Lecture 5. Glossary (лекции)
Описание файла
Файл "Lecture 5. Glossary" внутри архива находится в следующих папках: лекции, супервизоры, 5. Документ из архива "лекции", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "(мии) методы искусственного интеллекта" из 11 семестр (3 семестр магистратуры), которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .
Онлайн просмотр документа "Lecture 5. Glossary"
Текст из документа "Lecture 5. Glossary"
Михайлишин А.В.
Lecture 5
Search: Optimal, Branch and Bound, A*
Глоссарий
Термин | Перевод, толкование |
heuristic algorithm | эвристический алгоритм, т.е. подход к решению задачи не являющийся гарантированно точным или оптимальным, но достаточным в рамках данной задачи |
heuristic distance | эвристическое расстояние, т.е. расчет расстояния между объектами на основе некого внутреннего знания (например, известно что оно не меньше некоторого значения) |
hill climbing | итеративный метод поиска пути в графе с помощью улучшения некоторого произвольного (например, его укорачивания) |
beam search | лучевой поиск, эвристический алгоритм поиска путей в графе, основанный на поиске в глубину и просмотре наиболее выгодных с точки зрения задачи вершин в графе |
the Oracle checking algorithm | алгоритм проверки полученного путем угадывания ответа на задачу |
tree-like diagram | диаграмма в виде дерева |
path extending | расширение (увеличение) пути, т.е. добавление в путь новой вершины |
starting node | вершина, являющаяся началом пути |
accumulated path length | длина пройденного пути |
heuristic estimates of how far we are from the goal | эвристические оценки показывают насколько мы далеко от цели (насколько далеко еще предстоит идти до конечной вершины) |
we're not considering how far we've got to go, we're only thinking about how far we've gone so far. | в рамках данной задачи эвристика заключается в том, что необходимо размышлять не как далеко мы уже зашли, а как далеко еще предстоит идти |
branch and bound | метод ветвей и границ, по сути полный перебор с отбросом заведомо неверных вариантов |
N queueing list | очередь с приоритетами, абстрактный тип данных, поддерживающий две операции - добавить элемент и извлечь максимум или минимум |
branch and bound with extended list | метод ветвей и границ с использованием списка уже пройденных вершин, т.е. вершин для которых уже найдено кратчайшее до них расстояние |
admissible heuristic | приемлемая или допустимая эвристика, т.е. эвристика в которой остаточное расстояние некоторым образом (приемлемо) оценено (в случае работы с картами, в качестве оценки может быть принято расстояние по прямой между двумя вершинами) |
if the heuristic estimate is guaranteed to be less than the actual distance, that's called an admissible heuristic | если эвристическая оценка расстояния гарантирует, что оно точно меньше, чем фактическое, то такую эвристику называют приемлемой (допустимой) |
A* | алгоритм поиска А*, алгоритм поиска кратчайшего пути в графе, основанный на методе ветвей и границ с использованием списка пройденных вершин и приемлемой эвристике |
non-Euclidean arrangements | неевклидова метрика |
consistency condition | свойство непротиворечивости, полноты системы |
it almost always depends on the problem itself, if you change the problem, you may get a different result | производительность и результат работы программы зависит от входных данных задачи, на некоторых задачах в целом лучший алгоритм может показать результат хуже, чем более примитивный |
you can either keep track of the nodes that have been extended and not extend them again. | можно хранить список вершин до которых известно кратчайшее расстояние, и не пытаться расширить пути оканчивающиеся в них |
dead horse principle - as soon as we figure out that a path that goes to a particular place can't possibly be the winning path, we get rid of it, and don't bother extending it | принцип “мертвой лошади” - как только становится заведомо известно, что текущий путь не может привести к цели, либо он заведомо не кратчайший, то стоит отказаться от него и не пытаться его расширить |