B* Algorithm: การค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดด้วยภาษา Delphi Object Pascal

 

ในยุคที่เทคโนโลยีข้อมูลเติบโตอย่างรวดเร็ว การค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหาต่าง ๆ เป็นสิ่งที่นักพัฒนาหรือโปรแกรมเมอร์จำเป็นต้องตระหนักรู้ วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ B* Algorithm ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้ในกระบวนการค้นหาเส้นทางที่มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในระบบ GIS (Geographic Information Systems) และการวางแผนเส้นทาง ในบทความนี้เราจะอธิบายวิธีการทำงานของ B* Algorithm พร้อมกับตัวอย่างโค้ดเบื้องต้นใน Delphi Object Pascal

 

B* Algorithm คืออะไร?

B* Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่ปรับปรุงมาจาก A* Algorithm โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาเส้นทางที่มีค่าต้นทุนต่ำสุดในการเคลื่อนที่จากจุดเริ่มต้นไปยังจุดสิ้นสุด ซึ่งจะใช้ฟังก์ชันในการประเมินต้นทุนที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น โดยอัลกอริธึมนี้สามารถจำลองการเคลื่อนที่ในหลายมิติ และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ที่หลากหลาย

การใช้งาน B* Algorithm

B* Algorithm เป็นที่นิยมในหลายสาขา เช่น:

- ระบบนำทาง GPS

- การจัดการโลจิสติกส์

- เกมคอมพิวเตอร์ที่ต้องการการเคลื่อนที่ของตัวละครหรือตัวแทนในแผนที่ที่ซับซ้อน

 

อธิบายการทำงานของ B* Algorithm

อัลกอริธึม B* จะทำงานโดยการติดตามเส้นทางที่ดีที่สุดจากจุดเริ่มต้นไปยังจุดสิ้นสุด โดยในระหว่างที่ค้นหา เส้นทางที่มีคุณภาพละเอียดยิ่งขึ้นจะถูกพิจารณาอย่างรอบคอบมากขึ้น

1. เริ่มต้นจากจุดเริ่มต้น: อัลกอริธึมจะถูกเรียกใช้จากจุดเริ่มต้นและจะสร้างสภาพแวดล้อมเสมือน (Node) ที่เป็นไปได้ทั้งหมด 2. การประเมินค่า: ฟังก์ชันการประเมินต้นทุนจะทำการคำนวณค่าต้นทุนในการเคลื่อนที่ไปยังแต่ละ Node โดยคำนึงถึงความเป็นไปได้ในการจับคู่ Node กับเป้าหมาย 3. เลือก Node ที่ดีที่สุด: จะเลือก Node ที่มีค่าต้นทุนต่ำที่สุดในการขยายต่อไป 4. มีการย้อนกลับ: หาก Node ที่ถูกเลือกไม่สามารถไปยังจุดหมายได้ หรือมีค่าต้นทุนสูง สามารถย้อนกลับและเลือก Node อื่นได้

ตัวอย่าง Code ใน Delphi Object Pascal

 unit BStarAlgorithm;

interface

uses
  System.SysUtils, System.Generics.Collections;

type
  TNode = record
    X, Y: Integer;
    Cost: Double; // ต้นทุนจากจุดเริ่มต้น
    Heuristic: Double; // ฟังก์ชันประเมิน
    TotalCost: Double; // ต้นทุนรวม
    Parent: Pointer; // เส้นทางที่ย้อนกลับ
  end;

  TBStar = class
  private
    FOpenSet: TList<TNode>;
    FClosedSet: TList<TNode>;
    function Heuristic(const Current, Target: TNode): Double;
    function FindLowestCostNode: TNode;
    procedure ConstructPath(const Node: TNode);
  public
    constructor Create;
    procedure FindPath(StartNode, TargetNode: TNode);
  end;

implementation

constructor TBStar.Create;
begin
  FOpenSet := TList<TNode>.Create;
  FClosedSet := TList<TNode>.Create;
end;

function TBStar.Heuristic(const Current, Target: TNode): Double;
begin
  Result := Sqrt(Sqr(Target.X - Current.X) + Sqr(Target.Y - Current.Y));
end;

