Алгоритмы локального поиска в ИИ: подробное руководство

Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует то, как мы решаем сложные проблемы и принимаем решения. Одним из важнейших аспектов ИИ являются алгоритмы локального поиска, которые играют важную роль в поиске оптимальных решений в различных областях. В этой статье мы углубимся в концепцию локального поиска в ИИ, его работу, различные алгоритмы и его практическое применение.

Что такое локальный поиск в AI?

Локальный поиск в ИИ относится к семейству алгоритмов оптимизации, которые используются для поиска наилучшего возможного решения в заданном пространстве поиска. В отличие от методов глобального поиска, которые исследуют все пространство решений, алгоритмы локального поиска фокусируются на внесении дополнительных изменений для улучшения текущего решения, пока не достигнут локально оптимального или удовлетворительного решения. Этот подход полезен в ситуациях, когда пространство решений огромно, что делает исчерпывающий поиск непрактичным.

Работа алгоритма локального поиска

Основной принцип работы алгоритма локального поиска включает в себя следующие шаги:

• Инициализация: начните с начального решения, которое может быть сгенерировано случайным образом или с помощью какого-либо эвристического метода.
• Оценка: оцените качество первоначального решения с помощью целевой функции или меры пригодности. Эта функция количественно определяет, насколько близко решение к желаемому результату.

• Генерация соседей: сгенерируйте набор соседних решений, внеся незначительные изменения в текущее решение. Эти изменения обычно называют «переходами».

• Выбор: выберите одно из соседних решений на основе критерия, например, улучшения значения целевой функции. Этот шаг определяет направление, в котором будет продолжаться поиск.
• Завершение: продолжайте процесс итеративно, переходя к выбранному соседнему решению и повторяя шаги 2–4, пока не будет выполнено условие завершения. Этим условием может быть максимальное количество итераций, достижение заранее определенного порога или поиск удовлетворительного решения.

Алгоритмы локального поиска

Несколько алгоритмов локального поиска обычно используются в задачах искусственного интеллекта и оптимизации. Давайте рассмотрим некоторые из них:

Давайте углубимся в некоторые часто используемые алгоритмы локального поиска:

1. Восхождение на холм

Восхождение на холм — это простой алгоритм локального поиска, который начинается с начального решения и итеративно переходит к лучшему соседнему решению, которое улучшает целевую функцию. Вот как это работает:

• Инициализация. Начните с первоначального решения, часто генерируемого случайным образом или с использованием эвристического метода.
• Оценка: рассчитайте качество исходного решения, используя целевую функцию или меру пригодности.
• Генерация соседей: генерация соседних решений путем внесения небольших изменений (перемещений) в текущее решение.
• Выбор: выберите соседнее решение, которое приводит к наиболее значительному улучшению целевой функции.
• Завершение: продолжайте этот процесс до тех пор, пока не будет выполнено условие завершения (например, достижение максимального количества итераций или поиск удовлетворительного решения).

У восхождения на холм есть ограничение: оно может застрять в локальных оптимах, которые являются решениями, которые лучше, чем их соседи, но не обязательно являются лучшим общим решением. Чтобы преодолеть это ограничение, были разработаны варианты алгоритмов восхождения на холм, такие как стохастический подъем на холм и имитация отжига.

2. Поиск локального луча

Локальный лучевой поиск представляет собой параллельную адаптацию восхождения на холм, разработанную специально для противодействия попаданию в ловушку локальных оптимумов. Вместо того, чтобы начинать с одного начального решения, поиск локального луча начинается с нескольких решений, одновременно сохраняя фиксированное число («ширину луча»). Алгоритм исследует соседей всех этих решений и выбирает среди них лучшие решения.

• Инициализация: начните с нескольких начальных решений.
• Оценка: Оцените качество каждого первоначального решения.
• Генерация соседей: создание соседних решений для всех текущих решений.
• Выбор: выбрать лучшие решения на основе улучшения целевой функции.
• Завершение: продолжайте итерацию до тех пор, пока не будет выполнено условие завершения.

Поиск локального луча эффективно позволяет избежать локальных оптимумов, поскольку сохраняет разнообразие исследуемых решений. Однако для одновременного хранения нескольких решений в памяти требуется больше памяти.

