Добавить работы Отмеченные0
Работа успешно отмечена.

Отмеченные работы

Просмотренные0

Просмотренные работы

Корзина0
Работа успешно добавлена в корзину.

Корзина

Регистрация

интернет библиотека
Atlants.lv библиотека
4,49 € В корзину
Добавить в список желаний
Хочешь дешевле?
Идентификатор:256603
 
Автор:
Оценка:
Опубликованно: 07.06.2012.
Язык: Латышский
Уровень: Университет
Литературный список: Нет
Ссылки: Не использованы
Фрагмент работы

Algoritmu salīdzinājums:
Pildot abus algoritmus pārmeklēšanas mērķis tika atrasts. Eksperta viedoklis par katru virsotni tika subjektīvi izvērtēts un ielikts attiecīgs punktu skaits un rezultātā izmantojot eksperta heiristikas tika atrasts pārmeklēšanas mērķis. Abos algoritmos izdevās atrast mērķi pateicoties labi izveidotai heiristikai. Punktu sadalījumi no 1 līdz 4 atbilda stāvokļu telpai un deva savu rezultātu, jo nebija nekādas vajadzības palielināt punktu skaitu sadalījumu. Starveida pārmeklēšanas algoritms arī izdevās, jo staras platums bija 3 un vairāk vienai virsotnei par 3 pēctečiem nemaz nebija algoritma izpildes laikā, tas atviegloja risināšanu. Abus algoritmus izdevās izpildīt arī tāpēc, ka nebija problēmas plato, lokālais maksimums vai kore, kuras traucētu atrast mērķi, bet tas ir izskaidrojums ar eksperta punktu likšanas sadalījumu. Pildot uzdevumu un liekot punktus es kā eksperts šajā lietā konsultējos arī ar citiem ekspertiem par savu stāvokļu telpu un tiešām pamanīju cik dažādas pieejas katram cilvēkam, daži labojumi tika veikti konsultējoties ar citiem.
Abi algoritmi tika izpildīti ar 4 iterācijām. Izpildes laikā iterāciju skaitam nebūtu jāatšķiras, jo abi algoritmi strādā pēc viena principa tikai starveida algoritmā netiek apskatīti visi pēcteči tikai noteikts skaits pēcteču. Iterācijām nevajadzētu atšķirties pildot abus algoritmus, jo šiem algoritmiem pie vienādām problēmām iestājas vienādas sekas.
Algoritmiem ir atšķirīgi OPEN un CLOSED sarakstu lielumi. Starveida algoritms cenšas ierobežot OPEN sarakstā apskatāmo virsotņu skaitu ar staras platuma noteikšanu, bet ja staras platums ir liels tad arī OPEN saraksts ir liels salīdzinājumā ar kalnā kāpšanas algoritmu, kurā tiek apskatīta tikai labākā virsotne, kas ir daudz efektīvāk. Starveida algoritmā CLOSED sarakstā beigās ir mazāk vērtību nekā kalnā kāpšanas algoritmā, jo starveida algoritms pēdējā iterācijā nepievieno visus pēctečus, ja pārmeklēšanas mērķis ir atrasts, bet kalnā kāpšanas algoritmā tiek pievienoti visi pēcteči.
Abi algoritmi ir gandrīz vienādi, nebija problēmu izpildīt algoritmus, nedaudz sarežģītāk bija pildīt kalnā kāpšanas algoritmu, jo CLOSED sarakstā bija jāievēro virsotņu pievienošanas principi. Algoritmu darbības ideja ir vienāda un algoritmi atšķiras tikai ar dažām niansēm. Savā stāvokļu telpā nenovēroju lielu atšķirību starp algoritmiem, iespējams lielā stāvokļu telpā to darbības atšķirtos, bet es par to šaubos. Abos algoritmos ir būtiski, lai būtu pareiza heiristika pielietota, bet kā pati sapratu, ka liels informācijas daudzums ko es izmantoju makšķerējot nemaz netika apskatīts manā uzdevumā un pilnīgi noteikti pie dažiem apstākļiem mana heiristika, kas pielietota uzdevumam pilnībā nedarbotos un makšķernieks neko nevarētu nomakšķerēt, lai arī būtu izvēlējies savu komplektu atbilstoši uzdevumam un tā heiristikai. Secinu, ka ir grūti izvēlēties noteiktu vienu heiristiku, tās noteikti ir jākombinē un ja mainās apstākļi tad noteiktā laika momentā ir jāmainās arī heiristikai, jo tai ir jāiet līdzi apstākļu mainībai.

Коментарий автора
Загрузить больше похожих работ

Atlants

Выбери способ авторизации

Э-почта + пароль

Э-почта + пароль

Неправильный адрес э-почты или пароль!
Войти

Забыл пароль?

Draugiem.pase
Facebook

Не зарегистрировался?

Зарегистрируйся и получи бесплатно!

Для того, чтобы получить бесплатные материалы с сайта Atlants.lv, необходимо зарегистрироваться. Это просто и займет всего несколько секунд.

Если ты уже зарегистрировался, то просто и сможешь скачивать бесплатные материалы.

Отменить Регистрация