fbpx
วิกิพีเดีย

ศึกษาสำนึก

สำหรับความหมายอื่น ดูที่ ฮิวริสติก (แก้กำกวม)

โดยปกติการออกแบบหรือค้นหาขั้นตอนวิธี หรือขั้นตอนวิธี ที่ดีเพื่อการหาผลลัพธ์หรือแก้ปัญหาด้วยคอมพิวเตอร์นั้นมีเป้าหมายพื้นฐานอยู่ 2 ประการ คือ

  1. สามารถรับประกันคุณภาพของคำตอบได้ คือ สามารถพิสูจน์ถึงความเหมาะที่สุด (optimality) หรือ ระบุขอบข่ายคุณภาพ ของคำตอบได้
  2. สามารถรับประกันช่วงเวลา หรือ ความเร็ว ที่ใช้ในการคำนวณ เพื่อหาคำตอบนั้นได้

การแก้ปัญหาแบบศึกษาสำนึก (heuristic approach) เปรียบเทียบได้กับ ขั้นตอนวิธีหรือขั้นตอนวิธีแก้ปัญหาที่ไม่สามารถรับประกันถึงคุณสมบัติทั้งสองประการข้างต้นได้ อาจจะมีเพียงประการใดประการหนึ่ง หรือ อาจจะไม่มีเลยก็ได้ ตัวอย่างความหมายของความไม่สามารถรับประกันได้ เช่น ถ้าเรามีวิธีในการหาคำตอบของปัญหาประเภทหนึ่ง ซึ่งโดยปกติวิธีนี้จะให้คำตอบที่มีคุณภาพดี แต่ในบางครั้งคำตอบที่ได้อาจจะไม่ดี, หรือ เราไม่สามารถจะพิสูจน์ได้ว่า วิธีการหาคำตอบหนึ่งจะสามารถหาคำตอบได้เร็วตลอดเวลา ถึงแม้ว่าโดยทั่วไปแล้วจะเร็วก็ตาม

โดยส่วนใหญ่ เราสามารถสร้างและยกตัวอย่างปัญหาเป็นพิเศษให้กับวิธีแบบศึกษาสำนึก และเป็นกรณีที่ทำให้วิธีแบบศึกษาสำนึกให้คำตอบที่ผิด หรือทำงานอย่างเชื่องช้าได้ แต่อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโครงสร้างของปัญหาตัวอย่างนั้นเป็นกรณีที่พิเศษมากๆ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วมีโอกาสเกิดขึ้นได้น้อย หรือ อาจไม่เกิดขึ้นเลย ดังนั้นเราจึงพบเห็นการนำวิธีแบบศึกษาสำนึกไปใช้แก้ปัญหาในโลกจริงอยู่ทั่วไป

วิธีแบบศึกษาสำนึกในปัญหาการหาเส้นทางสั้นที่สุด

สำหรับปัญหาเส้นทางสั้นที่สุด (shortest path problems) นั้น วิธีแบบศึกษาสำนึกจะกำหนดให้ การศึกษาสำนึก เป็น ฟังก์ชันศึกษาสำนึก ,   อยู่บนปม (nodes) ของต้นไม้สำหรับค้น (search tree), ซึ่งทำงานโดยการประมาณค่าของวิถี(path) สั้นที่สุดหรือมีค่าน้อยสุด จากปมปัจจุบันไปยังปมเป้าหมาย (goal) วิธีการศึกษาสำนึกใช้ใน informed search algorithm เช่น การค้นหาของที่ดีที่สุดเชิงละโมบ หรือGreedy best-first search และ การค้นหาเอสตาร์A* สำหรับเป็นผู้เลือกหรือตัวตัดสินใจเลือกปมที่ดีที่สุดก่อนการค้นหาปมต่อไป. การค้นหาของที่ดีที่สุดเชิงละโมบ (Greedy best-first search) จะเลือกปมที่มีค่าน้อยที่สุดสำหรับฟังก์ชันศึกษาสำนึก ส่วน เอสตาร์ (A*) จะค้นหาปมที่มีค่าน้อยที่สุดจากสมการ  , โดยที่ฟังก์ชัน   คือ ค่าที่แท้จริง (exact cost) สำหรับเส้นทางจาก สถานะกำหนดเริ่มต้น (initial state) มายังสถานะปัจจุบัน. และโดยที่ฟังก์ชัน   จะส่งค่าประมาณการศึกษาสำนึกที่ยอมรับได้ นั่นคือ ถ้าฟังก์ชัน   เป็นค่าประมาณที่ไม่เคยประมาณมากกว่าค่าจริงจนถึงเป้าหมาย (goal) — สำหรับกรณีนี้เอสตาร์ (A*) ได้มีการพิสูจน์แล้วว่าได้ผลเฉลยที่เหมาะที่สุดเสมอ (optimal)

