Ongelma 1: Ovatko kaikki tehtävät/ongelmat deterministisiä?



Samankaltaiset tiedostot
Ongelma 1: Ovatko kaikki tehtävät/ongelmat deterministisiä?

Ongelma(t): Mikä on Turingin kone? Miten Turingin kone liittyy funktioihin ja algoritmeihin? Miten Turingin kone liittyy tietokoneisiin?

Automaatit. Muodolliset kielet

Kognitiivinen mallintaminen 1

Ongelma 1: Mistä joihinkin tehtäviin liittyvä epädeterminismi syntyy?

1. (a) Seuraava algoritmi tutkii, onko jokin luku taulukossa monta kertaa:

Ongelma 1: Mistä joihinkin tehtäviin liittyvä epädeterminismi syntyy?

Turingin koneen laajennuksia

13 Lyhimmät painotetut polut

M =(K, Σ, Γ,, s, F ) Σ ={a, b} Γ ={c, d} = {( (s, a, e), (s, cd) ), ( (s, e, e), (f, e) ), (f, e, d), (f, e)

Tietorakenteet, laskuharjoitus 7, ratkaisuja

Tietorakenteet ja algoritmit - syksy

Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari Korhonen

Algoritmit 1. Luento 1 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 9 Ti Timo Männikkö

Konsensusongelma hajautetuissa järjestelmissä. Niko Välimäki Hajautetut algoritmit -seminaari

v 1 v 2 v 3 v 4 d lapsisolmua d 1 avainta lapsen v i alipuun avaimet k i 1 ja k i k 0 =, k d = Sisäsolmuissa vähint. yksi avain vähint.

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 5. marraskuuta 2015

Algoritmit 2. Luento 11 Ti Timo Männikkö

Ongelma(t): Mistä loogisista lausekkeista ja niitä käytännössä toteuttavista loogisista piireistä olisi hyötyä tietojenkäsittelyssä ja tietokoneen

Kognitiivinen mallintaminen I

Algoritmit 1. Luento 8 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 10 To Timo Männikkö

8.5. Järjestyssuhteet 1 / 19

Hahmon etsiminen syotteesta (johdatteleva esimerkki)

811120P Diskreetit rakenteet

811312A Tietorakenteet ja algoritmit V Verkkojen algoritmeja Osa1 : Leveys- ja syvyyshaku

9.5. Turingin kone. Turingin koneen ohjeet. Turingin kone on järjestetty seitsikko

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät Antti-Juhani Kaijanaho. 12. tammikuuta 2012

Kombinatorinen optimointi

Ongelma(t): Miten merkkijonoja voidaan hakea tehokkaasti? Millaisia hakuongelmia liittyy bioinformatiikkaan?

Itsestabilointi: perusmääritelmiä ja klassisia tuloksia

Harjoitus 1 ( )

Johdatus graafiteoriaan

58131 Tietorakenteet (kevät 2009) Harjoitus 11, ratkaisuja (Topi Musto)

6.4. Järjestyssuhteet

5. Rajoitelaskenta (Constraint Satisfaction)

4 Heuristinen haku. Eero Hyvönen Helsingin yliopisto

811120P Diskreetit rakenteet

Koneoppimisen soveltaminen graafihakualgoritmien ohjaamisessa. Joel Luukka

Yhteydettömän kieliopin jäsennysongelma

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta

Kieli merkitys ja logiikka. 2: Helpot ja monimutkaiset. Luento 2. Monimutkaiset ongelmat. Monimutkaiset ongelmat

Algoritmit 2. Luento 6 To Timo Männikkö

Harjoitus 6 ( )

Informaation arvo. Ohjelmistotekniikan laitos OHJ-2550 Tekoäly, kevät

Ongelma(t): Mistä loogisista lausekkeista ja niitä käytännössä toteuttavista loogisista piireistä olisi hyötyä tietojenkäsittelyssä ja tietokoneen

811312A Tietorakenteet ja algoritmit I Johdanto

Säännöllisten kielten sulkeumaominaisuudet

Täydentäviä muistiinpanoja Turingin koneiden vaihtoehdoista

9. Matemaattisista koneista.

Tehtävä: FIL Tiedostopolut

Mukautuvat järjestämisalgoritmit

Malliratkaisut Demot

Kokonaislukuoptiomointi Leikkaustasomenetelmät

1. Universaaleja laskennan malleja

Algoritmit 1. Luento 7 Ti Timo Männikkö

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 6, Ratkaisu

Johdatus graafiteoriaan

Hakumenetelmät ja ongelmanratkaisu

Kimppu-suodatus-menetelmä

Hakumenetelmät ja ongelmanratkaisu

Opintopolku-info vastuukäyttäjille Opintopolku.fi

3. Laskennan vaativuusteoriaa

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 29. toukokuuta 2013

Opintopolku-info vastuukäyttäjille

Tietojenkäsittelyn perusteet Lasse Lensu

Oikeasta tosi-epätosi -väittämästä saa pisteen, ja hyvästä perustelusta toisen.

