Szerkesztő:Palkó Tamás/SMA*

A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából

SMA * vagy Simplified Memory Bounded A* egy, az A* algoritmus alapján működő legrövidebb út algoritmus. Az SMA* fő előnye, hogy korlátozott memóriát használ, míg az A * algoritmushoz szükség lehet exponenciális memóriára. Az SMA * összes többi jellemzőjét az A*-tól örökli.

Folyamat[szerkesztés]

Mint az A*, a heurisztika szerint kibővíti a legígéretesebb ágakat. Amitől különbözik, hogy az SMA* olyan csomópontokat vág le, amelyek bővítése a vártnál kevésbé ígéretesnek bizonyul. Ez a megközelítés lehetővé teszi az algoritmus számára az ágak felfedezését és a backtrack használatát más ágak felfedezésére.

A csomópontok kibővítését és metszését a két érték megtartása vezérli minden csomóponjátra. Az csomópont értéke becsüli meg a cél elérésének költségeit azáltal, hogy egy utat választ az adott csomóponton keresztül. Minél alacsonyabb az érték, annál nagyobb a prioritás. Mint az A* -ban, ez az érték , de ezt követően frissíti, hogy tükrözze ezen becslés változásait, amikor gyermekei kibővülnek. A teljesen kibővített csomópont értéke legalább olyan nagy, mint utódai. Ezenkívül a csomópont tárolja a legjobb elfeledett utódjának értékét. Ez az érték helyreáll, ha az elfelejtett utód a legígéretesebb utód.

Az első csomóponttól kezdve fenntartja az OPEN-t, lexikográfiailag értéke és mélység szerint rendezve. Amikor kiválaszt egy csomópontot a kibővítéshez, e sorrend szerint választja meg a legjobbat. Amikor kiválaszt egy csomópontot a metszésre, akkor a legrosszabbat választja.

Tulajdonságok[szerkesztés]

Az SMA * a következő tulajdonságokkal rendelkezik

  • Heurisztikusan működik, csakúgy, mint A *
  • Teljes, ha az engedélyezett memória elég magas ahhoz, hogy a legkisebb megoldást tárolja
  • Optimális, ha az engedélyezett memória elég magas ahhoz, hogy a legkisebb optimális megoldást tárolja, különben a legjobb megoldást adja vissza, amely belefér az engedélyezett memóriába.
  • Elkerüli az ismétlődő állapotokat, mindaddig, amíg a memória megkötése lehetővé teszi
  • Az összes rendelkezésre álló memóriát felhasználja
  • Az algoritmus memóriatartományának kibővítése csak a számítás gyorsítását eredményezheti
  • Ha elegendő memória áll rendelkezésre a teljes keresési fa tárolására, akkor a számításnak optimális sebessége van

Implementáció[szerkesztés]

Az SMA* megvalósítása nagyon hasonlít az A* alkalmazásához, az egyetlen különbség az, hogy ha nincs szabad hely, akkor a legnagyobb f-költségű csomópontokat kiteszik a sorból. Mivel ezeket a csomópontokat törli, az SMA* -nak meg kell jegyeznie a szülőcsomóponttal a legjobban elfeledett gyermek f-költségét. Amikor úgy tűnik, hogy az összes felfedezett útvonal rosszabb, mint egy ilyen elfeledett útvonal, az útvonal újragenerálódik.[1]

Pszeudokód:

function SMA-star(problem): path
 queue: set of nodes, ordered by f-cost;
begin
 queue.insert(problem.root-node);

 while True do begin
  if queue.empty() then return failure; //there is no solution that fits in the given memory
  node := queue.begin(); // min-f-cost-node
  if problem.is-goal(node) then return success;
  
  s := next-successor(node)
  if !problem.is-goal(s) && depth(s) == max_depth then
    f(s) := inf; 
    // there is no memory left to go past s, so the entire path is useless
  else
    f(s) := max(f(node), g(s) + h(s));
    // f-value of the successor is the maximum of
    //   f-value of the parent and 
    //   heuristic of the successor + path length to the successor
  endif
  if no more successors then
    update f-cost of node and those of its ancestors if needed
  
  if node.successors  queue then queue.remove(node); 
  // all children have already been added to the queue via a shorter way
  if memory is full then begin
   badNode := shallowest node with highest f-cost;
   for parent in badNode.parents do begin
    parent.successors.remove(badNode);
    if needed then queue.insert(parent); 
   endfor
  endif

  queue.insert(s);
 endwhile
end

Fordítás[szerkesztés]

Ez a szócikk részben vagy egészben a SMA* című angol Wikipédia-szócikk ezen változatának fordításán alapul. Az eredeti cikk szerkesztőit annak laptörténete sorolja fel. Ez a jelzés csupán a megfogalmazás eredetét és a szerzői jogokat jelzi, nem szolgál a cikkben szereplő információk forrásmegjelöléseként.

Irodalom[szerkesztés]

  1. Russell, S. (1992). „Efficient memory-bounded search methods”. Proceedings of the 10th European Conference on Artificial intelligence: 1–5, Vienna, Austria: John Wiley & Sons, New York, NY. 

[[Kategória:Gráfalgoritmusok]]