Algorithme de recherche heuristique dans Java

L'algorithme de recherche heuristique est une méthode de recherche intelligente en Java programmation qui repose sur l'utilisation d'informations estimées(connaissances) pour guider le processus de recherche. Heuristics est une méthode approximative de résolution de problèmes basée sur des connaissances imparfaites et des informations estimées sur l'état actuel du problème.

Comment fonctionne l'algorithme de recherche heuristique

L'algorithme de recherche heuristique utilise des fonctions heuristiques pour évaluer la « proximité » d'un État par rapport à l'objectif. Lors de chaque itération de recherche, l'algorithme sélectionne une direction de recherche en fonction des valeurs heuristiques des états potentiels. L’objectif est d’optimiser la valeur heuristique, conduisant à une solution approximative du problème.

Avantages et inconvénients de l'algorithme de recherche heuristique

Avantages:

• Recherche intelligente : l'algorithme utilise des connaissances estimées pour guider la recherche, en optimisant le temps et les ressources.
• Large applicabilité : Heuristics peut être appliqué à divers problèmes d’optimisation et de recherche dans des scénarios du monde réel.

Désavantages:

• Inexactitude potentielle : Heuristics comptez sur des estimations et des informations potentiellement inexactes, ce qui entraîne des solutions imparfaites.

Exemple et explication

Un exemple courant d’algorithme de recherche heuristique est l’algorithme A*, utilisé pour trouver le chemin le plus court sur une carte. Voyons comment fonctionne cet algorithme :

import java.util.*;  
  
class Node {  
    int x, y;  
    int cost, heuristic;  
  
    Node(int x, int y, int cost, int heuristic) {  
        this.x = x;  
        this.y = y;  
        this.cost = cost;  
        this.heuristic = heuristic;  
    }  
}  
  
public class HeuristicSearchExample {  
    static int heuristic(int x, int y, int targetX, int targetY) {  
        return Math.abs(targetX- x) + Math.abs(targetY- y);  
    }  
  
    static void heuristicSearch(int[][] grid, int startX, int startY, int targetX, int targetY) {  
        PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>((a, b) ->(a.cost + a.heuristic)-(b.cost + b.heuristic));  
        pq.offer(new Node(startX, startY, 0, heuristic(startX, startY, targetX, targetY)));  
  
        while(!pq.isEmpty()) {  
            Node current = pq.poll();  
            int x = current.x;  
            int y = current.y;  
  
            if(x == targetX && y == targetY) {  
                System.out.println("Found target at(" + x + ", " + y + ")");  
                return;  
            }  
  
            // Explore neighboring nodes and add to the priority queue  
            // based on total cost and heuristic  
            // ...  
        }  
    }  
}  

Dans l’exemple ci-dessus, nous utilisons l’algorithme A* pour trouver le chemin le plus court sur une carte. Les nœuds voisins sont explorés sur la base du coût total pour le nœud actuel et de l'estimation heuristique. Le résultat est de trouver le chemin le plus court du point de départ au point cible.