Stratégies de recherche en intelligence artificielle : exploration de l'espace d'état

Thèmes abordés

IA Intelligence Artificielle, espace d'état en IA, algorithme IA, arbre de recherche, fonction heuristique, BSF Bean Scripting Framework, DFS Depth-First Search

Résumé du document

L'espace d'état est un concept clé en intelligence artificielle qui représente tous les états possibles dans lesquels un environnement donné peut se trouver. Chaque état est une configuration unique de cet environnement. Par exemple, considérons une carte de la Roumanie comme espace d'état où chaque ville représente un état différent.

Extraits

[...] Formulation des Problèmes Définition : Identification d'un état initial, d'un état final, et des actions pour transitionner entre les états. Algorithmes de Recherche But : Découvrir la séquence d'actions de l'état initial à l'état final, adaptée à la nature de l'espace d'état. Stratégies de Recherche Informée : Utilise des connaissances spécifiques pour guider la recherche vers des solutions prometteuses, comme avec l'algorithme A*. Non Informée : Explore l'espace de recherche sans direction spécifique, utilisant des méthodes comme la recherche en largeur d'abord (BFS) et la recherche en profondeur d'abord (DFS). [...]

[...] Stratégies de recherche en profondeur et approfondissement itératif en intelligence artificielle Recherche en profondeur d'abord (DFS) Fonctionnement de DFS : Départ : Commence par le nœud racine et explore aussi loin que possible le long de chaque branche avant de revenir en arrière. Structure de Données : Utilise une pile pour tracer le chemin depuis le nœud racine, permettant un retour facile pour explorer de nouvelles branches. Exploration : Avance dans le graphe en explorant un sommet et ses enfants jusqu'à trouver un sommet sans enfants non visités, puis rebrousse chemin. [...]

[...] En somme, = + représente le coût total estimé d'une solution passant par le nœud n. L'algorithme privilégie les nœuds avec les plus faibles valeurs de cherchant ainsi le chemin le moins coûteux vers l'état objectif tout en minimisant le nombre de nœuds explorés. Cette approche combine la précision de l'évaluation du chemin réellement parcouru avec l'efficacité apportée par l'heuristique pour estimer le reste du chemin, offrant une méthode de recherche à la fois efficace et optimale sous certaines conditions. [...]

[...] Stratégie de recherche à coût uniforme en intelligence artificielle La recherche à coût uniforme est une méthode de recherche non heuristique qui trouve le chemin le moins coûteux vers l'objectif en explorant systématiquement les options disponibles. Cette stratégie est détaillée par les étapes opérationnelles et les propriétés suivantes : Étapes opérationnelles Initialisation : L'algorithme commence par le nœud racine, qu'il place dans une file d'attente prioritaire basée sur le coût du chemin, souvent implémentée via un min-heap pour une efficacité accrue. [...]

[...] Stratégies de recherche non informée en intelligence artificielle La recherche non informée, également connue sous le nom de recherche aveugle, n'utilise pas de connaissances spécifiques au domaine pour guider la recherche. Au lieu de cela, elle explore systématiquement l'espace d'état en suivant un ordre prédéfini de vérification des nœuds. Voici comment différents types de files d'attente influencent l'ordre de vérification dans la recherche non informée : File d'Attente Prioritaire (Meilleure Première Recherche) : Sélectionne les nœuds en fonction d'une certaine priorité. [...]