בינה מלאכותית

ספר אלקטרוני מאת: ניר אדר

3.1. מבוא

החיפושים בגרפים שראינו עד כה השתמשו רק בהגדרת הבעיה כדי לנסות להגיע אל הפתרון.

אסטרטגיות חיפוש "מיודעות" משתמשות בידע נוסף כדי לזרז את החיפוש.

הידע הנוסף מקודד בדרך כלל בפונקציה להערכת מצבים הנקראת פונקציה יוריסטית.

הפונקציה לרוב מנסה להעריך את המרחק אל המטרה, ובמקרים כאלה נעדיף לפתח ראשית מצבים בעלי ערך יוריסטי נמוך שיותר סביר שיקרבו אותנו אל פתרון הבעיה.

דוגמא:

בעיית הניווט – אנו רוצים להגיע מנקודה A במרחב אל נקודה B.

יוריסטיקה אפשרית אחת: מרחק אווירי. בשטחים ללא מכשול זוהי היוריסטיקה הטובה ביותר. בשטחים עם מכשולים היא עלולה להיות מטעה. (למשל: הדרך הישירה חסומה, אולם יש דרך שעוקפת את המכשול, שבתחילה תראה כאילו היא מאריכה את המסלול).

יוריסטיקת מרחק מנהטן: יוריסטיקה לשימוש במרחבי סריג. המרחק של מצב מהמטרה מוערך על ידי $plot:\[\Delta X + \Delta Y\]$ .