แนะนำ B* Algorithm ใน Node.js: ประสิทธิภาพในการค้นหาเส้นทาง

 

 

B* Algorithm คืออะไร?

B* Algorithm ถือเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพสูงในการค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดในกราฟ ซึ่งเป็นการพัฒนาต่อยอดมาจาก A* Algorithm โดย B* ใช้แนวทางที่คล้ายกัน แต่มีการปรับปรุงในเรื่องการคำนวณค่าและการจำกัดเวลามากขึ้น โดยมีวัตถุประสงค์หลักคือการค้นหาเส้นทางที่ตรงไปตรงมาที่สุดในกรณีที่ต้องคำนวณล่วงหน้า

 

การใช้งาน B* Algorithm

B* Algorithm สามารถนำไปใช้ในหลายๆ ด้าน เช่น การค้นหาทางในเกม การวางแผนเส้นทางสำหรับโรบอท และในระบบการจัดการการขนส่ง การใช้ B* จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการหาเส้นทางที่สั้นที่สุด และสามารถนำไปดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนได้

 

ตัวอย่าง Code ใน Node.js

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้น เราจะดูตัวอย่างของการเขียน B* Algorithm โดยใช้ Node.js กัน

 class Node {
    constructor(name, g, h, parent = null) {
        this.name = name; // ชื่อของ node
        this.g = g; // ค่า g: ค่าใช้จ่ายจากต้นทางถึง node นี้
        this.h = h; // ค่า h: ค่าใช้จ่ายที่คาดการณ์จาก node นี้ถึงเป้าหมาย
        this.parent = parent; // node ก่อนหน้า
    }

    // คำนวณค่า f: f = g + h
    get f() {
        return this.g + this.h;
    }
}

function bStar(start, goal, graph) {
    let openSet = []; // กราฟที่สามารถเจาะจงได้
    let closedSet = []; // กราฟที่ได้สำรวจแล้ว

    openSet.push(new Node(start, 0, heuristic(start, goal)));

    while (openSet.length > 0) {
        // เลือก node ที่มี f ต่ำที่สุด
        let currentNode = openSet.reduce((prev, curr) => prev.f < curr.f ? prev : curr);

        // ตรวจสอบว่าเราถึงเป้าหมายหรือไม่
        if (currentNode.name === goal) {
            return reconstructPath(currentNode);
        }

        // ลบ currentNode จาก openSet และเพิ่มไปที่ closedSet
        openSet = openSet.filter(node => node !== currentNode);
        closedSet.push(currentNode);

        // ค้นหา neighbors
        for (let [neighbor, cost] of graph[currentNode.name]) {
            if (closedSet.some(node => node.name === neighbor)) continue; // ถ้ามีแล้วไม่ต้องพิจารณา

            let gScore = currentNode.g + cost; // คำนวณ g ใหม่
            let hScore = heuristic(neighbor, goal); // คำนวณ h
            let neighborNode = new Node(neighbor, gScore, hScore, currentNode);

            // ตรวจสอบว่าควรเพิ่มไปที่ openSet หรือไม่
            if (!openSet.some(node => node.name === neighbor) || gScore < neighborNode.g) {
                openSet.push(neighborNode);
            }
        }
    }

    return []; // หากไม่สามารถหาทางได้
}

// ฟังก์ชันสำหรับการคำนวณ heuristic
function heuristic(a, b) {
    // ในกรณีนี้เราจะใช้ระยะทางเชิงเส้น (Euclidean distance)
    return Math.sqrt(Math.pow(a.x - b.x, 2) + Math.pow(a.y - b.y, 2));
}

// ฟังก์ชัน reconstructPath เพื่อสร้างเส้นทางจาก node ที่เจอ
function reconstructPath(node) {
    let path = [];
    while (node) {
        path.push(node.name);
        node = node.parent;
    }
    return path.reverse(); // กลับลำดับเพื่อให้เริ่มจากต้นทางไปยังเป้าหมาย
}

// ตัวอย่างกราฟ
const graph = {
    A: [['B', 1], ['C', 4]],
    B: [['A', 1], ['C', 2], ['D', 5]],
    C: [['A', 4], ['B', 2], ['D', 1]],
    D: [['B', 5], ['C', 1]],
};

// การเรียกใช้
const path = bStar('A', 'D', graph);
console.log(`Path from A to D: ${path.join(' -> ')}`);

 

Use Case ในโลกจริง

หนึ่งในกรณีศึกษาที่เหมาะสมสำหรับ B* Algorithm คือการจัดวางเส้นทางสำหรับหุ่นยนต์ในโกดังสินค้า หุ่นยนต์ต้องการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดเพื่อไปหยิบสินค้าในโกดังที่มีการจัดเก็บสินค้าในหลายๆ จุด B* Algorithm จะช่วยให้หุ่นยนต์สามารถค้นหาเส้นทางที่เหมาะสมในการพาไปยังจุดหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

วิเคราะห์ Complexity

ในด้านของ Complexity B* Algorithm มีลักษณะคล้ายกับ A* Algorithm ซึ่งจะมีเวลาและพื้นที่ในการค้นหาที่ไม่แน่นอน ขึ้นอยู่กับการกำหนด heuristic ที่ใช้

1. เวลา (Time Complexity): O(b^d) โดยที่ b คือความกว้างของกราฟ (จำนวน child ของแต่ละ node) และ d คือความลึกของการค้นหา 2. พื้นที่ (Space Complexity): O(b^d) ซึ่งอยู่ในระดับเดียวกันกับเวลา เนื่องจากจะต้องเก็บ node ที่เปิดอยู่ในโครงสร้างข้อมูล

 

ข้อดีและข้อเสียของ B* Algorithm

ข้อดี

1. ประสิทธิภาพสูง: B* Algorithm สามารถค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดในกราฟได้อย่างรวดเร็ว 2. ความยืดหยุ่น: สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลายด้านตามความต้องการ 3. ใช้ heuristic: สามารถใช้ heuristic ที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงเวลาในการค้นหาได้

ข้อเสีย

1. ต้องการทรัพยากรสูง: เนื่องจากกราฟที่ซับซ้อนอาจต้องใช้หน่วยความจำมากในการเก็บ node ที่เปิดอยู่ 2. เงื่อนไข heuristic: ขึ้นอยู่กับการเลือก heuristic ที่ถูกต้อง ถ้าเลือกไม่เหมาะอาจทำให้ประสิทธิภาพต่ำลง

 

สรุป

B* Algorithm เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาเส้นทางที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลายๆ สาขา ด้วยคุณสมบัติที่มีประสิทธิภาพสูงและมีความยืดหยุ่น ทำให้การนำไปใช้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน กลายเป็นทางเลือกที่ดี โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่เริ่มต้นเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและการค้นหาเส้นทาง

หากคุณสนใจการเขียนโปรแกรมและต้องการพัฒนาทักษะด้านนี้ เราขอเชิญชวนคุณมาศึกษาโปรแกรมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีหลักสูตรที่เปิดโอกาสให้คุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับคำสั่ง การวิเคราะห์อัลกอริธึม และเทคนิคต่างๆ ในการพัฒนาโปรแกรมอย่างมีประสิทธิภาพ.

 

 

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง