Depth-First-SUCHEN Suchtiefe (in Englisch oder Tiefensuche DFS) ist ein Algorithmus, zu reisen oder rekursiv alle Knoten ermöglicht s eines Graphen oder Baum in einer geordneten Art und Weise, aber nicht uni Form. Sein Betrieb wird für jeden Knoten zu finden, wird immer wieder zu erweitern, in einer konkreten Art und Weise. Wenn es keine weiteren Knoten auf dem Weg zu besuchen, wieder Steinzeug (Backtracking) sind, so dass immer wieder dieselben pr ocess mit jedem der Geschwister der Knoten und pro aufgehört. Heuristik: Definition: Diese Technik erhöht die Effizienz der búsqueda.Es den Prozess der Analyse und Hochrechnung der Daten auf der Grundlage eigener Erfahrungen Vergangenheit und ihren Folgen, diese par ado für KI-Methoden oder Algorithmen juegos.Son explorativen wichtig bei der Lösung von Probleme Slogans, in denen die Lösungen sind durch die Bewertung der Fortschritte bei der Suche gefundenen Daten entdeckt final.Es die "extra", das ermöglicht es uns, lle gar auf die Lösung schneller.Ziel: Führung der Suche pr ocess in den rentabelsten was auf einen Weg nach vorn, wenn es mehr als eine Option. Heuristics-Typen: · Allgemein: Geeignet für eine Vielzahl von Domains. · Oder für allgemeine Zwecke: Sie nutzen das Domain-spezifische Kenntnisse, um Probleme zu lösen. beurteilen ment: · Heuristica Startberechtigt: Leza sind von Natur aus optimistisch. In allen zulässigen Heuristik f Kosten nie ab, auf allen Straßen der ol.Se arb sagt, dass diese Heuristiken sind monoton ento Verhalten. Wenn es nicht eintönig, pa ra f es richtig ist: "Stellen Sie sich zwei Knoten , nyn. -n ist die Muttergesellschaft Knoten n '.- g (n) = 3 h (n) = 4 -> f (n) = 7. -g (n ') = 4 h (n') = 2 -> f (n) = 6.Any Straßen, die durch n 'pass auch durch n übergeben, so dass f (n') ist nicht relevant e. Also jedes Mal, wenn Sie bauen einen neuen Knoten sollten bestätigen, dass die Kosten geringer ist als ihre padre.f (n) = max (f (n), g (n ') + h (n')) ·Heuristica s Dominant: Wir haben zwei heuristische
(H1 und H2). Wenn h2 (n)> = h1 (n) für jeden Knoten n, Dezember imos dass h2 dominiert h1. Der Beherrschungs-Ergebnisse zu erzielen: eine beherrschende heuristische nodos.Es erweitert weniger bevorzugt, einen beherrschenden Heuristik-Funktion verwenden, sofern zulässig ist. Spieltheorie: Das Ziel ist die Analyse der s tun oder was aber die zufällige Elemente eatorios Verhalten, sondern der strategische Verhalten von jugadores.La Möglichkeit der Klassifizierung von Spielen ist breit, aber wir untersucht, die von der resultado.Pueden eingestuft werden Nullsummenspiel, w enn die steigende Gewinne eines Spielers impl ica einen entsprechenden Rückgang in einem anderen Spieler oder Nicht-Null-Summen, wenn die Summe der Teams und das Ergebnis der Spieler kann erhöhen oder vermindern nach bete zu deinem d eciones. 1. Algorithmus (Minimax): Dieser Algorithmus angewendet wird allgemein in zwei Spielen teilnehmenga evor und die Leuchtdichte eines ist gleich dem Verlust von mo other.This Algorithmus geht davon aus, dass das Programm die ganze Zeit, bis es erreicht hat der Staat s terminales.-Algorithmus: der Baum, bis die 1Generar est ados terminales.2Aplicar die Auswertung Funktion und die Hitze ob respectivo.3Usar Staat Dienstprogramm Terminals zur Berechnung des Wertes der Knoten, wenn nivel.4Finalmente folgenden, ein lleg Backed Securities an die Spitze des Baumes, in Max Auswahl der maximale Wert und dem Mindestpreis Min. 2. Alfa-Beta: Es ist besser, MINIMAX, gibt dieser Algorithmus uns die Möglichkeit, die Zweige, die nicht eficientes.La Effizienz der Alpha-Beta-prune, hängt von der Reihenfolge, in der Analyse als it s Nachfolger, sind offenbar eher die mejores.Suponiendo d, dass diese aus evarlo ll alpha-beta ist möglich, kann meine nimax antizipieren zweimal. Algorithmus (A-a): Alpha-Beta-(Knoten, Tiefe, auf a) if (Knoten-Terminal) oder (depth == 0) return Evaluac Ion (Knoten), wenn Knoten maximiert ist (für alle Kinder, die ich (Node) (a = max (a, literate (hijoi, Tiefe -- 1, A, A), wenn (a> = A) return B; "können die folgenden 3hijos prune") hin und zurück), wenn Knoten möglichst gering zu halten (für alle hijosi (nod o) (a = min (a, literate (hijoi, A, A)), wenn a <= Zurück zum Reta)))