2. Problemlösen und Suche
Was ist ein Problem?
gegeben: Anfangszustand S
Menge von Operatoren, überführen Zustand in Nachfolgezustand
Menge von Zielzuständen, oft definiert durch Zielprädikat
Kostenfunktion für Pfade (= Folgen von Operatoren)
gesucht:
Pfad von S zu einem Zielzustand (häufig: mit minimalen Kosten)
Die Menge aller von S aus durch Anwendung von beliebig vielen Operatoren
erreichbaren Zustände heißt Zustandsraum
Der Zustandsraum lässt sich als Baum repräsentieren, der S als Wurzel hat,
und in dem N2 Nachfolger von N1 ist gdw. es einen Operator gibt, der N1
in N2 überführt.
Wir gehen davon aus, dass es nur endlich viele Operatoren gibt!
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Beispiel: 8-Puzzle
1
2
G.Brewka
3
6
1
4
8
8
7
5
7
2
3
4
6
5
Zustände:
3 x 3 Integer Array mit entsprechenden Werten
Operatoren:
blank left, right, up, down
Zielzustand:
siehe oben rechts
Kosten:
Pfadlänge
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Wissensbasierte Systeme
Beispiel: 8 Damen
Positioniere 8 Damen so auf Schachbrett, dass keine eine andere bedroht
Startzustand:
Zielzustände:
Operatoren:
Kosten:
leeres Schachbrett
Schachbrett mit 8 Damen, keine bedroht
Füge Dame auf freies Feld
0
X
X
X
X
X
X
X
X
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Beispiel: Kohl etc.
S:
Fuchs
Ziege
Kohl
Mensch
Fluss
Mensch kann in Boot immer 1 Objekt an anderes Ufer mitnehmen.
Wenn Mensch an anderem Ufer ist, frisst Fuchs Ziege bzw. Ziege Kohl
Ziel:
Fluss
Fuchs
Ziege
Kohl
Mensch
formal:
Zustand:
Mengenpaar (L,R), S = ({F,Z,K,M},{}), Ziel = ({},{F,Z,K,M})
Operatoren:
transportiere_O mit O = {F}, {Z}, {K} oder {}, geeignet zu definieren
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Partieller Suchbaum
({F,Z,K,M},{})
({Z},{M,F})
({F,K},{M,Z})
({F,Z,K,M},{})
({F},{M,K})
({F},{M})
({F,K,M},{Z})
({F},{Z,K,M})
({K},{Z,F,M})
({F,M},{Z}) ({F,K,M},{Z}) ({F,Z,M},{K}) ({K,M},{F}) ({F,K,M},{Z}) ({K,Z,M},{F})
({Z},{K,F,M})
({Z,M},{K,F})
({},{K,F,Z,M})
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Travelling Salesman
B
6
A
4 F
3
4
6
9
4
5
E
6
G
8
C
5
4
4
D
Verkäufer hat n Städte zu besuchen, jede genau 1 mal, muss dann zum
Ausgangspunkt A zurück.
Ziel: minimiere zurückgelegte Gesamtstrecke
Zustände: Liste der bisher von A aus besuchten Städte (anfangs leer)
Zielzustand: Liste, die alle Städte enthält und mit A endet, Strecke minimal
Operatoren: Füge noch nicht besuchte Stadt am Ende der Liste ein
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Klassifikation von Suchmethoden
uninformiert
systematisch
(exhaustive)
nicht.-system.
informiert (heuristisch)
Breitensuche
Tiefensuche
iteratives Vertiefen
A*
greedy Verfahren
Verbesserungsverfahren:
Hill Climbing
genetische Algorithmen
blindes Suchen
Heuristik: Strategie zum schnelleren Finden einer (guten) Lösung
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Uninformiertes systematisches Suchen
Procedure Suchen
begin
QUEUE := (Startknoten);
while QUEUE  ( ) do
begin
KNOTEN := First( QUEUE);
QUEUE := Rest( QUEUE);
if ZIEL( KNOTEN ) then return Pfad zu KNOTEN
else füge alle Nachfolger von KNOTEN zu QUEUE
end;
print("keine Lösung")
end
Breitensuche: Nachfolger jeweils am Ende von QUEUE eingefügt
Tiefensuche: Nachfolger jeweils am Anfang von QUEUE eingefügt
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Kriterien für Suchstrategien
Vollständigkeit:
wird Lösung gefunden, wenn es eine gibt?
