2009-10-14 37 views
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私はAIの教科書を読んでいますが、ヒューリスティックの単調性と許容性の違いについては興味があります(私はそれらが相互に排他的ではないことを知っています)。単調性とヒューリスティックの許容性の違いは何ですか?

許容できるヒューリスティックは、解決策が存在する場合、ソリューションへの最短経路を確実に取得することを意味します。

私が苦労しているのは、単調性の概念です。誰かが私が理解できる方法でこれを私に説明することはできますか?

同様に、所与のヒューリスティックが単調性/許容性であるかどうかをどのようにして決定できますか?この本に書かれている例の1つは、8ピースのスライディングパズルです。私が検討しているヒューリスティックの1つは、アウトオブプレースタイル数です。直感的に言えば、それは容認できるものですが、許容できるか単調であるかを示す正式な方法はありません。

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ダナサネのポスト:目標状態の

2.ヒューリスティック評価は0です。許容性を示すには、ヒューリスティックが実際の最適なパスよりも少ないステップ数を必要とするソリューションを常に推測することを証明するだけです。スライディングパズルとタイルの数がヒューリスティックでない場合は、不自然な部分を言っているだけで簡単にその場所に移動しなければならないので、ヒューリスティックの推測は最適でなければならず、それは実際にはあります。許容できないことを証明するには、反例を示します(許容できないヒューリスティックのためにすばやく見つけにくいことはめったにありません)。 –

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単調性(コンシステンシーとも呼ばれます)と許容性とそれらが重複しないコンテキストとの区別の詳細については、私の答えをご覧ください:http://stackoverflow.com/questions/20516027/consistent-and-admissible-heuristics/ 20532330#20532330。 – seaotternerd

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これはStackOverflowで関連していますか? cs.stackexchangeの質問のように聞こえます – CodyBugstein

答えて

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Russel and Norvig, 2ed page 99は言う:

第二の溶液は、最初のものは、その後、任意の繰り返し状態への最適経路が常にあることを保証することである - 均一コスト探索の場合と同様。このプロパティは、h(n)に余分な要件を課した場合、つまりの整合性(別名単調性とも呼ばれます)の要件を課す場合に適用されます。

機能について言えば、モノトーンは機能が増減することを意味しますが、両方は機能しないことを意味します。言い換えれば、範囲内の順序はドメイン全体で同じにとどまります。このような理由から、問題の解決策は、どのステップを開始しても最短パスを維持します。

ヒューリスティックの許容プロパティには、目標を達成するためにコストが(すなわち、それは楽観的だ)(98ページ)を過大評価されることはありませんことを意味します。

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そして同じ本から、彼らはNxNスライディングパネルのゲームでマンハッタンの距離を使って許容性を実証しました。一般的にヒューリスティックを理解するための大きな章です。 –

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単調性学習は、エージェントが既に知っているものと矛盾する知識を習得できない場合です。たとえば、文の否定で置き換えることはできません。したがって、知識ベースは、単調な方法で新しい事実だけで成長する可能性があります。単調な学習の利点は以下のとおりです。エージェントは何それと矛盾する知識を学ぶことが時に学習戦略

非単調な学習

1.greatly簡素化真理メンテナンス

2.greaterの選択でありますすでに知っている。だから十分な理由があると信じるならば、それは古い知識を新しいものに置き換えるかもしれない。非単調な学習の利点は、次のとおり注文物事の本当のドメインへ

1.increased適用性、

2.greaterの自由度が

に学習され、関連するプロパティは、知識の一貫性です。アーキテクチャが一貫した知識ベースを維持しなければならない場合、それが使用する学習戦略は単調でなければならない。

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「知識」と「信念」の違いについて慎重ではないかもしれないと思います。代理人は、交通信号が赤から緑に変わるという信念を変えたのはなぜですか?両者の間の矛盾は、2つの知識の間の矛盾であるか?この表現のためにAIで通常使用される用語は、「信念の改訂」です。 –

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-1質問はヒューリスティックです。 – ziggystar

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許容性:そのような解決策が存在するときはいつでも、溶液の最小のパスを見つけることが保証されている場合

探索アルゴリズムが許容されます。レベルn + 1の状態を検討する前に、レベルnのすべての状態を調べるため、幅広い最初の検索は許容されます。

単調性: このプロパティは、アルゴリズムがローカルで許可されているかどうかを確認します。つまり、検索スペース内の任意の2つの状態間のコストを常に過小評価します。 A *はg(n)= g *(n)を必要としないことを想起してください。発見的関数hは単調である: 1.すべての状態niおよびnjについて、njがniの子孫である場合、h(ni)-h(nj)< =コスト(ni、nj)。 H(ゴール)=大いに役立つはずです0

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