휴리스틱 검색 알고리즘 Java

Java 휴리스틱 검색 알고리즘 은 검색 프로세스를 안내하기 위해 추정된 정보(지식)를 사용하는 프로그래밍 의 지능형 검색 방법입니다. Heuristics 문제의 현재 상태에 대한 불완전한 지식과 추정된 정보를 기반으로 하는 대략적인 문제 해결 방법입니다.

경험적 검색 알고리즘의 작동 방식

경험적 검색 알고리즘은 경험적 기능을 사용하여 목표에 대한 상태의 "가까움"을 평가합니다. 각 검색 반복 중에 알고리즘은 잠재적 상태의 경험적 값을 기반으로 검색 방향을 선택합니다. 목표는 경험적 가치를 최적화하여 문제에 대한 대략적인 해결책을 찾는 것입니다.

휴리스틱 검색 알고리즘의 장점과 단점

장점:

• 지능형 검색: 알고리즘은 추정된 지식을 사용하여 검색을 안내하고 시간과 리소스를 최적화합니다.
• 폭넓은 적용 가능성: Heuristics 실제 시나리오의 다양한 최적화 및 검색 문제에 적용될 수 있습니다.

단점:

• 잠재적인 부정확성: Heuristics 추정과 잠재적으로 부정확한 정보에 의존하여 불완전한 솔루션을 제공합니다.

예와 설명

휴리스틱 검색 알고리즘의 일반적인 예로는 지도에서 최단 경로를 찾는 데 사용되는 A* 알고리즘이 있습니다. 이 알고리즘이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

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  
            // ...  
        }  
    }  
}  

위의 예에서는 A* 알고리즘을 사용하여 지도에서 최단 경로를 찾습니다. 현재 노드에 대한 총 비용과 휴리스틱 추정을 기반으로 주변 노드를 탐색합니다. 결과는 시작점에서 목표점까지의 최단 경로를 찾는 것입니다.