D* Algorithm: ความรู้เบื้องต้นและการประยุกต์ใช้ใน VBA

 

ในโลกของการเขียนโปรแกรมและการพัฒนาอัลกอริธึม การมองหารูปแบบที่สามารถช่วยให้เราสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพคือสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง หนึ่งในอัลกอริธึมที่น่าสนใจและมีประสิทธิภาพสำหรับการค้นหาทางที่ดีที่สุดในกราฟ คือ **D* Algorithm** หรือที่เรียกว่า **Dynamic A* Algorithm** สำหรับใครที่กำลังสนใจเรียนรู้ programming อย่าลืมพิจารณา เรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่มีคอร์สเรียนให้คุณได้ฝึกฝนแบบเข้มข้น

 

D* Algorithm คืออะไร?

D* Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่พัฒนามาจาก A* Algorithm ซึ่งมีการออกแบบเพื่อให้สามารถปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลได้ โดยเฉพาะเมื่อเราใช้มันในสถานการณ์ที่ต้องทำการค้นหาเส้นทางในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลง เช่น รถยนต์อัตโนมัติที่ต้องค้นหาเส้นทางขณะขับเคลื่อนในเมืองที่มีการจราจรติดขัดหรือมีการก่อสร้าง

การใช้ D* Algorithm จะใช้งานได้มีประสิทธิภาพเมื่อคุณต้องการ:

- ค้นหาทางที่ดีที่สุดจากจุดเริ่มต้นถึงจุดหมายปลายทางในกราฟ

- ปรับแต่งการค้นหาอย่างต่อเนื่องเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลที่มีอยู่

 

ตัวอย่าง Code ในภาษา VBA

ต่อไปนี้คือตัวอย่างโค้ด VBA ที่ใช้ D* Algorithm ในการค้นหาเส้นทาง:

 Option Explicit

Type Node
    x As Integer
    y As Integer
    f As Double
    g As Double
    h As Double
    parent As Node
End Type

Dim openList As Collection
Dim closedList As Collection

Function DStar(startNode As Node, goalNode As Node) As Collection
    Dim currentNode As Node
    Set openList = New Collection
    Set closedList = New Collection

    ' เลือก node เริ่มต้น
    startNode.g = 0
    startNode.h = Heuristic(startNode, goalNode)
    startNode.f = startNode.g + startNode.h
    openList.Add startNode

    Do While openList.Count > 0
        Set currentNode = GetLowestFNode(openList)

        If currentNode.x = goalNode.x And currentNode.y = goalNode.y Then
            Exit Do
        End If

        closedList.Add currentNode
        openList.Remove GetIndex(currentNode, openList)

        ' ค้นหา neighbor nodes
        Dim neighbor As Node
        For Each neighbor In GetNeighbors(currentNode)
            If Not IsInList(neighbor, closedList) Then
                Dim tentativeG As Double
                tentativeG = currentNode.g + Distance(currentNode, neighbor)

                If Not IsInList(neighbor, openList) Or tentativeG < neighbor.g Then
                    neighbor.parent = currentNode
                    neighbor.g = tentativeG
                    neighbor.h = Heuristic(neighbor, goalNode)
                    neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h
                    If Not IsInList(neighbor, openList) Then
                        openList.Add neighbor
                    End If
                End If
            End If
        Next neighbor
    Loop

    Set DStar = GetPath(startNode, goalNode)
End Function

Function Heuristic(current As Node, goal As Node) As Double
    ' ทำการคำนวณค่า heuristic
    Heuristic = Sqr((goal.x - current.x) ^ 2 + (goal.y - current.y) ^ 2)
End Function

' ฟังก์ชันอื่น ๆ เช่น GetLowestFNode, GetNeighbors, Distance, GetPath, IsInList เป็นต้น

ในตัวอย่างข้างต้น เราได้สร้างวัตถุ `Node` ที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลของ node ต่าง ๆ รวมถึงข้อมูล f, g, h และ parent node เพื่อใช้ในการตรวจสอบเส้นทางที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันเพิ่มเติมที่คำนึงถึงระยะทางและค่า heuristic เพื่อทำให้การค้นหานั้นมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

 

Use Case ในโลกจริง

ตัวอย่าง Use Case:

1. รถยนต์อัตโนมัติ: D* Algorithm นั้นสามารถนำมาใช้ในการสร้างเส้นทางที่เหมาะสมในการขับเคลื่อนของรถยนต์อัตโนมัติ โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลง เช่น การก่อสร้าง ถนนที่ถูกปิด ซื้อตั๋วขับเคลื่อนที่ช่วยให้ไม่พลาดระยะเวลาในการเดินทาง 2. หุ่นยนต์: ในการพัฒนาหุ่นยนต์ที่มีความสามารถในการบริหารจัดการเส้นทางในสถานที่ที่มีอุปสรรค ทำให้หุ่นยนต์สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

การวิเคราะห์ Complexity

Complexity ของ D* Algorithm

: - Time Complexity: O(b^d) โดยที่ b คือจำนวนลูกโหนดที่สร้างขึ้นในแต่ละระดับของต้นไม้การค้นหา d คือระยะทางจากสตาร์ทถึงจุดหมายปลายทาง - Space Complexity: O(b^d) เช่นเดียวกัน โดยต้องใช้พื้นที่ในการจัดเก็บ node ใน open list และ closed list

 

ข้อดีข้อเสียของ D* Algorithm

ข้อดี:

1. ปรับตัวได้ดีกับการเปลี่ยนแปลง: D* Algorithm สามารถปรับปรุงเส้นทางใหม่เมื่อเกิดการเปลี่ยนแปลง ทำให้มีความคล่องตัวในสภาพแวดล้อมจริง 2. เหมาะสำหรับสถานการณ์ที่มีการเปลี่ยนแปลง: สามารถนำไปใช้ในงานที่要求ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว

ข้อเสีย:

1. ความซับซ้อน: เนื่องจาก D* Algorithm ต้องวิเคราะห์และปรับค่าซ้ำๆในการเปลี่ยนแปลง ทำให้มีความซับซ้อนสูงในการพัฒนา 2. ต้องใช้หน่วยความจำมาก: โครงสร้างข้อมูลที่ต้องจัดการอาจใช้หน่วยความจำมากขึ้นในบางกรณี

 

สรุป

D* Algorithm เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการค้นหาเส้นทางที่มีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลง และสามารถนำความรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมนี้ไปใช้ในหลาย ๆ ด้าน ทั้งในส่วนของรถยนต์อัตโนมัติ หรือในการพัฒนาหุ่นยนต์

หากคุณสนใจจะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ programming และอัลกอริธึมต่าง ๆ สำหรับการพัฒนาทักษะทางด้านนี้ ไม่ต้องลังเลที่จะเข้ามาเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่นี่พร้อมคอร์สเรียนที่คุณสามารถฝึกฝนได้อย่างเต็มที่!

 

 

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