অবহিত এবং অজানা তথ্যের মধ্যে পার্থক্য
কন্টেন্ট
- তুলনা রেখাচিত্র
- অবহিত অনুসন্ধানের সংজ্ঞা
- হিউরিস্টিক গভীরতা প্রথম অনুসন্ধান
- অজানা অনুসন্ধানের সংজ্ঞা
- গভীরতা প্রথম অনুসন্ধান
- উপসংহার
অনুসন্ধান কোনও সমস্যা সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলির ক্রম সন্ধান করার প্রক্রিয়া। অবহিত এবং অজ্ঞাত অনুসন্ধানের মধ্যে পূর্বের পার্থক্য হ'ল অবহিত অনুসন্ধানটি কোথায় এবং কীভাবে সমাধানটি সন্ধান করতে হবে তার গাইডলাইন সরবরাহ করে। বিপরীতে, অজানা অনুসন্ধান তার নির্দিষ্টকরণ ব্যতীত সমস্যা সম্পর্কিত কোনও অতিরিক্ত তথ্য দেয় না।
যাইহোক, উভয় অবহিত এবং অপরিশোধিত অনুসন্ধান কৌশলগুলির মধ্যে, অবহিত অনুসন্ধানটি আরও দক্ষ এবং সাশ্রয়ী।
-
- তুলনা রেখাচিত্র
- সংজ্ঞা
- মূল পার্থক্য
- উপসংহার
তুলনা রেখাচিত্র
| তুলনার জন্য ভিত্তি | অবহিত অনুসন্ধান | অজানা অনুসন্ধান |
|---|---|---|
| মৌলিক | সমাধানের পদক্ষেপগুলি খুঁজতে জ্ঞান ব্যবহার করে। | জ্ঞানের ব্যবহার নেই |
| দক্ষতা | কম সময় এবং ব্যয় ব্যয় করায় অত্যন্ত দক্ষ। | দক্ষতা মধ্যস্থতা হয় |
| মূল্য | কম | তুলনামূলকভাবে উচ্চ |
| কর্মক্ষমতা | আরও দ্রুত সমাধান সন্ধান করে | তথ্যযুক্ত অনুসন্ধানের চেয়ে গতি ধীর |
| আলগোরিদিম | প্রথমত এবং প্রস্থের প্রথম অনুসন্ধান, এবং এ * অনুসন্ধানের তাত্পর্যপূর্ণ গভীরতা | গভীরতা-প্রথম অনুসন্ধান, প্রস্থ-প্রথম অনুসন্ধান এবং সর্বনিম্ন ব্যয় প্রথম অনুসন্ধান |
অবহিত অনুসন্ধানের সংজ্ঞা
অবহিত অনুসন্ধান কৌশলটি সমস্যার নির্দিষ্ট জ্ঞানকে সমস্যার সমাধানের জন্য একটি সূত্র দেওয়ার জন্য ব্যবহার করে। এই ধরণের অনুসন্ধান কৌশলটি আসলে অ্যালগরিদমকে লক্ষ্য এবং সমাধানের দিকনির্দেশ সম্পর্কে হোঁচট খায় বাধা দেয়। অবগত অনুসন্ধানের ব্যয়টি কার্যকরভাবে কার্যকর হতে পারে যেখানে কম অনুসন্ধান ব্যয়ে অনুকূলতা অর্জন করা হয়।
অবহিত অনুসন্ধান কৌশল বাস্তবায়নের মাধ্যমে গ্রাফের একটি সর্বোত্তম পথ ব্যয় সন্ধান করতে সর্বাধিক প্রতিশ্রুতিযুক্ত নোডগুলি হিউরিস্টিক ফাংশন h (n) এ .োকানো হয়। তারপরে ফাংশনটি একটি অ-নেতিবাচক আসল নম্বর দেয় যা নোড এন থেকে লক্ষ্য নোডে গণনা করা একটি আনুমানিক পথ ব্যয়।
