logo

Yapay Zekada Araç-Amaç Analizi

  • İleriye veya geriye doğru akıl yürütebilen stratejileri inceledik, ancak karmaşık ve büyük bir problemi çözmek için iki yönün karışımı uygundur. Böyle bir karma strateji, problemin büyük parçalarının birleştirilmesi sırasında önce problemin büyük kısmının çözülmesine, sonra geriye dönüp küçük problemlerin çözülmesine olanak sağlar. Böyle bir tekniğe denir Araç-Amaç Analizi .
  • Araç-Sonuç Analizi, yapay zeka programlarında aramayı sınırlamak için yapay zekada kullanılan problem çözme teknikleridir.
  • Geriye ve ileriye doğru arama tekniğinin bir karışımıdır.
  • MEA tekniği ilk kez 1961 yılında Allen Newell ve Herbert A. Simon tarafından Genel Problem Çözücü (GPS) olarak adlandırılan problem çözme bilgisayar programında tanıtıldı.
  • MEA analiz süreci mevcut durum ile hedef durum arasındaki farkın değerlendirilmesine odaklanmıştır.

Araç-amaç analizi nasıl çalışır:

Araç-amaç analizi süreci bir problem için yinelemeli olarak uygulanabilir. Problem çözmede aramayı kontrol etmeye yönelik bir stratejidir. Aşağıda, bir sorunu çözmek için MEA tekniğinin çalışmasını açıklayan ana Adımlar yer almaktadır.

Java'da birleştirme dizesi
  1. Öncelikle Başlangıç ​​Durumu ile son Durum arasındaki farkı değerlendirin.
  2. Her fark için uygulanabilecek çeşitli operatörleri seçin.
  3. Operatörü her farka uygulayın; bu, mevcut durum ile hedef durum arasındaki farkı azaltır.

Operatör Alt Hedefleme

MEA sürecinde mevcut durum ile hedef durum arasındaki farkları tespit ediyoruz. Bu farklar ortaya çıktığında, farkları azaltmak için bir operatör uygulayabiliriz. Ancak bazen bir operatörün mevcut duruma uygulanamaması mümkündür. Böylece operatörün uygulanabileceği mevcut durumun alt problemini yaratırız, operatörlerin seçildiği bu tür geriye doğru zincirleme ve ardından operatörün ön koşullarını oluşturmak için alt hedeflerin belirlendiği denir. Operatör Alt Hedefleme .

Araç-Amaç Analizi Algoritması:

Mevcut durumu MEVCUT, Hedef Durumu ise HEDEF olarak alalım, ardından MEA algoritması için adımlar aşağıdadır.

    Aşama 1:MEVCUT ile HEDEF'i karşılaştırın, ikisi arasında bir fark yoksa Başarı ve Çıkış'ı döndürün.Adım 2:Aksi takdirde, en önemli farkı seçin ve başarı veya başarısızlık oluşana kadar aşağıdaki adımları uygulayarak bu farkı azaltın.
    1. Akım farkına uygun yeni bir operatör O seçin ve eğer böyle bir operatör yoksa sinyal arızası.
    2. O operatörünü CURRENT'e uygulama girişiminde bulunuldu. İki durumun tanımını yapın.
      i) O-Start, O'nun ön koşullarının karşılandığı durumdur.
      ii) O-Sonucu, O-başlangıçta O uygulandığında ortaya çıkacak durum.
    3. Eğer
      (İlk kısım<------ mea (current, o-start)< strong>
      Ve
      (Son bölüm<----- mea (o-result, goal)< strong>, başarılıdır, ardından Başarı sinyali verir ve İLK-KISIM, O ve SON-KISIM birleştirme sonucunu döndürür.

Yukarıda tartışılan algoritma basit bir problem için daha uygundur ve karmaşık problemlerin çözümü için yeterli değildir.

Ortalama-Sonuç Analizi Örneği:

Aşağıda verildiği gibi başlangıç ​​durumunu ve hedef durumunu bildiğimiz bir örneği ele alalım. Bu problemde başlangıç ​​durumu ile hedef durum arasındaki farkları bularak ve operatörleri uygulayarak hedef durumu elde etmemiz gerekiyor.

Yapay Zekada Araç-Sonuç Analizi

Çözüm:

Yukarıdaki sorunu çözmek için öncelikle başlangıç ​​durumları ile hedef durumlar arasındaki farkları bulacağız ve her fark için yeni bir durum oluşturup operatörleri uygulayacağız. Bu problem için sahip olduğumuz operatörler şunlardır:

myspace nedir
    Taşınmak Silmek Genişletmek

1. Başlangıç ​​durumunun değerlendirilmesi: İlk adımda başlangıç ​​durumunu değerlendireceğiz ve her iki durum arasındaki farkları bulmak için başlangıç ​​durumu ile Hedef durumu karşılaştıracağız.

minimaks algoritması
Yapay Zekada Araç-Sonuç Analizi

2. Silme operatörünün uygulanması: Kontrol edebileceğimiz gibi ilk fark, hedef durumda başlangıç ​​durumunda mevcut olan bir nokta sembolünün bulunmamasıdır, bu nedenle ilk olarak aşağıdakileri uygulayacağız: Operatörü sil Bu noktayı kaldırmak için

Yapay Zekada Araç-Sonuç Analizi

3. Taşıma Operatörünün Uygulanması: Silme operatörünü uyguladıktan sonra tekrar hedef durumla karşılaştıracağımız yeni durum ortaya çıkar. Bu durumları karşılaştırdıktan sonra bir fark daha var, o da karenin dairenin dışında olması. Operatörü Taşı .

Yapay Zekada Araç-Sonuç Analizi

4. Genişletme Operatörünün Uygulanması: Şimdi üçüncü adımda yeni bir durum üretiliyor ve bu durumu hedef durumla karşılaştıracağız. Durumları karşılaştırdıktan sonra hala karenin büyüklüğü olan bir fark var, bu yüzden uygulayacağız Operatörü genişlet ve son olarak hedef durumu oluşturacaktır.

Yapay Zekada Araç-Sonuç Analizi