ਹਿਊਰੀਸਟਿਕ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ Java

Heuristic ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ Java ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਖੋਜ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ(ਗਿਆਨ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। Heuristics ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਅਪੂਰਣ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

Heuristic ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਹਿਊਰੀਸਟਿਕ ਸਰਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਟੀਚੇ ਲਈ ਕਿਸੇ ਰਾਜ ਦੀ "ਨੇੜਤਾ" ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹਿਊਰੀਸਟਿਕ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਦੁਹਰਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੰਭਾਵੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾ ਚੁਣਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਹੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

Heuristic ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ

ਲਾਭ:

• ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਖੋਜ: ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਖੋਜ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ, ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਵਿਆਪਕ ਉਪਯੋਗਤਾ: Heuristics ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਨੁਕਸਾਨ:

• ਸੰਭਾਵੀ ਅਸ਼ੁੱਧਤਾ: Heuristics ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਪੂਰਣ ਹੱਲ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ

Heuristic ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਉਦਾਹਰਨ A* ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਜੋ ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਮਾਰਗ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:

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  
            // ...  
        }  
    }  
}  

ਉਪਰੋਕਤ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਮਾਰਗ ਲੱਭਣ ਲਈ A* ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਗੁਆਂਢੀ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਮੌਜੂਦਾ ਨੋਡ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਮਾਰਗ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ।