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2024 | OriginalPaper | Chapter

2. Suche im Problemraum

Author : Ute Schmid

Published in: Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden grundlegende Konzepte der Suche im Problemraum behandelt. Dabei wird zunächst das Konzept des Problemraums als abstrakte Darstellung von Situationen eingeführt und Probemlösen als Suche im Zustandsraum definiert. Die Komplexität des Problemraums wird als zentraler Faktor für das effiziente Finden von Problemlösungen durch Algorithmen identifiziert. Tiefen- und Breitensuche werden als Basismethoden eingeführt und darauf aufbauend Hill Climbing und A* als heuristische Suchverfahren vorgestellt. Am Beispiel des 8-Puzzles wird dargestellt, wie eine Heuristik definiert werden kann und der Einfluss der gewählen Heuristik auf das Finden einer Problemlösung illustriert.

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Footnotes
1
Das Beispiel ist angelehnt an die ,vaccum world‘ aus [9].
 
2
Hinweis für den Informatikunterricht: Das Zustandsübergangsmodell entspricht der Zustandsüberführungsfunktion wie sie bei endlichen Automaten eingeführt wird.
 
3
Hinweis für den Informatikunterricht: Ein Problemraum kann mit der Datenstruktur Graph umgesetzt werden mit einer Menge von Knoten K und einer Menge von gerichteten Kanten \(V \subseteq K \times K\).
 
4
Hinweis für den Informatikunterricht: Diese Suchverfahren werden üblicherweise für Listen eingeführt. Dabei werden auch die Datenstrukturen Stack (Kellerspeicher) und Queue (Warteschlange) definiert. Diese Konzepte finden auch bei der Suche im Problemraum Anwendung.
 
5
Man könnte eine weitere Bedingung einführen, so dass der Algorithmus terminiert, wenn das erste Mal ein Pfad bis zum Zielknoten führt.
 
6
Früher auf Deutsch nicht ganz politisch korrekt als Missionare und Kannibalen bezeichnet.
 
Literature
1.
Peter Brichzin u. a. Informatik - Oberstufe - Band 1: Datenstrukturen und Softwareentwicklung. Oldenbourg, 2009.
2.
Volker Claus. Duden Informatik: ein Fachlexikon für Studium und Praxis. Dudenverlag, 2001.
3.
DietrichDörner. Die Logik des Mißlingens: Strategisches Denken in komplexen Situationen. Rowohlt Verlag GmbH, 2011.
4.
Jens Gallenbacher. Abenteuer Informatik: IT zum Anfassen für alle von 9 bis 99-vom Navi bis Social Media. Springer, 2017.
5.
Günther Görz und Bernhard Nebel. Künstliche Intelligenz. Fischer Kompakt, 2015.
6.
James G Greeno. “Hobbits and orcs: Acquisition of a sequential concept”. In: Cognitive Psychology 6.2 (1974), S. 270–292.
7.
David Klahr und Kenneth Kotovsky. Complex information processing: The impact of Herbert A. Simon. Psychology Press, 2013.
8.
Allen Newell und Herbert Simon. Human Problem Solving. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1972.
9.
10.
Ute Schmid, Katharina Weitz und Michael Siebers. Künstliche Intelligenz selber programmieren für Dummies Junior. Wiley, 2019.
11.
Ira Diethelm u. a. Duden Informatik - Sekundarstufe I. Duden, 2017.
12.
Nancy A Zook u. a. “Working memory, inhibition, and fluid intelligence as predictors of performance on Tower of Hanoi and London tasks”. In: Brain and Cognition 56.3 (2004), S. 286–292.
Metadata
Title
Suche im Problemraum
Author
Ute Schmid
Copyright Year
2024
Book
Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

Print ISBN: 978-3-658-44247-7

Electronic ISBN: 978-3-658-44248-4

Copyright Year: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-44248-4_2

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