Bài viết sưu tầm

         Kỹ thuật tìm kiếm tốt nhất đầu tiên tìm lời giải có dùng tri thức về bài toán để hướng dẫn. Tri thức này hướng việc tìm kiếm về nút lời giải trong không gian bài toán.

Tại mỗi nút được xem xét, người ta sẽ quyết định việc tìm kiếm tiếp tục theo nhánh nào tin tưởng sẽ dẫn đến lời giải.

Trong các chương trình trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật tìm kiếm tốt nhất đầu tiên sử dụng hàm đánh giá. Hàm này dùng các thông tin hiện tại về mức độ quan trọng của bài toán tại nút đó để gán giá trị cho nút này, gọi là trọng số của nút. Giá trị này được xem xét trong lúc tìm kiếm. Thông thường, nút có trọng số nhỏ (lớn) nhất sẽ được chọn trong quá trình tìm kiếm.

Hàm đánh giá                                  

Trong nhiều vấn đề, ta có thể sử dụng kinh nghiệm, tri thức của chúng ta về vấn đề đó để đánh giá các trạng thái của vấn đề.

Với mỗi trạng thái u, ta sẽ xác dịnh một giá trị số h(u), số này đánh giá “sự gần đích” của trạng thái u. Hàm h(u) được gọi là hàm đánh giá.

Phương pháp tìm kiếm kinh nghiệm là phương pháp tìm kiếm có sử dụng đến hàm đánh giá. Trong quá trình tìm kiếm, tại mỗi bước ta sẽ chọn trạng thái kế tiếp là trạng thái có nhiều hứa hẹn dẫn tới đích nhiều nhất.

Quá trình tìm kiếm trong không gian trạng thái có sử dụng hàm đánh giá bao gồm các bước cơ bản sau:

·      Biểu diễn thích hợp các trạng thái và các toán tử chuyển trạng thái

·      Xây dựng hàm đánh giá

·      Thiết kế chiến lược chọn trạng thái ở mỗi bước