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 9. lokakuuta 2016

Johdatus matematiikkaan

Harjoitus 6 ( )

Malliratkaisut Demot

1. Kuinka monella tavalla joukon kaikki alkiot voidaan järjestää jonoksi? Tähän antaa vastauksen: tuloperiaate ja permutaatio

Algoritmit 2. Luento 4 To Timo Männikkö

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

Johdatus graafiteoriaan

δ : (Q {q acc, q rej }) (Γ k {, }) Q (Γ k {, }) {L, R}.

TIE Tietorakenteet ja algoritmit 1. TIE Tietorakenteet ja algoritmit

Skedulointi, kuormituksen tasaus, robotin navigaatio

8. Kieliopit ja kielet

Dynaaminen analyysi II

811120P Diskreetit rakenteet

.. X JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 22. toukokuuta 2013

2. Seuraavassa kuvassa on verkon solmujen topologinen järjestys: x t v q z u s y w r. Kuva 1: Tehtävän 2 solmut järjestettynä topologisesti.

1 + b t (i, j). Olkoon b t (i, j) todennäköisyys, että B t (i, j) = 1. Siis operaation access(j) odotusarvoinen kustannus ajanhetkellä t olisi.

Turingin koneet. Sisällys. Aluksi. Turingin koneet. Turingin teesi. Aluksi. Turingin koneet. Turingin teesi

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

TIE Tietorakenteet ja algoritmit 261

Määrittelydokumentti

Algoritmit 2. Luento 6 Ke Timo Männikkö

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Todennäköisyyslaskenta ja puudiagrammit. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Kuinka arvioida tulevaisuuksien kartan laatua?

TIE448 Kääntäjätekniikka, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 9. marraskuuta 2009

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2013) Kurssikoe 2, , vastauksia

Luentorunko keskiviikolle Hierarkkinen ryvästäminen

Königsbergin sillat. Königsberg 1700-luvulla. Leonhard Euler ( )

Markov-kustannusmallit ja kulkuajat

Transkriptio:

Ongelma 1: Ovatko kaikki tehtävät/ongelmat deterministisiä? 2013-2014 Lasse Lensu 2

Ongelma 2: Milloin ongelmat muuttuvat oikeasti hankaliksi? 2013-2014 Lasse Lensu 3

Ongelma 3: Miten hankalia ongelmia voidaan ratkaista algoritmisesti? 2013-2014 Lasse Lensu 4

Algoritmin määritelmän mukaan sen tulee olla deterministinen eli tehtävän ratkaisun pitää olla yksikäsitteisesti määritelty ja algoritmin jokaisessa vaiheessa tiedetään täsmällisesti, mitä tehdään ja mitä seuraavaksi tehdään. Kaikki ongelmat eivät kuitenkaan ole luonteeltaan deterministisiä. 2013-2014 Lasse Lensu 5

Tietojenkäsittelyn perusteet 1 Hankalat ongelmat 2013-2014 Lasse Lensu 6

Hankalat ongelmat Alaoutinen, S., 2008 When solving problems, dig at the roots instead of just hacking at the leaves. (Anthony J. D'Angelo) Hankalat ongelmat: Hakuongelmat Heuristiikat 2013-2014 Lasse Lensu 7

Hankalat ongelmat Deterministiset ongelmat: Suorituksen jokaisessa vaiheessa on tarkkaan tiedetty, millä tavalla suoritusta jatketaan. Sama syöte aiheutti aina samojen valintojen tekemisen. Monet tehtävät luonteeltaan epädeterministisiä: Hakuongelmissa toimenpiteiden joukko etukäteen tiedossa. On epäselvää, mistä vastaus löytyy eli mihin suuntaan haussa kannattaa edetä. 2013-2014 Lasse Lensu 8

Epädeterministiset ongelmat Esim. shakki: Sallitut siirrot hyvin tiedossa, mutta niiden kokeilujärjestys voiton saavuttamiseksi on epäselvä. Esim. labyrintti: Käytettävissä olevat toimenpiteet: eteneminen etelään, länteen, pohjoiseen tai itään. Ei tiedetä, missä järjestyksessä ilmansuuntia pitää kokeilla, jotta päästään sokkelosta ulos mahdollisimman suoraa reittiä. 2013-2014 Lasse Lensu 9