3. Имитация отжига

Имитация отжига — это вероятностный алгоритм локального поиска, вдохновленный процессом отжига в металлургии. Это позволяет алгоритму принимать худшие решения с определенной вероятностью, которая уменьшается со временем. Эта случайность вводит исследование в процесс поиска, помогая алгоритму избежать локальных оптимумов и потенциально найти глобальные оптимумы.

• Инициализация: начните с первоначального решения.
• Оценка: Оцените качество первоначального решения.

• Генерация соседей: создание соседних решений.

• Выбор: выберите соседнее решение на основе улучшения целевой функции и вероятности принятия.
• Завершение: продолжайте итерацию до тех пор, пока не будет выполнено условие завершения.

Ключом к успеху моделирования отжига является параметр «температура», который контролирует вероятность принятия худших решений. Первоначально температура высока, что позволяет проводить дальнейшие исследования. По мере продвижения алгоритма температура снижается, уменьшая вероятность принятия и позволяя поиску сблизиться к лучшему решению.

Задача коммивояжера

Задача коммивояжера (TSP) — это классическая задача оптимизации, в которой продавцу поручено найти кратчайший возможный маршрут, который посещает набор городов ровно один раз и возвращается в исходный город. TSP является NP-сложным, а это означает, что найти точное решение для больших случаев становится вычислительно невозможно.

Алгоритмы локального поиска, включая восхождение на холм и имитацию отжига, часто используются для поиска приближенных решений задачи TSP. В этом контексте города и их соединения образуют пространство решений, а целевой функцией является минимизация общего пройденного расстояния.

Эти алгоритмы итеративно исследуют различные маршруты, внося дополнительные изменения для увеличения длины тура. Хотя они не могут гарантировать абсолютно оптимальное решение, они часто находят высококачественные решения за разумное время, что делает их практичными для решения задач TSP.

Выберите правильную программу

Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных программ Simplilearn. Выберите подходящую программу AI/ML, чтобы освоить передовые технологии и продвинуться по карьерной лестнице.

Заключение

Алгоритмы локального поиска — ценные инструменты в области искусственного интеллекта и оптимизации. Они особенно полезны для решения сложных задач с большими пространствами решений, где найти глобальный оптимум сложно. Понимание сильных и слабых сторон этих алгоритмов может помочь специалистам по искусственному интеллекту более эффективно решать реальные проблемы.

Если вы хотите глубже погрузиться в искусственный интеллект и машинное обучение, подумайте о том, чтобы записаться на программу последипломного образования Simplilearn в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Этот комплексный курс предоставит вам необходимые знания и навыки, необходимые для достижения успеха в быстро развивающейся области искусственного интеллекта, включая такие темы, как алгоритмы локального поиска и их приложения. Не упустите возможность раскрыть свой потенциал в области искусственного интеллекта и машинного обучения!

Часто задаваемые вопросы

1. Каков алгоритм локального и глобального поиска?

Алгоритмы локального поиска сосредоточены на поиске решений в ограниченной части пространства решений, постепенно улучшая текущее решение до достижения удовлетворительного результата. Они не исследуют все пространство решений.

Алгоритмы глобального поиска, с другой стороны, направлены на систематическое исследование всего пространства решений, чтобы найти глобально оптимальное решение, часто используя методы исчерпывающего поиска.

2. Каков пример локального поиска?

Примером локального поиска является алгоритм «Восхождение на холм». Он начинается с первоначального решения и итеративно вносит небольшие изменения для улучшения текущего решения с целью найти локально оптимальное решение в ограниченной части пространства решений.

3. Каковы преимущества алгоритма локального поиска в ИИ?

• Алгоритмы локального поиска эффективны для решения задач с обширными пространствами решений.
• Они могут быстро найти приближенные решения, когда глобальная оптимизация требует больших вычислительных затрат.

• Эти алгоритмы подходят для решения задач со сложными, нелинейными или нерегулярными целевыми функциями.
• Методы локального поиска часто эффективны для поиска локальных оптимумов, что делает их ценными в практических сценариях решения проблем.