এখানে অবহিত কৌশলটির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশটি হিউরিস্টিক ফাংশন যা সমস্যার অতিরিক্ত জ্ঞানটি অ্যালগরিদমে সরবরাহ করতে সহায়তা করে। ফলস্বরূপ, এটি বিভিন্ন প্রতিবেশী নোডের মাধ্যমে লক্ষ্যটির পথ সন্ধান করতে সহায়তা করে। জ্ঞাত অনুসন্ধানের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন অ্যালগরিদম রয়েছে যেমন হিউরিস্টিক গভীরতা-প্রথম অনুসন্ধান, হিউরিস্টিক চওড়া-প্রথম অনুসন্ধান, এ * অনুসন্ধান, ইত্যাদি। আসুন এখন হিউরিস্টিক গভীরতা-প্রথম অনুসন্ধানটি বুঝতে পারি।
হিউরিস্টিক গভীরতা প্রথম অনুসন্ধান
তাত্পর্যপূর্ণ গভীরতার নীচে প্রদত্ত গভীরতা-প্রথম অনুসন্ধান পদ্ধতির অনুরূপ প্রথম অনুসন্ধানটি একটি পথ বেছে নেয় তবে অন্য পথ বেছে নেওয়ার আগে নির্বাচিত পথ থেকে সমস্ত পাথকে অতিক্রম করে। তবে এটি স্থানীয়ভাবে সেরা পথ বেছে নেয়। যে ক্ষেত্রে সবচেয়ে ক্ষুদ্রতর হিউরিস্টিক মান হ'ল সীমান্তের জন্য অগ্রাধিকার, তবে এটি সেরা প্রথম অনুসন্ধান হিসাবে পরিচিত is
আরেকটি অবগত অনুসন্ধানের অ্যালগরিদম হ'ল একটি * অনুসন্ধান যা সর্বনিম্ন ব্যয়ের প্রথম এবং সেরা প্রথম অনুসন্ধানগুলির ধারণাটি একত্রিত করে। এই পদ্ধতিটি পাথের ব্যয় এবং তাত্পর্যপূর্ণ তথ্য উভয় বিবেচনা করে অনুসন্ধান এবং প্রসারণের জন্য পথটি নির্বাচন করার প্রক্রিয়াটি বিবেচনা করে। শুরু থেকে লক্ষ্য নোডের সীমান্তে বসবাসকারী প্রতিটি পাথের জন্য ব্যবহৃত আনুমানিক মোট পাথ ব্যয়। অতএব এটি একই সাথে দুটি ফাংশন ব্যবহার করে - ব্যয় (পি) হ'ল আবিষ্কৃত পাথের ব্যয় এবং এইচ (পি) হ'ল শুরু নোড থেকে লক্ষ্য নোড পর্যন্ত পথ ব্যয়ের আনুমানিক মান।
অজানা অনুসন্ধানের সংজ্ঞা
অজ্ঞাত অনুসন্ধানগুলি তথ্যের চেয়ে অনুসন্ধানের চেয়ে পৃথক যে এটি কেবল সমস্যার সংজ্ঞা সরবরাহ করে তবে সমস্যার সমাধান অনুসন্ধানের জন্য আর কোনও পদক্ষেপ নেই। অজ্ঞাত অনুসন্ধানের প্রাথমিক উদ্দেশ্য হ'ল লক্ষ্য এবং অ-লক্ষ্য-স্থিতির মধ্যে পার্থক্য করা এবং এটি লক্ষ্যটিকে আবিষ্কার না করে এবং উত্তরসূরির রিপোর্ট না করা পর্যন্ত এটি যে গন্তব্যটির দিকে এগিয়ে চলেছে তা সম্পূর্ণ উপেক্ষা করে। এই কৌশলটি অন্ধ অনুসন্ধান হিসাবেও পরিচিত।
