AI Atlas › Fundamenty i rozumowanie Przeszukiwanie i planowanie Search and planning · id search
Jak szukać drogi do celu w przestrzeni możliwości.
How to find a route to a goal in a space of possibilities.
In one sentence To szukanie rozwiązania wśród możliwych wyborów i układanie kroków prowadzących do celu.
This finds solutions among possible choices and arranges steps towards a goal.
Problem it solves Znasz cel, ale liczba możliwych dróg, ruchów lub układów utrudnia wybranie dobrego rozwiązania.
You know the goal, but many possible routes, moves or arrangements make a good solution hard to find.
What it does Porównuje możliwe działania i ich skutki, sprawdza warunki oraz wybiera, które warianty warto zbadać dalej.
It compares possible actions and their consequences, checks constraints and chooses which alternatives to explore further.
Everyday example Program układa plan przewiezienia mebli, sprawdzając kolejność kursów, dostępność auta i to, co zmieści się w każdym przejeździe.
Software plans a furniture move by checking trip order, vehicle availability and what fits on each trip.
This concerns you if you… masz cel i wiele możliwych sposobów jego osiągnięcia musisz ułożyć działania z uwzględnieniem ograniczeń have a goal and many ways to reach it need to arrange actions while respecting constraints Examples A* · heurystyki · planowanie A* · heuristics · planning Subtopics Gry i przeszukiwanie z przeciwnikiem (minimax) (Adversarial search and games (minimax, alpha-beta)) : Choosing moves when an opponent plays against you: game trees, minimax, alpha-beta pruning, Monte Carlo tree search.Planowanie automatyczne (PDDL) (Automated planning (PDDL)) : Finding a sequence of actions that reaches a goal from a formal world description; today also as verifiable support for LLM agent planning.Problemy z ograniczeniami (CSP) (Constraint satisfaction problems (CSP)) : Assigning values to variables so all constraints hold — schedules, layouts, sudoku.Przeszukiwanie heurystyczne (A*) (Heuristic search (A*)) : A* orders nodes by the sum of path cost so far and heuristic cost to the goal. An admissible heuristic guarantees optimality in tree search; graph search must additionally handle newly found cheaper paths to previously visited states correctly.Przeszukiwanie lokalne (wspinaczka, wyżarzanie) (Local search (hill climbing, simulated annealing)) : Improving a candidate solution step by step by exploring its neighbours instead of the whole space: hill climbing, simulated annealing, tabu search.Przeszukiwanie ślepe (BFS, DFS) (Uninformed search (BFS, DFS, uniform-cost)) : Systematically exploring a state space without knowing where the goal is.Related topics Sources