KI an der Bergische Universität Wuppertal | Karteikarten & Zusammenfassungen

Lernmaterialien für KI an der Bergische Universität Wuppertal

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What is Informed search?

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Knowledge of the worth of expanding a node n is given in the form of an evaluation function f(n), which assigns as a component a heuristic function h(n), which estimates the costs of the cheapest path from n to the goal.

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What is Breadth-First Search?

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  • Nodes are expanded in the order they were produced
  • Always finds the shallowest goal state first
  • Completeness is obvious
  • The solution is optimal if every action has identical and non-negative costs
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What is Depth-First Search?

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  • Always expands an unexpanded node at the greatest depth
  • The solution found is not optimal
  • Completeness can be guaranteed only for graph-based search and finite state spaces
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What is Depth-Limited Search?

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  • Depth-First Search with an imposed cutoff on the max depth of a path
  • Use much less memory than BFS
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Space Complexity of DFS

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Tree Based: O(bm)...m is max length of path in the state space and b is number of children of each node

Graph Based: bounded by the size of the state space

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Time Complexity of DFS

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Tree Based: O(b^m)

Graph Based: in the worst case, all states need to stored in the explored set

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What is Iterative Deepening Search?

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  • Use DLS and in every iteration increase search depth by one
  • Since the first steps are always repeated looks a bit like a waste of resources
  • Combines BFS and DFS
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Space Complexity of IDS

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TESTE DEIN WISSEN

O(bd)...d is depth of solution

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Time Complexity of IDS

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O(b^d)

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What is Best-First Search?

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is informed search procedure that expands the node with the "best" f-value first, e.g. explores a graph by expanding the most promising node chosen according to a specified rule 

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What is Greedy Search?

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a possible way to judge the "worth" of a node is to estimate its path-costs to the goal

h(n) = estimated path-costs from n to the goal

Greedy Search uses h(n) as the evaluation function and expands node with lowest h(n)

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What is Uninformed search?

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No information on the length or cost of a path to the solution

  • BFS
  • DFS
  • DFS-Limited
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  • 111 Lernmaterialien

Beispielhafte Karteikarten für deinen KI Kurs an der Bergische Universität Wuppertal - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

What is Informed search?

A:

Knowledge of the worth of expanding a node n is given in the form of an evaluation function f(n), which assigns as a component a heuristic function h(n), which estimates the costs of the cheapest path from n to the goal.

Q:

What is Breadth-First Search?

A:
  • Nodes are expanded in the order they were produced
  • Always finds the shallowest goal state first
  • Completeness is obvious
  • The solution is optimal if every action has identical and non-negative costs
Q:

What is Depth-First Search?

A:
  • Always expands an unexpanded node at the greatest depth
  • The solution found is not optimal
  • Completeness can be guaranteed only for graph-based search and finite state spaces
Q:

What is Depth-Limited Search?

A:
  • Depth-First Search with an imposed cutoff on the max depth of a path
  • Use much less memory than BFS
Q:

Space Complexity of DFS

A:

Tree Based: O(bm)...m is max length of path in the state space and b is number of children of each node

Graph Based: bounded by the size of the state space

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Q:

Time Complexity of DFS

A:

Tree Based: O(b^m)

Graph Based: in the worst case, all states need to stored in the explored set

Q:

What is Iterative Deepening Search?

A:
  • Use DLS and in every iteration increase search depth by one
  • Since the first steps are always repeated looks a bit like a waste of resources
  • Combines BFS and DFS
Q:

Space Complexity of IDS

A:

O(bd)...d is depth of solution

Q:

Time Complexity of IDS

A:

O(b^d)

Q:

What is Best-First Search?

A:

is informed search procedure that expands the node with the "best" f-value first, e.g. explores a graph by expanding the most promising node chosen according to a specified rule 

Q:

What is Greedy Search?

A:

a possible way to judge the "worth" of a node is to estimate its path-costs to the goal

h(n) = estimated path-costs from n to the goal

Greedy Search uses h(n) as the evaluation function and expands node with lowest h(n)

Q:

What is Uninformed search?

A:

No information on the length or cost of a path to the solution

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