그러나 정보 검색 및 비 정보 검색 기술간에 정보 검색은보다 효율적이고 비용 효율적입니다.
비교 차트
| 비교 근거 | 정보 검색 | 정보가없는 검색 |
|---|---|---|
| 기본 | 지식을 사용하여 솔루션에 대한 단계를 찾습니다. | 지식의 사용 없음 |
| 능률 | 시간과 비용을 적게 소비하면서 매우 효율적입니다. | 효율성은 중재 적이다. |
| 비용 | 낮은 | 비교적 높은 |
| 공연 | 솔루션을보다 빨리 발견 | 속도는 정보 검색보다 느립니다. |
| 알고리즘 | 깊이 우선 검색, 너비 우선 검색 및 가장 낮은 비용의 첫 검색 | 경험적 깊이 우선 및 너비 우선 검색, A * 검색 |
정보 검색의 정의
정보 검색 기술은 문제의 해결책에 대한 단서를주기 위해 문제의 특정 지식을 활용합니다. 이러한 유형의 검색 전략은 실제로 알고리즘이 솔루션의 목표와 방향에 대해 걸리지 않도록합니다. 정보 검색은 낮은 검색 비용으로 최적 성이 달성되는 비용 측면에서 유리할 수 있습니다.
정보 검색 전략을 구현함으로써 그래프에서 최적 경로 비용을 탐색하기 위해 가장 유망한 노드 n이 휴리스틱 함수 h (n)에 삽입된다. 그런 다음이 함수는 노드 n에서 대상 노드로 계산 된 대략적인 경로 비용 인 음이 아닌 실수를 반환합니다.
여기에서 정보 기술의 가장 중요한 부분은 문제에 대한 추가 지식을 알고리즘에 전달하는 것을 용이하게하는 휴리스틱 함수입니다. 결과적으로 다양한 인접 노드를 통해 목표로가는 길을 찾는 데 도움이됩니다. 휴리스틱 깊이 우선 검색, 경험적 폭스 우선 검색, A * 검색 등과 같은 정보 검색에 기반한 다양한 알고리즘이 있습니다. 이제 휴리스틱 깊이 우선 탐색을 이해합시다.
경험적 깊이 우선 검색
아래의 깊이 우선 검색 방법과 유사하게, 경험적 깊이 우선 탐색은 경로를 선택하지만 다른 경로를 선택하기 전에 선택된 경로에서 모든 경로를 탐색합니다. 그러나 로컬 경로를 선택합니다. 가장 작은 휴리스틱 값이 프론티어의 우선 순위 인 경우 최상의 첫 번째 검색이라고합니다.
또 다른 정보 검색 알고리즘은 최저 비용 우선 개념과 최상의 첫 번째 검색을 병합하는 A * 검색입니다. 이 방법은 확장 할 경로를 검색하고 선택하는 과정에서 경로 비용과 경험적 정보를 모두 고려합니다. 시작부터 대상 노드까지 국경에있는 각 경로에 대해 사용 된 예상 전체 경로 비용입니다. 따라서 비용 (p)은 발견 된 경로의 비용이고 h (p)는 시작 노드에서 목표 노드까지의 경로 비용의 추정 된 값입니다.
정보가없는 검색의 정의
정보가없는 검색은 정보 검색과는 다른 방식으로 문제 정의를 제공하지만 문제에 대한 해결책을 찾기위한 추가 단계는 없습니다. 정보가없는 검색의 주요 목적은 대상과 대상이 아닌 상태를 구별하는 것입니다. 목표가 발견되어 후임자가보고 될 때까지 경로에서 향하고있는 대상을 완전히 무시합니다. 이 전략은 맹검 검색이라고도합니다.
이 카테고리에는 깊이 우선 검색, 균일 비용 검색, 너비 우선 검색 등과 같은 다양한 검색 알고리즘이 있습니다. 이제 깊이 우선 탐색의 도움으로 정보가없는 검색의 개념을 이해합시다.
깊이 우선 검색
깊이있는 첫 번째 검색에서는 노드를 추가하고 제거하는 데 Last in first out 스택이 사용됩니다. 한 번에 하나의 노드 만 추가되거나 제거되며 스택의 경계에서 제거 된 첫 번째 요소는 스택에 추가 된 마지막 요소가됩니다. 프론티어에서 스택을 사용하면 경로 검색이 깊이있는 방식으로 진행됩니다. 깊이 우선 탐색을 사용하여 최단 및 최적 경로를 탐색 할 때, 원하는 노드가 아닌 경우에도 인접 노드에 의해 생성 된 경로가 먼저 완료됩니다. 그런 다음 대체 경로가 역 추적을 통해 검색됩니다.
즉, 알고리즘은 각 노드에서 첫 번째 대안을 선택한 다음 첫 번째 선택에서 모든 경로를 통과 할 때까지 다른 대안으로 되돌아갑니다. 또한 그래프에 무한 루프 (주기)가 있기 때문에 검색이 중지 될 수있는 문제가 발생합니다.
정보 검색과 정보 검색의 주요 차이점
- 이전의 정보 검색 기술은 솔루션을 찾기 위해 지식을 사용합니다. 한편, 후자의 정보가없는 탐색 기술은 지식을 사용하지 않는다. 보다 간단한 용어로는 솔루션에 대한 추가 정보가 제공되지 않습니다.
- 정보 검색의 효율성은 정보가없는 검색보다 낫습니다.
- 정보가없는 검색은 정보 검색에 비해 솔루션에 대한 단서가 없기 때문에 더 많은 시간과 비용을 소비합니다.
- 심도 우선 검색, 폭 우선 검색 및 가장 낮은 비용 우선 검색은 정보가없는 검색 범주에 속하는 알고리즘입니다. 반대로, 정보 검색은 발견 적 깊이 우선, 경험적 폭스 우선 탐색 및 A * 검색과 같은 알고리즘을 포함합니다.
결론
정보 검색은 솔루션에 관한 방향을 제공하지만 정보가없는 검색에서는 솔루션에 대한 제안이 제공되지 않습니다. 이는 알고리즘이 구현 될 때 정보가없는 검색을 더 길게 만든다.
