B* Algorithm: การค้นหาที่มีประสิทธิภาพด้วยภาษา Fortran

 

ในยุคที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นมากมายในทุกวัน การค้นหาข้อมูลที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญ B* Algorithm เป็นหนึ่งในเทคนิคที่สามารถช่วยในการค้นหาข้อมูลหรือกราฟอย่างมีประสิทธิภาพ เรามาเรียนรู้เกี่ยวกับ B* Algorithm ว่าคืออะไร มันใช้แก้ปัญหาอะไรได้บ้าง รวมถึงการนำเสนอโค้ดตัวอย่าง และวิเคราะห์ด้านความซับซ้อน (Complexity) และจุดแข็งจุดอ่อนของมัน

 

B* Algorithm คืออะไร?

B* Algorithm เป็นการขยายการค้นหาสภาพที่ดีที่สุด (Best-First Search Algorithm) ที่ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการค้นหาความกว้าง (breadth) ของกราฟ ข้อแตกต่างที่สำคัญของ B* กับอัลกอริธึมการค้นหาอื่น ๆ คือมันใช้การประมาณค่าที่ดีขึ้นเพื่อเลือกเส้นทางที่เหมาะสมในการสำรวจในกราฟหรือพื้นที่ค้นหา

 

การใช้ B* Algorithm แก้ปัญหา

B* Algorithm สามารถนำไปใช้ได้ในหลายสาขา อาทิเช่น:

1. การวางแผนเส้นทาง: ใช้ในการค้นหาทางที่สั้นที่สุดในระบบขนส่ง เช่น ระบบการเดินเรือหรือการขับรถยนต์ 2. เกมและ AI: สามารถใช้ในการพัฒนา AI ในเกมที่ต้องการการตัดสินใจในการเคลื่อนไหว 3. การค้นหาในฐานข้อมูล: ใช้สำหรับค้นหาข้อมูลที่อยู่ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่

 

ตัวอย่างโค้ด B* Algorithm ด้วยภาษา Fortran

ที่นี้เราจะมาดูตัวอย่างโค้ด B* Algorithm ภาษา Fortran ซึ่งเป็นภาษาที่มีเอกลักษณ์ในการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

 program BstarAlgorithm
    implicit none
    integer, parameter :: n = 5
    integer :: graph(n, n), g(n), f(n), parent(n)
    logical :: closedSet(n), openSet(n)
    integer :: i, j, start, goal, current, index

    ! Initialize graph
    graph = reshape([0, 1, 4, 0, 0, &
                     1, 0, 2, 5, 0, &
                     4, 2, 0, 0, 1, &
                     0, 5, 0, 0, 3, &
                     0, 0, 1, 3, 0], [n, n])

    ! Input start and goal
    start = 1
    goal = n

    ! Initialize variables
    do i = 1, n
        g(i) = huge(0)         ! Cost of path from start to i
        f(i) = huge(0)         ! Estimated total cost from start to goal through i
        closedSet(i) = .false. ! Closed set indicator
        openSet(i) = .false.   ! Open set indicator
        parent(i) = -1         ! Parent node
    end do

    ! Start search
    g(start) = 0
    f(start) = heuristic(start, goal)
    openSet(start) = .true.

    do while (any(openSet))
        current = getLowestF(f, openSet)
        if (current == goal) exit

        openSet(current) = .false.
        closedSet(current) = .true.

        do i = 1, n
            if (graph(current, i) > 0 .and. .not. closedSet(i)) then
                if (.not. openSet(i)) then
                    openSet(i) = .true.
                    parent(i) = current
                    g(i) = g(current) + graph(current, i)
                    f(i) = g(i) + heuristic(i, goal)
                else
                    if (g(current) + graph(current, i) < g(i)) then
                        parent(i) = current
                        g(i) = g(current) + graph(current, i)
                        f(i) = g(i) + heuristic(i, goal)
                    end if
                end if
            end if
        end do
    end do

    print *, 'Shortest path found with cost:', g(goal)

contains

    ! Estimate the heuristic cost from node a to node b
    function heuristic(a, b)
        integer :: heuristic
        heuristic = abs(a - b)  ! Simple heuristic (Manhattan distance)
    end function heuristic

    ! Get the node with the lowest f value in open set
    function getLowestF(f, openSet)
        integer :: getLowestF
        integer :: i, lowest, index
        lowest = huge(0)
        index = -1

        do i = 1, size(openSet)
            if (openSet(i) .and. f(i) < lowest) then
                lowest = f(i)
                index = i
            end if
        end do

        getLowestF = index
    end function getLowestF

end program BstarAlgorithm

การอธิบายโค้ด

ในโค้ดนี้ เราจะสร้างกราฟที่มี 5 โหนด (nodes) และแต่ละโหนดจะเชื่อมโยงกันด้วยน้ำหนัก ด้วยฟังก์ชัน heuristic และการค้นหาเราจะสามารถหาค่า cost ที่ต่ำที่สุดถึงโหนดเป้าหมาย (goal) ซึ่งโค้ดนี้จะใช้โครงสร้างข้อมูลที่เข้ากันได้กับ grid-type graph

 

การวิเคราะห์ความซับซ้อน (Complexity)

1. เวลา (Time complexity): B* Algorithm มีความซับซ้อน O(b^d) โดยที่ b คือความกว้างของกราฟ (number of branches) และ d คือความลึก (depth) ของกราฟ 2. พื้นที่ (Space complexity): มีความซับซ้อน O(b^d) ลักษณะเดียวกัน เนื่องจากต้องบันทึกโหนดใน open set ให้มากที่สุด

 

ข้อดีและข้อเสียของ B* Algorithm

ข้อดี

- ประสิทธิภาพ: B* Algorithm สามารถลดเวลาในการค้นหาเนื่องจากใช้heuristicในการตัดสินใจ - ความยืดหยุ่น: สามารถใช้ได้กับกราฟที่มีรูปแบบต่าง ๆ

ข้อเสีย

- การส่งค่า heuristic: ขึ้นอยู่กับการเลือก heuristic ที่เหมาะสม หากเลือกไม่ดีจะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพ - หน่วยความจำที่ใช้: อาจต้องใช้หน่วยความจำมากในกรณีที่กราฟมีความกว้างหรือความลึกมาก

 

สรุป

B* Algorithm เป็นการค้นหาในกราฟที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งเหมาะสำหรับการวางแผนเส้นทาง การพัฒนา AI ในเกม และการค้นหาในฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ภาษา Fortran เหมาะสมกับการวางโปรแกรมด้านการคำนวณที่มีประสิทธิภาพ หากคุณสนใจเรียนรู้เกี่ยวกับ B* Algorithm และศาสตร์การเขียนโปรแกรมระดับสูง สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เพื่อพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมและการแก้ปัญหาในด้านนี้ให้ราบรื่นยิ่งขึ้น!

 

 

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