TAILIEUCHUNG - Manual programming Experience Handbook part 160

Tham khảo tài liệu 'manual programming experience handbook part 160', công nghệ thông tin, kỹ thuật lập trình phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Hình Các trạng thái có thể đạt được từ T1 Thủ tục leo núi sẽ tạm dừng bởi vì tất cả các trạng thái này có số điểm thấp hơn trạng thái hiện hành. Quá trình tìm kiếm chỉ dừng lại ở một trạng thái cực đại địa phương mà không phải là cực đại toàn cục. Chúng ta có thể đổ lỗi cho chính giải thuật leo đồi vì đã thất bại do không đủ tầm nhìn tổng quát để tìm ra lời giải. Nhưng chúng ta cũng có thể đổ lỗi cho hàm Heuristic và cố gắng sửa đổi nó. Giả sử ta thay hàm ban đầu bằng hàm Heuristic sau đây H2 Đối với mỗi khối phụ trợ đúng khối phụ trợ là khối nằm bên dưới khối hiện tại cộng 1 điểm ngược lại trừ 1 điểm. Dùng hàm này trạng thái kết thúc có số điểm là 28 vì B nằm đúng vị trí và không có khối phụ trợ nào C đúng vị trí được 1 điểm cộng với 1 điểm do khối phụ trợ B nằm đúng vị trí nên C được 2 điểm D được 3 điểm .Trạng thái khởi đầu có số điểm là -28. Việc di chuyển A xuống tạo thành một cột mới làm sinh ra một trạng thái với số điểm là h T1 -21 vì A không còn 7 khối sai phía dưới nó nữa. Ba trạng thái có thể phát sinh tiếp theo bây giờ có các điểm số là h Ta -28 h Tb -16 và h Tc -15. Lúc này thủ tục leo núi dốc đứng sẽ chọn di chuyến đến trạng thái Tc ở đó có một khối đúng. Qua hàm H2 này ta rút ra một nguyên tắc tốt hơn không chỉ có nghĩa là có nhiều ưu điểm hơn mà còn phải ít khuyết điểm hơn. Hơn nữa khuyết điểm không có nghĩa chỉ là sự sai biệt ngay tại một vị trí mà còn là sự khác biệt trong tương quan giữa các vị trí. Rõ ràng là đứng về mặt kết quả cùng một thủ tục leo đồi nhưng hàm H1 bị thất bại do chỉ biết đánh giá ưu điểm còn hàm H2 mới này lại hoạt động một cách hoàn hảo do biết đánh giá cả ưu điểm và khuyết điểm . Đáng tiếc không phải lúc nào chúng ta cũng thiết kế được một hàm Heuristic hoàn hảo như thế. Vì việc đánh giá ưu điểm đã khó việc đánh giá khuyết điểm càng khó và tinh tế hơn. Chẳng hạn xét lại vấn đề muốn đi vào khu trung tâm của một thành phố xa lạ. Để hàm Heuristic hiệu quả ta cần phải đưa các thông tin về các đường một chiều và các ngõ cụt mà .

Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.