Ongelma 1: Ovatko kaikki tehtävät/ongelmat deterministisiä?



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

Kognitiivinen mallintaminen 1

Automaatit. Muodolliset kielet

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?

13 Lyhimmät painotetut polut

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

Turingin koneen laajennuksia

Kognitiivinen mallintaminen I

Algoritmit 1. Luento 9 Ti Timo Männikkö

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

Konsensusongelma hajautetuissa järjestelmissä. Niko Välimäki Hajautetut algoritmit -seminaari

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

Algoritmit 1. Luento 1 Ti Timo Männikkö

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.

Algoritmit 2. Luento 11 Ti Timo Männikkö

Tietorakenteet ja algoritmit - syksy

Algoritmit 1. Luento 8 Ke Timo Männikkö

Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari Korhonen

Yleistä. Esimerkki. Yhden palvelimen jono. palvelin. saapuvat asiakkaat. poistuvat asiakkaat. odotushuone, jonotuspaikat

TIE Tietorakenteet ja algoritmit 261

4 Heuristinen haku. Eero Hyvönen Helsingin yliopisto

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

Algoritmit 2. Luento 10 To Timo Männikkö

Itsestabilointi: perusmääritelmiä ja klassisia tuloksia

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

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö

A TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT

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

9. Matemaattisista koneista.

Algoritmit 1. Luento 7 Ti Timo Männikkö

5. Rajoitelaskenta (Constraint Satisfaction)

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

Hahmon etsiminen syotteesta (johdatteleva esimerkki)

Koneoppimisen soveltaminen graafihakualgoritmien ohjaamisessa. Joel Luukka

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta

Yhteydettömän kieliopin jäsennysongelma

.. X JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

Pinoautomaatit. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 6. kesäkuuta 2013 TIETOTEKNIIKAN LAITOS. Pinoautomaatit.

8.5. Järjestyssuhteet 1 / 19

Algoritmit 2. Luento 6 To Timo Männikkö

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

Informaation arvo. Ohjelmistotekniikan laitos OHJ-2550 Tekoäly, kevät

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

811120P Diskreetit rakenteet

Kombinatorinen optimointi

Säännöllisten kielten sulkeumaominaisuudet

Täydentäviä muistiinpanoja Turingin koneiden vaihtoehdoista

Tehtävä: FIL Tiedostopolut

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

Mukautuvat järjestämisalgoritmit

Pinoautomaatit. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 6. lokakuuta 2016 TIETOTEKNIIKAN LAITOS

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

Kokonaislukuoptiomointi Leikkaustasomenetelmät

Johdatus graafiteoriaan

1. Universaaleja laskennan malleja

6.4. Järjestyssuhteet

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.

Kimppu-suodatus-menetelmä

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 6, Ratkaisu

Hakumenetelmät ja ongelmanratkaisu

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.

811120P Diskreetit rakenteet

3. Laskennan vaativuusteoriaa

Hakumenetelmät ja ongelmanratkaisu

Johdatus graafiteoriaan

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

Harjoitus 6 ( )

Tietojenkäsittelyn perusteet Lasse Lensu

Graafin 3-värittyvyyden tutkinta T Graafiteoria, projektityö (eksakti algoritmi), kevät 2005

Ongelma(t): Jotta tietokone olisi mahdollisimman yleiskäyttöinen ja suorituskykyinen, niin miten tietokoneen resurssit tulisi tarjota ohjelmoijalle,

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

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 19. syyskuuta 2016

Malliratkaisut Demo 1

Harjoitus 6 ( )

Algoritmit 2. Luento 4 To Timo Männikkö

Malliratkaisut Demot

Skedulointi, kuormituksen tasaus, robotin navigaatio

811120P Diskreetit rakenteet

TIE Tietorakenteet ja algoritmit 1. TIE Tietorakenteet ja algoritmit

8. Kieliopit ja kielet

Dynaaminen analyysi II

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

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta

Pinoautomaatit. Pois kontekstittomuudesta

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

Algoritmit 2. Luento 6 Ke Timo Männikkö

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

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

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

Lukuteoria. Eukleides Aleksandrialainen (n. 300 eaa)

