tgoop.com/bits_learn/91
Last Update:
📊 الگوریتم IDA* برای حل مکعب روبیک 📊
مکعب روبیک یک پازل مکانیکی سه‌بعدی است که با چرخاندن لایه‌ها باید تمام وجوه آن به رنگ‌های یکسان بازگردانده شود. الگوریتم Iterative Deepening A* یا IDA* یکی از بهترین روش‌ها برای حل مکعب روبیک است.
🔻 نحوه کار الگوریتم IDA*
این الگوریتم ترکیبی از جستجوی عمق اول (DFS) و جستجوی اول سطح (BFS) است که از یک هیوریستیک برای هدایت جستجو به سمت هدف استفاده می‌کند. الگوریتم IDA* به صورت بازگشتی عمل کرده و در هر تکرار عمق جستجو را افزایش می‌دهد تا زمانی که به جواب برسد. این الگوریتم از یک هیوریستیک برای تخمین فاصله تا هدف استفاده می‌کند و تنها به حالاتی که هیوریستیک آنها کمتر از یک آستانه معین است، پرداخته می‌شود. این آستانه در هر تکرار افزایش می‌یابد.
🔻 نکات کلیدی برای بهینه‌سازی الگوریتم IDA*
◽️ حذف حرکت‌های تکراری
- حذف حرکت ساده: با نگه داشتن تاریخچه یک حرکت، می‌توانید فاکتور شاخه‌بندی را از 18 به 15 کاهش دهید. هر وجه را نباید دو بار پشت سر هم حرکت دهید.
- حذف حرکت پیشرفته: با دسته‌بندی وجه‌ها به "اول" و "دوم"، پس از حرکت یک وجه اول، می‌توانید هر یک از وجه‌های دیگر را حرکت دهید. اما پس از حرکت یک وجه دوم، نمی‌توانید دوباره همان وجه یا وجه اول مخالف را حرکت دهید. این روش فاکتور شاخه‌بندی را به 12 کاهش می‌دهد.
◽️ هیوریستیک‌ها
- پایگاه داده‌های الگو (PDBs): گوشه‌ها را به طور کامل حل کنید و نتایج را در یک جدول هش ذخیره کنید. این هیوریستیک‌ها قابل قبول و سازگار هستند.
- روش ساده‌تر: تعداد حرکت‌های لازم برای هر گوشه/لبه را محاسبه کنید و مجموع آنها را بر 8 تقسیم کنید تا یک هیوریستیک قابل قبول بدست آورید.
با استفاده از این روش‌ها می‌توانید الگوریتم IDA* را بهینه‌سازی کرده و مکعب روبیک را به طور موثرتری حل کنید.
🔸 Bits Learn | CSSA IUST | LinkedIn
BY Bits Learn
Share with your friend now:
tgoop.com/bits_learn/91