এই বিভাগের অধীনে বিভিন্ন অনুসন্ধান অ্যালগরিদম রয়েছে যেমন গভীরতা-প্রথম অনুসন্ধান, অভিন্ন ব্যয় অনুসন্ধান, প্রস্থ-প্রথম অনুসন্ধান এবং আরও অনেক কিছু। আসুন এখন গভীরতা-প্রথম অনুসন্ধানের সাহায্যে অজ্ঞাত অনুসন্ধানের পিছনে ধারণাটি বুঝতে পারি।
গভীরতা প্রথম অনুসন্ধান
গভীরতার সাথে প্রথম অনুসন্ধানে, সর্বশেষে প্রথম আউট স্ট্যাক নোডগুলি যুক্ত করতে এবং মুছে ফেলার জন্য ব্যবহৃত হয়। একসাথে কেবল একটি নোড যুক্ত বা সরানো হবে এবং স্ট্যাকের সীমানা থেকে সরানো প্রথম উপাদানটি স্ট্যাকের সাথে যুক্ত হওয়া শেষ উপাদান। সীমান্তে স্ট্যাক নিয়োগের মাধ্যমে পাথ অনুসন্ধানে প্রথমে গভীরতার সাথে এগিয়ে যায়। গভীরতা-প্রথম অনুসন্ধান ব্যবহার করে যখন একটি সংক্ষিপ্ততম এবং সর্বোত্তম পথ অনুসন্ধান করা হয়, তখন সংলগ্ন নোডগুলির দ্বারা তৈরি পথটি পছন্দসই না হলেও প্রথমে সম্পূর্ণ হয়। তারপরে ব্যাকট্র্যাকিংয়ের মাধ্যমে বিকল্প পথটি অনুসন্ধান করা হবে।
অন্য কথায়, অ্যালগরিদম প্রতিটি নোডে প্রথম বিকল্প চয়ন করে তারপরে প্রথম বিকল্প থেকে সমস্ত পথ অতিক্রম না করা অবধি অন্য বিকল্পে ব্যাকট্র্যাক করে। এটি গ্রাফটিতে উপস্থিত অসীম লুপগুলির (চক্র) কারণে অনুসন্ধান বন্ধ হওয়া বন্ধ করতে পারে এমন সমস্যাও উত্থাপন করে।
- প্রাক্তন অবহিত অনুসন্ধান কৌশল সমাধানটি সন্ধান করার জন্য জ্ঞান ব্যবহার করে। অন্যদিকে, পরবর্তী অজ্ঞাত অনুসন্ধান কৌশল জ্ঞান ব্যবহার করে না। সহজ ভাষায় সমাধান সম্পর্কে আরও কোনও তথ্য সরবরাহ করা হয় না।
- অবহিত অনুসন্ধানের চেয়ে অবহিত অনুসন্ধানের দক্ষতা আরও ভাল।
- অবিজ্ঞাত অনুসন্ধানটি বেশি সময় এবং ব্যয় ব্যয় করে কারণ এর সাথে সম্পর্কিত অনুসন্ধানের তুলনায় সমাধানের কোনও সমাধান নেই।
- গভীরতা-প্রথম অনুসন্ধান, প্রস্থ-প্রথম অনুসন্ধান এবং সর্বনিম্ন ব্যয় প্রথম অনুসন্ধান হ'ল অ্যালগরিদমগুলি অজ্ঞাত অনুসন্ধানের বিভাগে আসে। বিপরীতে, অবগত অনুসন্ধানে আলুররিদম যেমন heশ্বরিক গভীরতা-প্রথম, হিউরিস্টিক প্রস্থ-প্রথম অনুসন্ধান এবং এ * অনুসন্ধানের মতো বিষয় অন্তর্ভুক্ত।
উপসংহার
অবহিত অনুসন্ধান সমাধান সম্পর্কিত দিকনির্দেশ সরবরাহ করে যখন অজ্ঞাত অনুসন্ধানে সমাধান সম্পর্কিত কোনও পরামর্শ দেওয়া হয় না। এটি অ্যালগরিদম বাস্তবায়িত হওয়ার পরে অজানা অনুসন্ধান আরও দীর্ঘায়িত করে।