Markov-kustannusmallit ja kulkuajat

verkkojen G ja H välinen isomorfismi. Nyt kuvaus f on bijektio, joka säilyttää kyseisissä verkoissa esiintyvät särmät, joten pari

Rationaalinen agentti. Kognitiivinen mallintaminen I. Rationaalinen agentti. Rationaalinen agentti. Kognitiivinen mallintaminen I, kevät /1/08

A*-algoritmi ja siihen pohjautuvat muistirajoitetut heuristiset reitinhakualgoritmit

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

Opintopolku-info vastuukäyttäjille Opintopolku.fi

Johdanto peliteoriaan Kirja kpl. 2

Transkriptio:

Ongelma 1: Ovatko kaikki tehtävät/ongelmat deterministisiä? 2012-2013 Lasse Lensu 2

Ongelma 2: Milloin ongelmat muuttuvat oikeasti hankaliksi? 2012-2013 Lasse Lensu 3

Ongelma 3: Miten hankalia ongelmia voidaan ratkaista algoritmisesti? 2012-2013 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. 2012-2013 Lasse Lensu 5

Tietojenkäsittelyn perusteet 1 Hankalat ongelmat 2012-2013 Lasse Lensu 6

Algoritminen ongelmanratkaisu 2012-2013 Lasse Lensu 7

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 2012-2013 Lasse Lensu 8

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 edetään. 2012-2013 Lasse Lensu 9

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. 2012-2013 Lasse Lensu 10

Hakuongelmat 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. 2012-2013 Lasse Lensu 11

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. 2012-2013 Lasse Lensu 12

Äärelliset hakuongelmat Hakuavaruus on äärellinen. Graafi voidaan muodostaa kokonaisuudessaan haun aikana. Ratkaisun löytyminen ennemmin tai myöhemmin on varmaa. Ongelmana on löytää nopein/paras ratkaisu. 2012-2013 Lasse Lensu 13

Äärettömät hakuongelmat Hakuavaruus on ääretön. Graafia ei pystytä muodostamaan kokonaan. Ratkaisua ei välttämättä löydetä koskaan, jos/kun on valittu väärä hakustrategia. Vaihtoehtoisesti ratkaisu lopulta löydetään, mutta hakuaika on tyypillisesti kelvoton. 2012-2013 Lasse Lensu 14

Leveyshaku Varovainen ja pessimistinen menetelmä Haku etenee leveänä rintamana joka suuntaan yhtä pitkälle Käyttää jonoa (FIFO = First in, first out) tilojen tallettamiseksi Täydellinen Varma Optimaalinen = äärellisessä haussa löydetään paras ratkaisu: Koko hakugraafi käydään tarvittaessa läpi. Pitää olla kyky tunnistaa ratkaisun paremmuus muihin ratkaisuihin nähden. 2012-2013 Lasse Lensu 15

Syvyyshaku Rohkea ja optimistinen menetelmä Haku lähtee parhaana pidettyyn suuntaan: Suuntaa muutetaan ainoastaan, jos joudutaan perääntymään. Käyttää pinoa (LIFO = Last in, first out) tilojen tallettamiseksi Epätäydellinen Epävarma: Epätäydellisyyden vuoksi äärellisessä ja äärettömässä haussa ratkaisu voi jäädä kokonaan löytymättä, vaikka sellainen olisi lähelläkin. Ei-optimaalinen eli haku ei takaa optimaalista ratkaisua: Äärellisessäkään haussa ei välttämättä löydetä parasta ratkaisua, koska tyypillisesti haku lopetetaan heti ensimmäisen ratkaisun löydyttyä. 2012-2013 Lasse Lensu 16

Heuristiikka Missä järjestyksessä 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). 2012-2013 Lasse Lensu 17

Esim. vähiten välilaskuja reitillä Los Angeles - Miami Seattle Detroit New York San Francisco Denver Philadelphia Houston Los Angeles St. Louis Miami 2012-2013 Lasse Lensu 18

Yhteenveto Hankalat ongelmat voidaan jakaa deterministisiin ja epädeterministisiin. Hankalien ongelmien ratkaisuun voidaan käyttää tyypillisiä algoritmien toteutustapoja, mutta useimpiin tarkoituksiin sopivat hakutekniikat ja heuristiikat. 2012-2013 Lasse Lensu 19