Einführung in die Methoden der Künstlichen Intelligenz - Goethe ...

2.1 Algorithmische Suche
1. Dame A-1
2. Dame A-2; Bedrohung
3. Dame A-2 nach B-2 Bedrohung (Diagonale)
4. Dame B-2 nach C-2
5. Dame A-3; Bedrohung
6. Dame A-3 nach B-3; Bedrohung
usw
9. Dame auf Reihe 3 zurücknehmen, Dame C-2 auf D-2
10. Dame A-3
11. Dame A-3 nach B-3
usw.
2.1.2 Beispiel: „Missionare und Kannibalen“
3 Missionare und 3 Kannibalen sind auf einer Seite eines Flusses. Es gibt ein
Boot, in dem höchstens zwei Personen rudern können.
Bedingung: Auf keiner Uferseite dürfen jemals mehr Kannibalen als Missionare
sein.
Gesucht: ein Plan zur Überquerung des Flusses, der diese Bedingung einhält.
Kodierungsmöglichkeiten des Problems:
Wir betrachten aufeinanderfolgende Zustände, die aus der Anzahl M. und K. an einem
Ufer bestehen sowie der Position des Bootes:
1. Am Anfang: 3M, 3K, L, 0M, 0K
Ziel ist die Situation: 0M, 0K, R, 3M, 3K
mögliche zweite Situationen:
2.1 2M, 3K, R, 1M, 0K
2.2 1M, 3K, R, 2M, 0K
2.3 2M, 2K, R, 1M, 1K
2.4 3M, 2K, R, 0M, 1K
2.5 3M, 1K, R, 0M, 2K
Man sieht: 2.1 und 2.2 sind verboten, die anderen erlaubt.
Die naive Suche würde Zyklen enthalten, die dem Hin-und-Her-Rudern entsprechen,
ohne dass sich etwas ändert. Es gibt offensichtliche Verbesserungen der naiven Suche:
• Suche nicht in einem Baum aller Möglichkeiten, sondern in einem gerichteten Graphen.
• schon versuchte Situationen werden nicht noch einmal verfolgt.
Ein Diagramm des Zusammenhangs der ersten Zustände. Verbotene Zustände sind mit
M. Schmidt-Schauß & D. Sabel, Skript KI, WS 2012/13 23 Stand: 18. Oktober 2012