrichting Data-driven = begin vanuit initiële toestand Goal-driven = begin van doel toestand Doolhof, goal-driven abcde d3 d4 e4 e3 e2 c4 c5b4 a4b3 c3

AI210 Zoekrichting Data-driven = begin vanuit initiële toestand Goal-driven = begin van doel toestand MU-puzzle, goal-driven  xI  xIU ‚ Mx  Mxx  xIIIy  xUy „ xUUy  xy MU MIIUUI MIIIMUUU MUUIII MIUUII MIIIUU MUIIIU  „  „ „ „ „  

AI211 Keuze tussen data-driven & goal-driven  Is er een éénduidige begin- of eindtoestand?  Welke vertakkingsgraad is kleiner? Voorbeeld van vertakkingsgraad Stam ik af van Willem van Oranje? Data-driven: –kinderen van WvO, kleinkinderen, achterkleinkinderen,.... –N generaties, 3 kinderen = 3 N Goal-driven: –ouders van mij, grootouders, overgrootouders –N generaties, 2 ouders = 2 N (3 10 =59049) (2 10 =1024)

AI212 Zoekmethoden Breadth-first search Depth-first search Depth-first iterative deepening Keuze tussen zoekmethoden Geheugen gebruik Vinden van optimale oplossing Rekentijd Deel II

AI213 Breadth-first search a bcdefgh ijklmn opqr Volgorde: A Gegarandeerd optimale oplossing Moet onthouden: Alle knopen op huidige nivo = b d b = vertakkingsgraad (branching-factor) d = diepte B CD E F G HI J K L M

AI214 Depth-first search a bd i e jk op fcg lqr h mn Volgorde: Soms geen oplossing (oneindige bomen), Geen gegarandeerd optimale oplossing Nodig om te onthouden: Van alle voorouders alle nog onbezochte kinderen = b  d A B D IE JK OP

AI215 Depth-first iterative deepening a

AI216 Depth-first iterative deepening a bc

AI217 Depth-first iterative deepening a bdefcgh

AI218 Depth-first iterative deepening a bd i e jk fcg l h mn

AI219 Depth-first iterative deepening a bd i e jk op fcg lqr h mn Volgorde: Gegarandeerd optimale oplossing Nodig om te onthouden: Als depth-first = b  d Maar: dubbel werk! Hoeveel?? (weinig!) A- A B C -A B D E F C G H A B D I E J K F C G L H M

AI220 Keuze van zoekmethoden branchingfactor = b, diepte = d Gegarandeerd een oplossing: Gegarandeerd optimale oplossing: Geheugengebruik: ergste rekentijd:

AI221 Leesmateriaal voor volgende keer Hoofdstuk 4.0 t/m 4.2