Zeitkomplexität:
wie lange dauert die Suche?
Speicherkomplexität:
wieviel Speicherplatz wird benötigt?
Optimalität:
wird die "beste" Lösung gefunden?
Breitensuche:
vollständig; optimal, wenn Kosten von Länge des Pfades bestimmt werden;
exponentieller Speicher- und Zeitaufwand
Tiefensuche:
unvollständig; nicht optimal; geringerer Speicherbedarf, da nur ein Pfad
gespeichert werden muss sowie die an ihm liegenden offenen Knoten
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Iterative Deepening
Tiefenbeschränkte Suche: Tiefensuche mit Tiefenbeschränkung
- vermeidet möglicherweise unendliches Suchen in falschem Pfad,
- aber: Schranke kann falsch gewählt werden
Iteratives Vertiefen verallgemeinert tiefenbeschränkte Suche
- Idee: tiefenbeschränkte Suche mit wachsender Tiefe 0, 1, 2, 3 usw.
- verbindet Vorteile von Breiten- und Tiefensuche
- Knoten zwar mehrfach überprüft, aber Speicherersparnis wiegt das auf
"In general, iterative deepening is the preferred search method when
there is a large search space and the depth of the solution is unknown"
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Informierte Suche: A*
verwendet Evaluierungsfunktion f, die für jeden Knoten n die Kosten
des besten Pfades von Startknoten s über n zu einem Zielknoten schätzt
es gilt:
f(n) = g(n) + h(n)
wobei g(n) die Kosten von s zu n sind, h(n) die geschätzten minimalen
Kosten von n zu einem Zielknoten. h heißt auch heuristische Funktion.
es wird jeweils ein Knoten expandiert, für den f den minimalen Wert liefert
A* ist vollständig und optimal, falls gilt: geschätzte minimale Kosten h(n)
von n zu Zielknoten  tatsächliche minimale Kosten,
d.h., h darf Kosten unter- aber nicht überschätzen!!
Beispiel:
gesucht kürzester Weg von A nach B, Kosten jeweilige (Straßen-) Entfernung
Wähle h(n) als die Länge der Luftlinie von n nach B.
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Beweis der Optimalität von A*
Sei G ein optimaler Zielknoten mit Pfadkosten f*,
G' ein suboptimaler Zielknoten mit f(G') = g(G') > f*
(da G' Zielknoten ist, ist h(G') = 0).
Angenommen, A* würde den Pfad zu G' als Lösung liefern. Dann
muss G' im letzten Schritt aus der Queue geholt worden sein.
Sei n ein Blattknoten auf einem optimalen Pfad zu G, es gilt
f*  f(n)
Da n nicht zur Expansion ausgewählt wurde, gilt auch
f(n)  f(G')
und damit
f*  f(G').
Daraus folgt f*  g(G'), im Widerspruch zur Annahme.
Hinweis: für Vollständigkeit muss gelten:
Es gibt positive Konstante d, so dass jeder Operator mindestens d kostet.