function TBStar.FindLowestCostNode: TNode;
var
  LowestCostNode: TNode;
  I: Integer;
begin
  LowestCostNode := FOpenSet[0];
  for I := 1 to FOpenSet.Count - 1 do
  begin
    if FOpenSet[I].TotalCost < LowestCostNode.TotalCost then
      LowestCostNode := FOpenSet[I];
  end;
  Result := LowestCostNode;
end;

procedure TBStar.ConstructPath(const Node: TNode);
var
  CurrentNode: TNode;
begin
  CurrentNode := Node;
  // แสดงเส้นทางย้อนกลับ
  while CurrentNode.Parent <> nil do
  begin
    // เอาตำแหน่งของ Node ไปแสดง
    // ตัวอย่างเช่น Writeln(CurrentNode.X, CurrentNode.Y);
    // ตำแหน่งของปัจจุบัน
  end;
end;

procedure TBStar.FindPath(StartNode, TargetNode: TNode);
var
  CurrentNode: TNode;
begin
  FOpenSet.Add(StartNode);
  while FOpenSet.Count > 0 do
  begin
    CurrentNode := FindLowestCostNode;
    // ตรวจสอบว่าถึง Node เป้าหมายหรือไม่
    if (CurrentNode.X = TargetNode.X) and (CurrentNode.Y = TargetNode.Y) then
    begin
      ConstructPath(CurrentNode);
      Exit;
    end;
    // ย้าย CurrentNode จาก OpenSet ไป ClosedSet
    FOpenSet.Remove(CurrentNode);
    FClosedSet.Add(CurrentNode);
    // ตรวจสอบ Node รอบข้างและคำนวณค่าต้นทุน
    // ...
  end;
end;

end.

การวิเคราะห์ Complexity

- Time Complexity: O(n log n) เนื่องจาก B* ต้องแบ่งกลุ่ม Node ออกเป็นสองกลุ่ม (OpenSet และ ClosedSet) และการค้นหา Node ที่ดีที่สุดต้องใช้เวลา - Space Complexity: O(n) เนื่องจากต้องเก็บ Node ที่อยู่ใน OpenSet และ ClosedSet

ข้อดีข้อเสียของ B* Algorithm

ข้อดี

: 1. ใช้เส้นทางที่มีต้นทุนต่ำสุด: B* สามารถค้นหาค่าต้นทุนต่ำสุดโดยใช้ฟังก์ชันประเมิน 2. ปรับปรุงความเร็ว: รูปแบบการคิดเชิงเส้นทางที่ปรับปรุงจะทำให้ค้นหาเส้นทางได้รวดเร็วขึ้น

ข้อเสีย

: 1. ความซับซ้อนในการเขียนโค้ด: เพื่อที่จะทำความเข้าใจและสร้างโค้ด B* ต้องใช้ความเข้าใจในแนวคิดวิธีการทำงาน 2. ต้องมีข้อมูลที่เหมาะสม: ฟังก์ชันประเมินและข้อมูลพื้นฐานต้องมีความถูกต้อง มิฉะนั้นอาจทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

 

สรุป

B* Algorithm เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดในหลากหลายสาขา โดยเฉพาะในด้าน GIS และการจัดการโลจิสติกส์ ด้วยการประเมินค่าต้นทุนที่มีประสิทธิภาพ ว่าสามารถทำให้การค้นหาที่ซับซ้อนเป็นเรื่องง่ายขึ้น ในการเริ่มเรียนรู้แนวคิดและเทคนิคการเขียนโปรแกรม เช่น B* Algorithm คุณสามารถเข้าร่วมโปรแกรมเรียนรู้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งเป็นโรงเรียนคอมพิวเตอร์ที่มีหลักสูตรในด้านโปรแกรมมิ่งมาตรฐานและทันสมัย

การศึกษาโปรแกรมที่ EPT จะช่วยสอนทักษะการคิดและการพัฒนาในด้านเทคโนโลยีที่ใช้เพื่อตอบโจทย์ในโลกในยุคปัจจุบันอย่างมีประสิทธิภาพ!

 

 

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