Stratégies avancées de recherche en intelligence artificielle

Thèmes abordés

Algorithme, IA Intelligence Artificielle, recherche optimale, cohérence de l'heuristique, recherche locale, technique d'escalade, recuit simulé, faisceau local, algorithmes génétiques

Résumé du document

Les algorithmes de recherche locale, parfois désignés comme recherche incrémentielle ou itérative, sont conçus pour optimiser la solution d'un problème lorsque le chemin complet vers l'objectif est moins important que la destination finale elle-même. Ces stratégies sont particulièrement utiles pour naviguer dans des "paysages" complexes d'états ou de solutions potentielles.

Extraits

[...] Applications et Importance La recherche et la planification dans des environnements non déterministes et partiellement observables sont essentielles dans de nombreux domaines de l'intelligence artificielle, notamment la robotique, les jeux et la prise de décision sous incertitude. Ces techniques permettent aux agents d'opérer efficacement même en l'absence d'informations complètes, en utilisant des estimations et des planifications adaptatives pour naviguer dans des environnements complexes. Résumé Algorithme : Fonction d'évaluation : = + combinant le coût atteint et le coût estimé vers l'objectif h(n). [...]

[...] Environnements Partiellement Observables Définition : Ces environnements se caractérisent par l'incapacité de l'agent à avoir une vue complète de l'état de l'environnement. L'agent doit se baser sur des observations partielles, qui peuvent être imprécises ou bruitées, pour estimer l'état actuel. Espace des États de Croyance : L'agent utilise ce qu'on appelle un "espace des états de croyance" pour naviguer dans ces environnements, en estimant l'état basé sur les observations partielles. Planification dans l'Incertitude : La planification dans ces environnements exige une flexibilité accrue. [...]

[...] recuit simulé, faisceau local). Algorithmes Génétiques : Stratégie évolutive basée sur la sélection, la combinaison et la mutation pour optimiser une population d'états vers une solution désirable. Planification dans l'Incertitude : Environnements Non Déterministes : Nécessite de planifier face à des résultats d'actions imprévisibles, adoptant des stratégies d'urgence pour sélectionner la meilleure voie d'action basée sur des scénarios possibles. Environnements Partiellement Observables : Implique l'utilisation d'un espace des états de croyance pour estimer l'état actuel à partir d'observations limitées, nécessitant des algorithmes de recherche d'état de croyance comme le POMCP pour la prise de décision. [...]

[...] Redémarrage Aléatoire : Recommencer la recherche à partir d'un point aléatoire pour échapper aux minima locaux. Recuit Simulé (Simulated Annealing) Principe : Inspiré du processus métallurgique de recuit, cette méthode permet de s'échapper des optima locaux en acceptant occasionnellement des mouvements défavorables, avec une probabilité décroissante au fil du temps. Recherche par Faisceau Local Approche : Maintenir un ensemble de k meilleurs états plutôt qu'un seul. Sélectionner les meilleurs états parmi tous les successeurs des états actuels pour diversifier la recherche. [...]

[...] Complexité de l'Algorithme Temporelle et Spatiale : La complexité de est influencée par le facteur de branchement effectif et la profondeur d de la solution la plus superficielle. La performance de s'améliore avec une heuristique précise, réduisant le nombre de nœuds explorés. Efficacité Optimale : Avec une heuristique cohérente (ou monotone), démontre une efficacité optimale, explorant uniquement les nœuds nécessaires pour atteindre la solution la plus coût-efficace sans redondance. Cohérence de l'Heuristique Importance : La cohérence de l'heuristique garantit que explore les états de manière optimale, particulièrement dans les contextes où plusieurs chemins mènent à un même nœud. [...]