ปัญหาเก่าแก่ที่เกี่ยวข้องกับวิธีศึกษาสำนึกคือปัญหา เอ็น-พัซเซิล (n-puzzle) โดยทั่วไปการใช้วิธีศึกษาสำนึก สำหรับปัญหานี้และการนับจำนวนครั้งของการขยับแผ่นที่สามารถขยับได้ ระหว่างตำแหน่งปัจุจบันไปยังเป้าหมาย เกี่ยวข้องกันกับการแก้ปัญหาลักษณะเดียวกับปัญหาระยะห่างแมนแฮทตัน (Manhattan distance)

ผลกระทบของวิธีศึกษาสำนึกในด้านของประสิทธิภาพเชิงเวลา

ในการค้นหารูปแบบของการแก้ไขปัญหา เมื่อมีตัวเลือกจำนวน   ทุกๆ ปมและมีความลึก d จากตำแหน่งปัจจุบันไปยังปมเป้าหมาย การค้นหาแบบตรงไปตรงมา (naive)จะใช้การค้นหาประมาณ   ปม ถึงจะพบคำตอบ

การนำวิธีศึกษาสำนึกมาใช้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเวลาของการค้นคำตอบได้โดยจะช่วยลด จำนวนการแตกกิ่งก้านbranching factor จากจำนวน   ไปยังค่าคงที่ b*

แม้ว่าการประมาณโดยใช้วิธีศึกษาสำนึกจะให้ผลเฉลยที่เหมาะสม (optimal answer) แต่การใช้วิธีศึกษาสำนึกที่ให้การประมาณค่าในจำนวนการแตกกิ่งก้าน (branching factor) ที่ต่ำกว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการคำนวณได้ดียิ่งขึ้น สำหรับในปัญหาทั่วๆ ไป เราสามารถแสดงได้ว่า วิธีศึกษาสำนึก   ดีกว่า วิธีศึกษาสำนึก   ในเงื่อนไขถ้า   มากกว่าdominate   หรือ   สำหรับ   ทุกๆ ค่า

วิธีศึกษาสำนึกในระบบปัญญาประดิษฐ์

มีขั้นตอนวิธีหลายอย่างในระบบปัญญาประดิษฐ์ ที่ใช้วิธีศึกษาสำนึกโดยธรรมชาติ หรือใช้กฎเกณฑ์แบบศึกษาสำนึกได้

ตัวอย่างเช่น ระบบตรวจจับการส่งข่าวขยะสแปม (SpamAssassin) ใช้วิธีศึกษาสำนึกในการตัดสินว่า อีเมลแบบใดเป็นข่าวขยะหรือไม่เป็น สำหรับกฎการตรวจจับที่ได้วางไว้ ถ้าใช้เพียงกฎเดียวก็จะไม่สามารถตรวจสอบได้อย่างถูกต้อง แต่เมื่อใช้วิธีศึกษาสำนึกเข้าช่วยประกอบรวมกฎการตรวจจับหลายๆ กฎเข้าไว้ด้วยกัน ก็จะได้ระบบที่ได้ผลที่ดีกว่า และน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

