L'intelligenza artificiale è uno dei settori più in espansione al giorno d'oggi. È lo studio della costruzione di oggetti che agiscono oggettivamente.
Queste IA per eseguire e realizzare le loro azioni eseguono tipi specifici di algoritmi. Due di questi algoritmi sono la forza bruta e la ricerca euristica.
Punti chiave
- Gli algoritmi di forza bruta esplorano sistematicamente tutte le possibili soluzioni, mentre la ricerca euristica impiega strategie specifiche del problema per trovare soluzioni in modo più efficiente.
- Le tecniche di ricerca euristica possono trovare rapidamente soluzioni approssimate, ma la forza bruta garantisce di trovare una soluzione ottimale se ne esiste una.
- I metodi di forza bruta consumano più tempo e risorse rispetto alle tecniche di ricerca euristica.
Forza bruta contro ricerca euristica
La differenza tra forza bruta e ricerca euristica è che la forza bruta è una forma di ricerca non informata. D'altra parte, la ricerca euristica è una ricerca informata. La forza bruta richiede relativamente tempo, mentre la ricerca euristica è molto rapida.
La forza bruta è un algoritmo di ricerca non informato utilizzato nella tecnologia AI. In parole più semplici, sta effettuando una ricerca senza le informazioni adeguate.
Inoltre non ha molta conoscenza del problema, ma esce con una soluzione che si potrebbe desiderare. La forza bruta in quanto passa attraverso diverse possibilità, il processo richiede più tempo e più tempo
La ricerca euristica è un algoritmo di ricerca informato utilizzato nella tecnologia AI. In parole più semplici, sta cercando con dati e informazioni adeguati e sta uscendo con possibili risultati.
La ricerca euristica genera un percorso attorno alla soluzione. La forza euristica, poiché è principalmente orientata agli obiettivi, non richiede molto tempo per eseguire le attività.
Tavola di comparazione
| Parametro di confronto | Brute Force | Ricerca euristica |
|---|---|---|
| Altri nomi | Ricerca cieca o uniforme | Ricerca informata |
| Processo | Ricerca senza informazioni | Ricerca con informazioni |
| Richiede tempo | Richiede più tempo e un lungo processo | Richiede meno tempo e un processo meno lungo |
| Memorie | Grande memoria richiesta | Non è richiesta una grande memoria |
| Soluzione | Non dimostra un percorso diretto verso la soluzione | Fornisce un percorso verso la soluzione |
| Funzione | Non richiede una funzione aggiuntiva per la ricerca | Utilizzato per la ricerca |
Cos'è la forza bruta?
La forza bruta è anche nota come ricerca cieca o ricerca uniforme. La ricerca uniforme può individuare uno stato non oggettivo da uno stato oggettivo.
La ricerca cieca non ha alcun controllo sulla nota scelta. La ricerca cieca o la forza bruta è una delle due principali strategie di ricerca quando non si ha un percorso diretto verso la ricerca.
Le ricerche alla cieca non producono informazioni semplici che si possono usare, ma la ricerca costruita produce risposte che si potrebbero cercare ma di cui non si ha idea.
Poiché queste ricerche non hanno alcuna informazione aggiuntiva fornita in merito alla ricerca, quindi la ricerca alla cieca del nome.
Esistono diversi tipi di algoritmi di forza bruta: ricerca limitata in profondità, ricerca bidirezionale, ricerca a costo uniforme, ricerca in ampiezza, ricerca in profondità e ricerca in profondità iterativa.
La ricerca in ampiezza crea la ricerca mediante la formazione dei livelli dell'albero. Collega diversi argomenti visitati. Scava l'obiettivo più superficiale dell'utente che è più vicino alla radice.
La ricerca in profondità vaga consecutivamente lungo il percorso mentre scende nell'albero finché non si presenta con una soluzione al problema o finché non raggiunge il vicolo cieco. Una volta raggiunto il vicolo cieco, torna sui suoi passi e scava altri percorsi.
Che cos'è la ricerca euristica?
La ricerca euristica è anche nota come ricerca informata. È orientato all'obiettivo.
Lo scopo principale della ricerca euristica è quello di essere facile e veloce, spaziando per una varietà di problemi, quindi trova una risposta approssimativa senza richiedere o spendere molto tempo e risorse.
La ricerca euristica potrebbe non fornire sempre la soluzione più accurata o migliore, ma trova una soluzione adeguata in un lasso di tempo razionale. Questo tipo di metodo di ricerca è molto utile per risolvere problemi complessi.
Pertanto è il modo migliore per problemi difficili da risolvere e problemi che richiedono tempo infinito per essere risolti.
La linea guida di una ricerca euristica può essere applicata a diversi problemi di matematica, scienze.
La ricerca euristica utilizza diverse tecniche per esaminare lo spazio della disposizione valutando in quale spazio sarà probabilmente la disposizione e azzerando l'indagine su quell'area.
La ricerca euristica può essere ulteriormente classificata come ricerca greedy, ricerca ad albero A* e ricerca su grafo A*. In una ricerca avida, il nodo più vicino all'obiettivo viene espanso.
La ricerca sull'albero A* consolida le qualità della ricerca a costo uniforme e della ricerca avida. La ricerca A*graph rimuove le limitazioni che si trovano nella ricerca A*graph espandendo nodi simili più di una volta.
Principali differenze tra forza bruta e ricerca euristica
- La forza bruta è anche nota come ricerca cieca o ricerca uniforme, mentre la ricerca euristica è nota come ricerca informata.
- Nella forza bruta la ricerca avviene senza informazioni adeguate, tuttavia per la ricerca euristica la ricerca avviene con informazioni adeguate.
- La forza bruta è una procedura che richiede tempo. È anche una procedura lunga e richiede tempo per trovare la soluzione. La ricerca euristica, tuttavia, è un processo rapido e non richiede molto tempo per trovare soluzioni.
- La forza bruta richiede un'ampia memoria di archiviazione; la ricerca euristica tuttavia non richiede molta memoria.
- La ricerca bruta non ha un percorso diretto verso la soluzione, mentre la ricerca euristica apre un percorso diretto verso la soluzione.
- La forza bruta non utilizza alcuna funzione speciale per la ricerca in particolare. La forza euristica, tuttavia, viene utilizzata per il processo di ricerca.
Bibliografia
- https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/b138699.pdf
- https://link.springer.com/article/10.1023/A:1009672832658
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