otsingumeetodeid

Otsingumeetodid on probleemide lahendamiseks ja lahenduste või objektide leidmiseks otsinguruumis kasutatavad strateegiad ja algoritmid. Need meetodid liiguvad läbi võimaluste rea, hindavad teid ning valivad sobivaima lahenduse vastavalt eesmärgile, näiteks lahenduse õigsus, ajakulu ja ressursikasutus. Otsingumeetodeid rakendatakse infootsingus, tehisintellekti probleemides, operatsioonide uurimises ja matemaatilises optimeerimises.

Peamised kategooriad on uninformed (ilma heuristikata) ja informed (heuristikaga) otsingud. Uninformed meetodid ei kasuta eelinfot ja hõlmavad näiteid laiali otsingust (breadth-first) ja sügav otsingust (depth-first), samuti uniform-cost otsingut. Informed meetodid kasutavad heuristikat, et hinnata tee kasulikkust või teepikkust, näiteks A*-otsing ja greediline otsing. Lisaks on olemas Monte Carlo meetodid ja muud randomiseeritud otsingud ning metaheuristika, nagu tabu otsing ja genetiilised algoritmid.

Lähenemised erinevad oma omaduste poolest. Täielikkus tähendab, et lahenduse olemasolul jõutakse see leida; optimaalsus ütleb, kas leitav lahendus on globaalne parim. Otsingumeetodite keerukus ja mäluvajadus varieeruvad suuresti ning sõltuvad probleem ruumist ja kättesaadavatest ressurssidest. Seetõttu valitakse sageli kiire ja ligikaudne lahendus või lokaalse optimaalsuse leidmise lähenemine, kui globaalse lahenduse leidmine on ebaevakueeriv. Otsingumeetodid on tunnusjooneliselt sõltuvad probleemi iseloomust ja eesmärkidest ning neid kasutatakse laialdaselt nii tehisintellekti kui ka operatsioonide uurimise valdkondades.