กษาสำน, งก, ามภาษา, ในบทความน, ไว, ให, านและผ, วมแก, ไขบทความศ, กษาเพ, มเต, มโดยสะดวก, เน, องจากว, เด, ยภาษาไทยย, งไม, บทความด, งกล, าว, กระน, ควรร, บสร, างเป, นบทความโดยเร, วท, ดสำหร, บความหมายอ, วร, สต, แก, กำกวม, โดยปกต, การออกแบบหร, อค, นหาข, นตอนว, หร, อข. lingkkhamphasa inbthkhwamni miiwihphuxanaelaphurwmaekikhbthkhwamsuksaephimetimodysadwk enuxngcakwikiphiediyphasaithyyngimmibthkhwamdngklaw krann khwrribsrangepnbthkhwamodyerwthisudsahrbkhwamhmayxun duthi hiwristik aekkakwm odypktikarxxkaebbhruxkhnhakhntxnwithi hruxkhntxnwithi thidiephuxkarhaphllphthhruxaekpyhadwykhxmphiwetxrnnmiepahmayphunthanxyu 2 prakar khux samarthrbpraknkhunphaphkhxngkhatxbid khux samarthphisucnthungkhwamehmaathisud optimality hrux rabukhxbkhaykhunphaph khxngkhatxbid samarthrbpraknchwngewla hrux khwamerw thiichinkarkhanwn ephuxhakhatxbnnidkaraekpyhaaebbsuksasanuk heuristic approach epriybethiybidkb khntxnwithihruxkhntxnwithiaekpyhathiimsamarthrbpraknthungkhunsmbtithngsxngprakarkhangtnid xaccamiephiyngprakaridprakarhnung hrux xaccaimmielykid twxyangkhwamhmaykhxngkhwamimsamarthrbpraknid echn thaeramiwithiinkarhakhatxbkhxngpyhapraephthhnung sungodypktiwithinicaihkhatxbthimikhunphaphdi aetinbangkhrngkhatxbthiidxaccaimdi hrux eraimsamarthcaphisucnidwa withikarhakhatxbhnungcasamarthhakhatxbiderwtlxdewla thungaemwaodythwipaelwcaerwktamodyswnihy erasamarthsrangaelayktwxyangpyhaepnphiessihkbwithiaebbsuksasanuk aelaepnkrnithithaihwithiaebbsuksasanukihkhatxbthiphid hruxthanganxyangechuxngchaid aetxyangirktam enuxngcakokhrngsrangkhxngpyhatwxyangnnepnkrnithiphiessmak sungodythwipaelwmioxkasekidkhunidnxy hrux xacimekidkhunely dngnneracungphbehnkarnawithiaebbsuksasanukipichaekpyhainolkcringxyuthwipwithiaebbsuksasanukinpyhakarhaesnthangsnthisud aekikhsahrbpyhaesnthangsnthisud shortest path problems nn withiaebbsuksasanukcakahndih karsuksasanuk epn fngkchnsuksasanuk h n displaystyle h n xyubnpm nodes khxngtnimsahrbkhn search tree sungthanganodykarpramankhakhxngwithi path snthisudhruxmikhanxysud cakpmpccubnipyngpmepahmay goal withikarsuksasanukichin informed search algorithm echn karkhnhakhxngthidithisudechinglaomb hruxGreedy best first search aela karkhnhaexstarA sahrbepnphueluxkhruxtwtdsiniceluxkpmthidithisudkxnkarkhnhapmtxip karkhnhakhxngthidithisudechinglaomb Greedy best first search caeluxkpmthimikhanxythisudsahrbfngkchnsuksasanuk swn exstar A cakhnhapmthimikhanxythisudcaksmkar g n h n displaystyle g n h n odythifngkchn g n displaystyle g n khux khathiaethcring exact cost sahrbesnthangcak sthanakahnderimtn initial state mayngsthanapccubn aelaodythifngkchn h n displaystyle h n casngkhapramankarsuksasanukthiyxmrbid nnkhux thafngkchn h n displaystyle h n epnkhapramanthiimekhypramanmakkwakhacringcnthungepahmay goal sahrbkrniniexstar A idmikarphisucnaelwwaidphlechlythiehmaathisudesmx optimal pyhaekaaekthiekiywkhxngkbwithisuksasanukkhuxpyha exn phsesil n puzzle odythwipkarichwithisuksasanuk sahrbpyhaniaelakarnbcanwnkhrngkhxngkarkhybaephnthisamarthkhybid rahwangtaaehnngpcucbnipyngepahmay ekiywkhxngknkbkaraekpyhalksnaediywkbpyharayahangaemnaehthtn Manhattan distance phlkrathbkhxngwithisuksasanukindankhxngprasiththiphaphechingewla aekikh inkarkhnharupaebbkhxngkaraekikhpyha emuxmitweluxkcanwn b displaystyle b thuk pmaelamikhwamluk d caktaaehnngpccubnipyngpmepahmay karkhnhaaebbtrngiptrngma naive caichkarkhnhapraman b d displaystyle b d pm thungcaphbkhatxbkarnawithisuksasanukmaichchwyephimprasiththiphaphechingewlakhxngkarkhnkhatxbidodycachwyld canwnkaraetkkingkanbranching factor cakcanwn b displaystyle b ipyngkhakhngthi b aemwakarpramanodyichwithisuksasanukcaihphlechlythiehmaasm optimal answer aetkarichwithisuksasanukthiihkarpramankhaincanwnkaraetkkingkan branching factor thitakwacachwyephimprasiththiphaphkhxngkarkhanwniddiyingkhun sahrbinpyhathw ip erasamarthaesdngidwa withisuksasanuk h 2 n displaystyle h 2 n dikwa withisuksasanuk h 1 n displaystyle h 1 n inenguxnikhtha h 2 n displaystyle h 2 n makkwadominate h 1 n displaystyle h 1 n hrux h 1 n lt h 2 n displaystyle h 1 n lt h 2 n sahrb n displaystyle n thuk kha withisuksasanukinrabbpyyapradisth aekikh mikhntxnwithihlayxyanginrabbpyyapradisth thiichwithisuksasanukodythrrmchati hruxichkdeknthaebbsuksasanukidtwxyangechn rabbtrwccbkarsngkhawkhyasaepm SpamAssassin ichwithisuksasanukinkartdsinwa xiemlaebbidepnkhawkhyahruximepn sahrbkdkartrwccbthiidwangiw thaichephiyngkdediywkcaimsamarthtrwcsxbidxyangthuktxng aetemuxichwithisuksasanukekhachwyprakxbrwmkdkartrwccbhlay kdekhaiwdwykn kcaidrabbthiidphlthidikwa aelanaechuxthuxyingkhunekhathungcak https th wikipedia org w index php title suksasanuk amp oldid 9348061, wikipedia, วิกิ หนังสือ, หนังสือ, ห้องสมุด,

บทความ

, อ่าน, ดาวน์โหลด, ฟรี, ดาวน์โหลดฟรี, mp3, วิดีโอ, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, รูปภาพ, เพลง, เพลง, หนัง, หนังสือ, เกม, เกม