일반적인 길 찾기 알고리즘을 인간 프로세스와 비교하는 방법

이것은 계산인지 과학과 관련이 있을지 모르지만, 일반적인 경로 찾기 알고리즘 (예 : A * )을 따르는 프로세스가 다른 경로 찾기 상황 (같은 정보가 제공됨)에서 사람이 사용하는 프로세스 와 어떻게 비교되는지 궁금 합니다. 이 과정들이 비슷합니까?

인간은 엄격하게 최적은 아니지만 가장 짧은 솔루션에 가깝습니다. 따라서 A *가 아니라 퍼지 (대략) 알고리즘을 살펴 봐야합니다.

내가 아는 인간의 사고와 가장 가까운 알고리즘 은 리치 프 루닝 알고리즘 과 동등한 컨택 계층 구조 입니다 . 지도에서 A와 B 사이의 경로를 찾아야 할 때 강이나 다른 것을 건너고 일반적인 방법을 찾은 다음 경로를 단축 할 수있는 세부 정보를 추가하는 경우를 고려하여 빠른 개요를 수행합니다.

여기 몇 가지 고려 사항이 있습니다. 처음 두 개는 Andreas Junghanns (현재 베를린의 Industry로 돌아와서 내 친구들 사이에서 그를 기쁘게 생각합니다) 의 멋진 박사 학위 에서 가져 왔습니다 .

너비 우선 검색 : 가구 앞에 서 있고 귀중품 (예 : 동전 또는 반지)이 떨어지거나 가구 아래로 내려 가서 보이지 않는 경우, 손에서 약간 흔들립니다. 물체가 사라지는 지점을 가리 킵니다. 그것을 찾지 못하면 조금 더 나아가서 찾거나 인내심을 잃을 때까지이 방법으로 진행하십시오. 그것은 실제로 가장 광범위한 우선 검색 입니다. 먼저, 깊이 1에서 깊이 2에서 알 수없는 모든 위치를 고려합니다.

깊이 우선 검색 : 주변에 위치한 물체를 찾을 때 앞서 언급 한 알고리즘을 선택하지 않고 방향을 잡습니다. 예를 들어 크리스토 발 콜론 (Cristobal Colon)은 인디언으로가는 길을 찾을 때 서쪽으로가는 것을 말합니다. 글쎄, 그는 틀렸다. 그러나 우리는 요즘 그것을 알고있다. 콜론이 너비 우선 탐색을 시도하고 레예스 카톨 리코 스와 콜론 사이의 계약이 체결 된 부르고스에서 나선을 따라 이동한다고 상상해보십시오. 대신 그는 역 추적없이 주어진 방향을 지적했다.

대학의 교수 중 한 명 (이미 사라진 José Cuena)의 또 다른 예는 양방향 검색을 말합니다 . 엔지니어는 산에서 터널을 만들 때 양쪽 끝에서 동시에 시작하여 중간에서 만나면 끝납니다. 이유는 간단합니다. 한쪽 끝에서 시작하면 다른 쪽 끝에 큰 편차가있을 가능성이 큽니다. 양쪽 끝에서 동시에 시작하면 미팅 포인트의 편차가 최소화됩니다.

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• 공개 목록은 고려되어야 기다리고 열린 가능성의 단지 목록입니다. 비록 우리가 컴퓨터를 기억하는 것만 큼 좋지는 않지만 모든 인간은 이것을합니다.
• 폐쇄 목록은 단지 우리가 이미 전에 고려해야한다는 점에서 순환 논리 또는 계속 추론을 방지하는 역할을한다. 큰 소리로 추론하고 무언가를 반복하는 경우에 발생합니다. 그런 다음 누군가가 깨닫고 즉시 "이봐, 이미 말 했잖아"라고 말할 것입니다.

어떻게 든 다른 사람들이 다루는 매우 흥미로운 질문은 인간이 어떤 알고리즘을 실행할 수 있는지, 심지어 내 알고리즘에서 인공 지능을 구축하는 방식과 같은 알고리즘이 자연 지능 절차를 모방하는지 여부입니다.

아이가 방을 탐색하는 것을 배우는 것을 보셨습니까? 당신은 그들에게해야 "테이블 주위에 이동. AROUND ".

휴먼 경로 계획은 경험적 지식을 습득 한 것입니다. Lookahead는 아마도 A *와 같은 일반적인 재귀가 아닌 소수로 고정되었을 것입니다.