Local Search Toolbox so far Uninformed search BFS, DFS, - - PowerPoint PPT Presentation

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Local Search Toolbox so far Uninformed search BFS, DFS, Itera;ve deepening DFS, Uniform cost search Heuris;c search A* Review Search:


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Local ¡Search ¡

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Toolbox ¡so ¡far ¡

  • Uninformed ¡search ¡

– BFS, ¡DFS, ¡Itera;ve ¡deepening ¡DFS, ¡Uniform ¡cost ¡ search ¡

  • Heuris;c ¡search ¡

– A* ¡

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Review ¡

  • Search: ¡

– Use ¡in ¡environments ¡that ¡are ¡sta;c, ¡discrete, ¡ 100% ¡observable, ¡determinis;c. ¡

  • Things ¡we ¡care ¡about: ¡

– Completeness, ¡op;mality, ¡;me/space ¡complexity. ¡

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New ¡Idea: ¡Local ¡Search ¡

  • Can ¡be ¡used ¡when ¡path ¡from ¡start ¡state ¡to ¡

goal ¡doesn't ¡maOer ¡(only ¡the ¡goal ¡maOers). ¡

  • Process ¡is ¡slightly ¡different ¡than ¡"normal" ¡

search: ¡

– Nodes/states ¡are ¡always ¡complete ¡solu;ons ¡to ¡ the ¡problem, ¡not ¡par;al ¡solu;ons. ¡ – One ¡current ¡node ¡is ¡maintained ¡that ¡has ¡the ¡best ¡ solu;on ¡at ¡the ¡moment. ¡ – Ac+ons ¡generate ¡new ¡nodes ¡with ¡new ¡complete ¡ solu;ons. ¡

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Local ¡Search ¡

  • Benefits: ¡

– Use ¡very ¡liOle ¡memory, ¡oWen ¡constant. ¡ – Can ¡search ¡very ¡large ¡state ¡spaces ¡quickly. ¡

  • Useful ¡in ¡op;miza;on ¡problems. ¡
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State-­‑space ¡landscape ¡

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State-­‑space ¡landscape ¡

Graph ¡that ¡shows ¡the ¡values ¡of ¡the ¡heuris;c ¡ cost ¡func;on ¡or ¡objec;ve ¡func;on ¡in ¡terms ¡

  • f ¡the ¡search ¡space ¡of ¡possible ¡states. ¡
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Hill ¡climbing ¡algorithm ¡

  • Loop ¡that ¡looks ¡at ¡all ¡possible ¡neighbors ¡of ¡the ¡current ¡

state, ¡and ¡picks ¡the ¡one ¡that ¡increases ¡the ¡op;miza;on ¡ func;on ¡the ¡most. ¡

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14 18 17 15 14 18 14 14 14 14 14 12 16 12 13 16 17 14 18 13 14 17 15 18 15 13 15 13 12 15 15 13 15 12 13 14 14 14 16 12 14 12 12 15 16 13 14 12 14 18 16 16 16 14 16 14

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Variants ¡

  • Stochas;c ¡hill ¡climbing ¡
  • Random-­‑restart ¡hill ¡climbing ¡
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Simulated ¡annealing ¡

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Temperature ¡ gets ¡lower ¡

  • ver ¡;me ¡

Probability ¡is ¡lower ¡ with ¡smaller ¡T, ¡ and ¡lower ¡with ¡ bigger ¡abs(delta-­‑E) ¡

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Beam ¡search ¡

  • Varia;on ¡of ¡hill ¡climbing ¡

– Use ¡k ¡current ¡states ¡ – Generate ¡all ¡of ¡their ¡successors ¡ – Take ¡k ¡best ¡

  • Varia;on: ¡stochas;c ¡beam ¡search ¡

– Adds ¡in ¡probabilis;c ¡idea ¡from ¡simulated ¡

  • annealing. ¡

– Same ¡as ¡above, ¡but ¡take ¡k ¡best ¡successors ¡based ¡

  • n ¡probability. ¡
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Gene;c ¡algorithms ¡

  • Varia;on ¡on ¡stochas;c ¡beam ¡search. ¡
  • Successor ¡states ¡are ¡generated ¡using ¡two ¡

parent ¡states, ¡not ¡one. ¡ ¡(Crossover) ¡

  • Muta;on: ¡Randomly ¡modifies ¡a ¡current ¡state. ¡
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