Grundlagen der künstlichen Intelligenz an der RWTH Aachen

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Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen der künstlichen Intelligenz an der RWTH Aachen auf StudySmarter:

what is informed search?

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how is choice of next node made?

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what is heuristics?

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idea of greedy best-first search?

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performance of greedy best-first search?

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what is the idea behind A* search?

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Will A* expand nodes, where f(n)>= C*( the optimal path cost)?

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performance of A* search

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disadvantages of A* and alternatives

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what is an effective branching factor b*?

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What is the constraint of the heuristic function for informed search?

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Describe basic Idea of  Greedy Best-First Search 

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Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen der künstlichen Intelligenz an der RWTH Aachen auf StudySmarter:

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

what is informed search?
  • requires problem-specific knowledge
  • finds solutions more efficiently than uninformed search
  • uses indications whether a state is more promising than another to reach a goal

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

how is choice of next node made?
  • based on evaluation function f(n) which is based on heuristic function h(n)
  • h(n) is problem specific, non-negative and h(goalnode) = 0

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

what is heuristics?

art of achieving good solutions with limited knowledge and time based on experience

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

idea of greedy best-first search?

expands nodes that is closest to the goal by using just the heuristic function so that f(n)=h(n)

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

performance of greedy best-first search?
  • completeness: yes, but only if graph search is used
  • optimality: no
  • time complexity: O(b^m)
  • space complexity: O(b^m)

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

what is the idea behind A* search?
  • combines path cost g(n) and estimated cost to goal h(n):     f(n)=g(n)+h(n)
  • h(n) has to be admissible, so its an underestimation
  • f(n) never overestimates the cost to goal so algorithm searches paths that might have a lower cost

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

Will A* expand nodes, where f(n)>= C*( the optimal path cost)?

no

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

performance of A* search
  • we need relativ error epsilon = (h*-h)/h*, h is estimated, h* is actual cost from root to goal
  • completeness: yes, if costs are greater than 0
  • optimality: yes (if cost are positive), heuristic admissible for tree-search, consistent for graph-search
  • time complexity: O(b^(epsilon*d))
  • space complexity: identical to time

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

disadvantages of A* and alternatives
  • huge space consumption

alternatives:

  • iterative-deepening A*: f cost is used for cutoff
  • recursive best-first search
  • memory-bounded A*

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

what is an effective branching factor b*?
  • way of characterizing the quality of a heuristic
  • indicator: if its small, the heuristic is good
  • independent of problem size

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

What is the constraint of the heuristic function for informed search?

h(n*) = 0, if n* is a goal node

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

Describe basic Idea of  Greedy Best-First Search 

Expand node that is closest to the goal by using just heuristic function so that f(n) = h(n)

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