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Heuristiken am Beispiel 8-Puzzle
h1: Anzahl der Plättchen in falscher Position
h2: Summe der Entfernungen aller Plättchen von ihrer Zielposition
gemessen in notwendigen Operationen (Manhattan distance)
1
2
3
6
4
8
7
5
h1(n) = 6
h2(n) = 0 + 3 + 1 + 1 + 0 + 3 + 1 + 2 = 11
h2 ist näher am aktuellen Wert und führt schneller zum Ziel
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Greedy Verfahren
Lösen von Optimierungsproblemen:
Gegeben: Gütefunktion w für (Teil-) Lösungen
Optimale Lösung konstruiert durch schrittweises Erweitern einer
Teillösung (beginnend mit leerer Lösung)
Aus Erweiterungsmöglichkeiten die gewählt, die zu größtem w-Wert
führt (greedy = gefräßig, der größte Bissen wird geschluckt)
Kanonischer Algorithmus:
Ordne Lösungskomponenten, so dass : w(e1)  w(e2)  …  w(ek);
A := ;
For i = 1 to k do
if A  {ei} zulässige Teillösung then A := A  {ei};
Output A.
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Wann funktioniert das?
Sei E endliche Menge, U Menge von Teilmengen von E.
(E,U) heißt Teilmengensystem falls gilt:
1.   U,
2. A  B und B  U impliziert A  U.
Ein Teilmengensystem heißt Matroid, falls gilt:
X, Y  U, |X| < |Y| impliziert x  Y \ X: X  {x}  U.
Theorem: Sei (E,U) Teilmengensystem, w: E  R Wertefunktion.
Der
kanonische Greedy-Algorithmus liefert eine optimale Lösung für das
zugehörige Optimierungsproblem (finde X  U mit maximalem
Gewicht) gdw. (E,U) ein Matroid ist.
Anmerkung: Wert von X ist die Summe der Werte der Elemente von X.
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Hill Climbing Verfahren
Operieren im Raum vollständiger (auch suboptimaler) Lösungen
- Modifizieren (zufällig) aktuelle Lösung und ersetzen sie durch neue, wenn
dadurch bessere Qualität erreicht wird
- Terminierung, falls längere Zeit keine Verbesserung
- Vorteil: geringer Speicherbedarf (nur jeweils aktuelle Lösung)
Probleme:
- lokale Maxima, alle erreichbaren Zustände schlechter, aber keine
optimale Lösung gefunden
- Plateaus, Nachbarzustände alle gleichwertig, zielloses Hin- und Herspringen
Lösung: random restart, wenn keine merkliche Verbesserung mehr eintritt,
wird zufällig neuer Startpunkt ausgewählt. Jeweils beste bisher erreichte
Lösung gespeichert.
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Beispiel GSAT
gegeben:
gesucht:
aussagenlogische Formel F in Klausenform
Wahrheitsbelegung, die F wahr macht
(P  Q  ¬S)  (¬P  Q  R)  (¬P  ¬R  ¬S)  (P  ¬S  T)
GSAT ist random restart hill climbing Verfahren
startet mit zufällig erzeugter Wahrheitsbelegung
Operatoren ändern den Wahrheitswert genau einer Aussagenvariable
Qualität einer Wahrheitsbelegung ist die Anzahl der Klausen, die sie
wahr macht.
als Parameter werden maximale Anzahl der Schritte pro climbing und
Anzahl der restarts vorgegeben
Verfahren stoppt, wenn alle Klausen erfüllt oder vorgegebene
Schranken überschritten sind
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme
Genetische Algorithmen
 Versuch, natürliche Evolutionsprozesse nachzubilden
 Nicht einzelne Lösung verbessert, sondern Population von Lösungen
 Sowohl zufällige Änderungen (Mutationen) als auch Kreuzungen (Cross-over)
 Lösungen mit besten Bewertungen (Fitness) überleben
Kanonischer Algorithmus
Erzeuge zufällige Anfangspopulation von Lösungen P = {a1, …, am};
Repeat
erzeuge bestimmte Anzahl zufälliger Mutationen der Lösungen in P;
erzeuge bestimmte Anzahl zufälliger Kreuzungen von Paaren in P;
wähle die m besten Lösungen aus und weise sie P zu
Until keine weitere Verbesserung der Fitness;
Gib die beste Lösung in P aus.
G.Brewka
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Wissensbasierte Systeme

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