ブルートフォース検索とヒューリスティック検索: 違いと比較

人工知能は、今日最も拡大している分野の XNUMX つです。 それは、客観的に機能するオブジェクトを構築するための研究です。

これらの AI は、アクションを実行して達成するために、特定の種類のアルゴリズムを実行します。 そのような XNUMX つのアルゴリズムは、ブルート フォースとヒューリスティック検索です。

主要な取り組み

1. ブルート フォース アルゴリズムは、考えられるすべてのソリューションを体系的に探索しますが、ヒューリスティック検索は問題固有の戦略を採用して、より効率的にソリューションを見つけます。
2. ヒューリスティック検索手法はおおよその解をすばやく見つけることができますが、ブルート フォースは、最適な解が存在する場合はそれを見つけることを保証します。
3. ブルートフォース手法は、ヒューリスティック検索手法よりも多くの時間とリソースを消費します。

ブルートフォース vs ヒューリスティック検索

ブルートフォースとヒューリスティック検索の違いは、ブルートフォースは情報に基づかない検索の一種である点です。一方、ヒューリスティック検索は情報に基いた検索です。ブルートフォースは比較的時間がかかりますが、ヒューリスティック検索は非常に迅速です。

ブルート フォースは、AI テクノロジで使用される情報に基づいていない検索アルゴリズムです。 簡単に言えば、適切な情報なしで検索しています。

また、問題についてあまり知識がありませんが、必要な解決策が得られます。 ブルートフォースは、いくつかの可能性を通過するため、プロセスに時間がかかり、時間がかかります

ヒューリスティック検索は、AI テクノロジで使用される情報に基づいた検索アルゴリズムです。 簡単に言えば、適切なデータと情報で検索し、可能な結果を​​導き出すことです。

ヒューリスティック検索は、ソリューションの周りのパスを生成します。 主に目標指向であるため、ヒューリスティックフォースはタスクを実行するのにそれほど時間はかかりません。

比較表

比較パラメータ	強引な	ヒューリスティック検索
他の名前	ブラインド検索または一律検索	インフォームド検索
プロセス	情報なしで検索する	情報で探す
時間がかかる	より多くの時間と長いプロセスを消費します	時間と手間のかかるプロセスを短縮
メモリ	大容量メモリが必要	大容量メモリ不要
ソリューション	解決への直接の道を証明しない	解決への道筋を示します
演算	検索に余分な機能は必要ありません	検索に使用

ブルートフォースとは？       

 ブルート フォースは、ブラインド サーチまたは均一サーチとも呼ばれます。 一様探索は、客観的な状態から非客観的な状態を見つけることができます。

ブラインドサーチでは、選択されるノートを制御することはできません。 ブラインドサーチまたはブルートフォースは、検索への直接的な経路がない場合の XNUMX つの主要な検索戦略のうちの XNUMX つです。                  

ブラインド検索では、使用できる単純な情報は生成されませんが、ビルド検索では、探しているかもしれないが手がかりのない回答が生成されます。

これらの検索では、検索に関する追加情報が提供されないため、名前ブラインド検索になります。

ブルート フォース アルゴリズムには、深さ制限検索、双方向検索、一様コスト検索、幅優先検索、深さ優先検索、反復深化深さ優先検索など、いくつかの種類があります。

幅優先検索は、ツリー レベルの形成によって検索を作成します。 訪問したいくつかのトピックをリンクします。 根源に最も近いユーザーの最も浅い目標を掘り起こします。

深さ優先探索は、問題の解決に至るまで、または行き止まりに到達するまで、ツリーを下っていきながらパスに沿って連続的にさまよいます。 行き止まりに到達すると、その経路を引き返し、別の経路を掘り出します。

ヒューリスティック検索とは

ヒューリスティック検索は、インフォームド検索とも呼ばれます。 それは目標指向です。

ヒューリスティック検索の主な目的は、さまざまな問題を迅速かつ簡単に処理することです。そのため、多くの時間とリソースを必要とせずに、または費やすことなく、おおよその答えを見つけることができます。

ヒューリスティック検索では、常に最も正確な解決策や最適な解決策が得られるとは限りませんが、合理的な時間枠で適切な解決策を見つけます。 このタイプの検索方法は、難しい問題を解決するのに非常に役立ちます。

そのため、解決が難しい問題や解決に際限なく時間がかかる問題には最適な方法です。

ヒューリスティック検索のガイドラインは、数学、科学のいくつかの問題に適用できます。

ヒューリスティック検索では、いくつかの手法を使用して配置空間を調べながら、配置がおそらくどこになるかを評価し、その領域に関する調査をゼロにします。

ヒューリスティック検索は、欲張り検索、A* ツリー検索、および A* グラフ検索にさらに分類できます。 貪欲な検索では、ゴールに最も近いノードが展開されます。

* ツリー検索は、均一コスト検索と欲張り検索の品質を統合します。 A*graph 検索は、同様のノードを複数回展開することにより、A*graph 検索で見つかった制限を取り除きます。

ブルートフォース検索とヒューリスティック検索の主な違い

1. ブルートフォースはブラインド検索または均一検索とも呼ばれ、ヒューリスティック検索はインフォームド検索として知られています。
2. ブルートフォース検索では適切な情報なしで検索が行われますが、ヒューリスティック検索では適切な情報で検索が行われます。
3. ブルート フォースは時間のかかる手順です。 また、時間のかかる手順であり、解決策を見つけるのに時間がかかります。 ただし、ヒューリスティック検索は迅速なプロセスであり、解決策を見つけるのにそれほど時間はかかりません。
4. ブルート フォースには大容量のメモリ ストレージが必要です。 ただし、ヒューリスティック検索は多くのメモリ ストレージを必要としません。
5. ブルート サーチにはソリューションへの直接的なパスはありませんが、ヒューリスティック サーチはソリューションへの直接的なパスを開きます。
6. ブルート フォースは、特に検索のための特別な機能を使用しません。 ただし、検索プロセスにはヒューリスティックフォースが使用されます。

参考情報

1. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/b138699.pdf
2. https://link.springer.com/article/10.1023/A:1009672832658