อะไรคือ Particle Filter? ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Algorthim ที่มีการใช้งานกว้างขวาง

 

Particle Filter

, หรือที่เรียกกันว่า Sequential Monte Carlo methods, เป็นเทคนิคที่ใช้สำหรับการประมาณสถานะ (state estimation) ของระบบที่มีความซับซ้อนสูง โดยเฉพาะในการทำงานร่วมกับข้อมูลที่มีเสียงรบกวนหรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ มักใช้ในการประมวลผลภาพ การควบคุมหุ่นยนต์ และการตามจับวัตถุ (object tracking) ในสถานการณ์ที่ยากลำบาก

 

การทำงานของ Particle Filter

Particle Filter ใช้แนวทางการสุ่มเพื่อสร้าง “particles” หรืออนุภาคที่แทนสถานะที่ไม่แน่นอนของระบบ มันจะติดตามการเคลื่อนไหวของ particles เหล่านี้ตามข้อมูลการวัด (measurements) และแบบจำลองของระบบ (system model) ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถประมาณค่าที่แท้จริงได้

โดยหลักการ Particle Filter ประกอบด้วย 2 ขั้นตอนหลัก:

1. Prediction Step: สร้างอนุภาคใหม่ตามแบบจำลองของระบบ โดยสุ่มความไม่แน่นอน 2. Update Step: ปรับน้ำหนักของอนุภาคตามค่าที่ได้จากการวัด (measurements) แล้วสูญเสียอนุภาคที่มีน้ำหนักน้อย

 

ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง

Particle Filter ถูกนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น:

- การติดตามวัตถุ (Object Tracking): เช่น การติดตามตำแหน่งของรถยนต์ใน GPS โดยข้อมูลที่ได้รับอาจมีเสียงรบกวน גבוהה - การนำทางในหุ่นยนต์ (Robot Navigation): ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องรู้สถานที่ทั้งหมดล่วงหน้า

 

Complexity Analysis

ในแง่ของความซับซ้อนของเวลา (Time Complexity) ของ Particle Filter มักจะขึ้นอยู่กับจำนวนอนุภาค โดยทั่วไปจะอยู่ที่ O(N) ซึ่ง N คือจำนวนอนุภาคที่ใช้ในการประมาณสถานะ ยิ่ง N สูง ความแม่นยำในการคาดการณ์ก็จะยิ่งดี แต่จะทำให้ระยะเวลาในการคำนวณเพิ่มขึ้น

 

ข้อดีและข้อเสียของ Particle Filter

ข้อดี:

- ยืดหยุ่น: Particle Filter สามารถใช้กับระบบที่ไม่เป็นเชิงเส้น (nonlinear) และไม่เป็น Gauss ได้ - จัดการกับเสียงรบกวน: มันสามารถจัดการกับข้อมูลที่มีความไม่แน่นอนได้เป็นอย่างดี

ข้อเสีย:

- ความต้องการทรัพยากรสูง: การใช้จำนวนอนุภาคมากเพื่อลดเสียงรบกวนจะต้องใช้ทรัพยากรมาก - ความซับซ้อนในการติดตั้ง: การปรับแต่งและการติดตั้งในเชิงทฤษฎีอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย

 

ประมวลผลด้วย COBOL

ถึงแม้ว่า COBOL ไม่ใช่ภาษาที่เป็นที่รู้จักในด้านการประมวลผลข้อมูลเชิงเลข แต่เราสามารถใช้มันในการสร้างโครงร่างของโค้ดสำหรับ Particle Filter เพื่อแสดงให้เห็นถึงแนวทางในภาษานี้

        IDENTIFICATION DIVISION.
       PROGRAM-ID. particle-filter.
       ENVIRONMENT DIVISION.
       DATA DIVISION.
       WORKING-STORAGE SECTION.
       01  PARTICLE-COUNT        PIC 9(3) VALUE 100.
       01  PARTICLES.
           05  PARTICLE OCCURS 1 TO 100 TIMES.
               10  POSITION      PIC 9(5) COMP-3.
               10  WEIGHT        PIC 9(5)V99 COMP-3.
       01  NEW-PARTICLES          PIC 9(3).
       01  RANDOM-NUMBER          PIC 9(3).

       PROCEDURE DIVISION.
       MAIN-PROCEDURE.

           ** Initialization of particles **
           PERFORM INITIALIZE-PARTICLES.

           ** Predicition and Update Loop **
           PERFORM PREDICT-PARTICLES VARYING NEW-PARTICLES FROM 1 BY 1 UNTIL NEW-PARTICLES > PARTICLE-COUNT.
           PERFORM UPDATE-PARTICLES.

           ** Output particles **
           DISPLAY PARTICLES.

           STOP RUN.

       INITIALIZE-PARTICLES.
           MOVE 0 TO RANDOM-NUMBER.
           PERFORM VARYING RANDOM-NUMBER FROM 1 BY 1 UNTIL RANDOM-NUMBER > PARTICLE-COUNT
               DISPLAY "Initializing Particle" RANDOM-NUMBER
           END-PERFORM.

       PREDICT-PARTICLES.
           DISPLAY "Predicting particles...".

       UPDATE-PARTICLES.
           DISPLAY "Updating particles based on measurements...".

ในตัวอย่างข้างต้น เราได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Particle Filter มีการกำหนดจำนวนอนุภาค และขั้นตอนการสุ่มผลลัพธ์เพื่อเริ่มต้น โดยในขั้นตอนจริง อาจจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนและเพิ่มขอบเขตของการคำนวณที่มีความซับซ้อนมากขึ้น

 

ปิดท้าย

Particle Filter เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและมีการใช้งานกว้างขวาง โดยเฉพาะในการจัดการกับระบบที่มีความไม่แน่นอนและสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน ใคร่ขอเชิญชวนผู้ที่สนใจการพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมและอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพ เช่น Particle Filter ให้มาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งเรามีหลักสูตรที่ช่วยพัฒนาทักษะในการเขียนโปรแกรม มีอาจารย์ผู้เชี่ยวชาญคอยให้คำแนะนำและคำปรึกษา ให้นักเรียนทุกคนสามารถนำความรู้ไปประยุกต์ใช้งานได้จริง!

 

 

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