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Les algorithmes de recherche sont l’un des domaines les plus importants de l’intelligence artificielle. Ce sujet expliquera tout sur les algorithmes de recherche dans l'IA.

Agents de résolution de problèmes :

En intelligence artificielle, les techniques de recherche sont des méthodes universelles de résolution de problèmes. Agents rationnels ou Agents de résolution de problèmes en IA utilisait principalement ces stratégies ou algorithmes de recherche pour résoudre un problème spécifique et fournir le meilleur résultat. Les agents de résolution de problèmes sont des agents basés sur des objectifs et utilisent une représentation atomique. Dans cette rubrique, nous apprendrons divers algorithmes de recherche de résolution de problèmes.

Terminologies des algorithmes de recherche :

Recherche:La recherche est une procédure étape par étape pour résoudre un problème de recherche dans un espace de recherche donné. Un problème de recherche peut avoir trois facteurs principaux :
Espace de recherche :L'espace de recherche représente un ensemble de solutions possibles qu'un système peut avoir.État de départ :C'est un état à partir duquel l'agent commence la recherche .Test d'objectif :C'est une fonction qui observe l'état actuel et indique si l'état objectif est atteint ou non.
Arbre de recherche :Une représentation arborescente du problème de recherche est appelée arbre de recherche. La racine de l’arbre de recherche est le nœud racine qui correspond à l’état initial.Actions:Il donne la description de toutes les actions disponibles à l'agent.Modèle de transition :Une description de ce que fait chaque action peut être représentée comme un modèle de transition.Coût du chemin :C'est une fonction qui attribue un coût numérique à chaque chemin.Solution:Il s'agit d'une séquence d'actions qui mène du nœud de départ au nœud d'objectif.Solution optimale:Si une solution a le coût le plus bas parmi toutes les solutions.

Propriétés des algorithmes de recherche :

Voici les quatre propriétés essentielles des algorithmes de recherche pour comparer l’efficacité de ces algorithmes :

Complétude : Un algorithme de recherche est dit complet s’il garantit de renvoyer une solution s’il existe au moins une solution pour toute entrée aléatoire.

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Optimalité : Si une solution trouvée pour un algorithme est garantie comme étant la meilleure solution (coût de chemin le plus bas) parmi toutes les autres solutions, alors une telle solution est dite solution optimale.

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Complexité temporelle : La complexité temporelle est une mesure du temps nécessaire à un algorithme pour accomplir sa tâche.

Complexité spatiale : Il s'agit de l'espace de stockage maximum requis à tout moment de la recherche, ainsi que de la complexité du problème.

Types d'algorithmes de recherche

Sur la base des problèmes de recherche, nous pouvons classer les algorithmes de recherche en algorithmes de recherche non informés (recherche aveugle) et de recherche informée (recherche heuristique).

Recherche non informée/aveugle :

La recherche non informée ne contient aucune connaissance de domaine telle que la proximité, l'emplacement du but. Il fonctionne de manière brutale car il inclut uniquement des informations sur la manière de parcourir l'arborescence et d'identifier les nœuds feuilles et objectifs. La recherche non informée applique une manière par laquelle l'arbre de recherche est recherché sans aucune information sur l'espace de recherche comme les opérateurs d'état initiaux et le test de l'objectif, elle est donc également appelée recherche aveugle. Elle examine chaque nœud de l'arbre jusqu'à ce qu'il atteigne le nœud objectif.

Il peut être divisé en cinq types principaux :

• Recherche en largeur
• Recherche de coûts uniformes
• Recherche en profondeur d'abord
• Recherche itérative d'approfondissement en profondeur d'abord
• Recherche bidirectionnelle

Recherche éclairée

Les algorithmes de recherche informés utilisent la connaissance du domaine. Dans une recherche éclairée, des informations sur le problème sont disponibles et peuvent guider la recherche. Des stratégies de recherche informées peuvent trouver une solution plus efficacement qu’une stratégie de recherche mal informée. La recherche informée est également appelée recherche heuristique.

Une heuristique est une méthode qui ne garantit pas toujours les meilleures solutions, mais qui garantit la recherche d'une bonne solution dans un délai raisonnable.

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Une recherche éclairée peut résoudre des problèmes très complexes qui ne pourraient pas être résolus autrement.

Un exemple d’algorithmes de recherche informés est le problème d’un voyageur de commerce.

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2. Une recherche