Hakuongelmat J. Boberg, Johdatus tietojenkäsittelytieteeseen, Turun yliopisto, 2010. Epädeterministiset ongelmat voidaan muodollisesti kuvata hakuongelmina, joissa ratkaisu löytyy eri vaihtoehtojen (tilojen) joukosta. Hakuongelma kuvataan tilaesityksen avulla: Tilojen joukko S Alkutila s 0 S Lopputilojen joukko F S Siirrot t: S S, s i s j Ongelman ratkaisu alkaa alkutilasta s 0. Kussakin tilassa on joukko sallittuja siirtoja, jotka vievät uuteen tilaan s k-1 s k. 2013-2014 Lasse Lensu 10

Hakuongelmat Hakuavaruus = graafi, jossa on kaikki mahdolliset tilat ja niitä yhdistävät siirrot. Hakupuu = talletuspaikka siirroille, joita kokeillaan hakuavaruudessa lopputilaa haettaessa. Ratkaisupolku = hakupuun polku puun juuresta (alkutilasta) puun lehteen, jossa on lopputila: Paras ratkaisupolku = lyhyin ratkaisupolku. Paras lopputila = se tila, joka vie parhaaseen mahdolliseen tilanteeseen haun tekijän (tai tehtävän, esim. pelin) kannalta. 2013-2014 Lasse Lensu 11

Äärelliset hakuongelmat Hakuavaruus on äärellinen. Graafi voidaan muodostaa kokonaisuudessaan haun aikana. Ratkaisun löytyminen ennemmin tai myöhemmin on varmaa. Ongelmana on löytää nopein tai paras ratkaisu. 2013-2014 Lasse Lensu 12

Äärettömät hakuongelmat Hakuavaruus on ääretön. Graafia ei pystytä muodostamaan kokonaan. Ratkaisua ei välttämättä löydetä koskaan, jos on valittu väärä hakustrategia. Vaihtoehtoisesti ratkaisu lopulta löydetään, mutta hakuaika on tyypillisesti kelvoton. 2013-2014 Lasse Lensu 13

Leveyshaku Haku etenee leveänä rintamana joka suuntaan yhtä pitkälle Käyttää jonoa tilojen tallettamiseksi Ominaisuudet: Varovainen ja pessimistinen menetelmä Täydellinen (käy kaikki vaihtoehdot läpi niin haluttaessa) Varma Optimaalinen = äärellisessä haussa löydetään paras ratkaisu: Koko hakugraafi käydään tarvittaessa läpi. Pitää olla kyky tunnistaa ratkaisun paremmuus muihin ratkaisuihin nähden. 2013-2014 Lasse Lensu 14

Syvyyshaku Haku lähtee parhaana pidettyyn suuntaan, jota muutetaan ainoastaan, jos joudutaan perääntymään Käyttää pinoa tilojen tallettamiseksi Ominaisuudet: Rohkea ja optimistinen menetelmä Epätäydellinen Epävarma (joissakin tilanteissa) Ei-optimaalinen eli haku ei takaa optimaalista ratkaisua: Äärellisessäkään haussa ei välttämättä löydetä parasta ratkaisua, koska tyypillisesti haku lopetetaan heti ensimmäisen hyväksyttävän ratkaisun löydyttyä. 2013-2014 Lasse Lensu 15

Heuristiikka J. Boberg, Johdatus tietojenkäsittelytieteeseen, Turun yliopisto, 2010. Joukko sääntöjä, missä järjestyksessä vielä tutkimattomat tilat s 1...s k talletetaan muistiin/käydään läpi: Järjestys, jossa eri siirrot kokeillaan Heuristiikan merkitys: Leveyshaussa mitätön: Jokaisessa haun vaiheessa tutkitaan kaikki tilat, joihin tästä tilasta päästään. Syvyyshaussa ratkaiseva: Seuraavaksi tutkitaan vain tärkeimmäksi määriteltyä tilaa, johon tästä tilasta pääse, niin kauan kuin mahdollista: Vasta kun pääsuunta ei ole käytettävissä, kokeillaan muita etenemisen suuntia (vrt. perääntyminen algoritmistrategioissa). 2013-2014 Lasse Lensu 16

Esim. vähiten välilaskuja reitillä Los Angeles - Miami Seattle Detroit New York San Francisco Denver Philadelphia Houston Los Angeles St. Louis Miami 2013-2014 Lasse Lensu 17

Yhteenveto Hankalat ongelmat voidaan jakaa deterministisiin ja epädeterministisiin. Hankalien ongelmien ratkaisuun voidaan käyttää tyypillisiä algoritmien toteutustapoja, mutta useimpiin tarkoituksiin sopivat hakutekniikat ja heuristiikat. 2013-2014 Lasse Lensu 18