เข้าใจ B* Algorithm ใน Haskell: เปิดโลกวิธีคิดด้านการค้นหา

 

การค้นหาและการวางแผนเป็นหัวข้อที่สำคัญในวิทยาการคอมพิวเตอร์ โดยเฉพาะในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ต้องการให้ระบบสามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ หนึ่งในเทคนิคที่เราควรทำความรู้จักคือ B* Algorithm ซึ่งถือเป็นอัลกอริธึมการค้นหาที่มีความสำคัญในหลายแง่มุมในโลกของโปรแกรมมิ่ง

 

B* Algorithm คืออะไร?

B* Algorithm เป็นเทคนิคในการค้นหาที่พัฒนามาจาก A* Algorithm โดยตั้งอยู่บนแนวคิดของการสำรวจและการประมาณค่า (Estimation) โดยมีจุดมุ่งหมายในการค้นหาทางที่สั้นที่สุดจากจุดเริ่มต้นไปยังจุดสิ้นสุด โดยที่ B* Algorithm ยังคำนึงถึงการประหยัดทรัพยากร ในการดำเนินการค้นหา

โดยทั่วไป B* Algorithm มักใช้ในกรณีที่เราต้องการให้การค้นหาเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมทั้งลดจำนวนการตรวจสอบโหนด (Node) ที่ไม่จำเป็น การใช้ B* Algorithm นั้นจะทำให้เรามีโอกาสสูงขึ้นในการค้นหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยไม่ต้องใช้เวลามากเกินไป

 

ทำไมต้องเลือก B* Algorithm?

การเลือกใช้ B* Algorithm มักเกิดจากความต้องการในการหาคำตอบที่ดีที่สุดในเวลาอันสั้น โดยมักใช้ในกรณีต่าง ๆ เช่น:

1. เกม: B* Algorithm สามารถนำมาใช้ในเกมที่ต้องการค้นหาทางที่ดีที่สุดจากจุด A ไปยังจุด B เช่น ในการควบคุมตัวละครให้เลี่ยงอุปสรรค 2. ระบบนำทาง: ในระบบ GPS หรือแผนที่ที่ต้องการคำนวณเส้นทางที่ดีที่สุด 3. การจัดการปัญหา: การบริหารจัดการเส้นทางการขนส่งหรือการส่งของใน บริษัท Logistics

 

วิธีการทำงานของ B* Algorithm

การทำงานของ B* Algorithm จะคล้ายกับ A* Algorithm โดยจะมีการใช้ฟังก์ชันการเปรียบเทียบที่เรียกว่า heuristic function ซึ่งช่วยในการหาค่าโดยประมาณจากจุดที่ต้องการเดินทางไป ยังจุดเป้าหมาย

การเขียนโค้ดตัวอย่างใน Haskell

มาดูกันที่วิธีการเขียน B* Algorithm ด้วยภาษา Haskell ที่เป็นภาษาโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน ซึ่งจะช่วยให้เราเห็นภาพรวมได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

 import qualified Data.Set as Set
import Data.List (minimumBy)
import Data.Function (on)

type Node = String
type Edge = (Node, Node, Int) -- (จาก, ไป, ค่าใช้จ่าย)
type Graph = [Edge]
type Heuristic = Node -> Int

-- ฟังก์ชันสำหรับค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุด
bStar :: Graph -> Heuristic -> Node -> Node -> Maybe (Int, [Node])
bStar graph heuristic start goal = search start goal Set.empty [(start, 0, [start])]
  where
    search current target visited ((node, g, path):openSet)
      | node == target = Just (g, path)
      | otherwise =
          let neighbors = getNeighbors node graph
              nextNodes = filter (\(next, _) -> Set.notMember next visited) neighbors
              newStates = [(next, g + cost, next:path) | (next, cost) <- nextNodes]
              prioritized = sortByPriority newStates heuristic target
              newVisited = Set.insert node visited
          in search current target newVisited (openSet ++ prioritized)

    getNeighbors node graph = [(n, cost) | (u, n, cost) <- graph, u == node]

    sortByPriority states h target =
      let priorityFn (n, g, _) = g + h n
      in map snd . Set.toList . Set.fromList $ map (\state@(n, g, path) -> (priorityFn state, state)) states

-- ตัวอย่าง heuristic ที่ง่าย
simpleHeuristic :: Heuristic
simpleHeuristic _ = 0

-- การใช้งานของ B* Algorithm
main :: IO ()
main = do
    let graph = [("A", "B", 1), ("A", "C", 4), ("B", "C", 2), ("B", "D", 5), ("C", "D", 1)]
    let result = bStar graph simpleHeuristic "A" "D"
    case result of
        Just (cost, path) -> putStrLn $ "Best path: " ++ show path ++ ", Cost: " ++ show cost
        Nothing           -> putStrLn "No path found."

อธิบายโค้ด

ในโค้ดตัวอย่างข้างต้น:

- เราสร้างประเภทข้อมูลสำหรับโหนด (`Node`), ขอบ (`Edge`), และกราฟ (`Graph`).

- ฟังก์ชัน `bStar` ทำหน้าที่ค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดโดยใช้ข้อมูลจากกราฟและ heuristic.

- การเลือกการเรียงลำดับโหนดจะใช้การทำงานของฟังก์ชัน `sortByPriority` บนข้อมูลที่เรามี.

 

วิเคราะห์ Complexity

B* Algorithm มีความซับซ้อนเชิงเวลา (Time Complexity) เท่ากับ O(b^d) โดยที่ b คือ จำนวนลูกโหนดที่สามารถเกิดขึ้นในแต่ละระดับของการค้นหา และ d คือ ระดับความลึกของเส้นทางที่เราให้การค้นหาจนกว่าจะพบผลลัพธ์

เมื่อพูดถึงความซับซ้อนเชิงพื้นที่ (Space Complexity) มันมีลักษณะใกล้เคียงกัน คือ O(b^d) เนื่องจากมันต้องเก็บโหนดไว้ในการค้นหา

 

ข้อดีข้อเสียของ B* Algorithm

ข้อดี

1. ประสิทธิภาพสูง: B* Algorithm สามารถค้นหาจุดหมายที่ดีที่สุดได้อย่างรวดเร็ว โดยคำนึงถึงการคำนวณค่า heuristic 2. ใช้พื้นที่อย่างคุ้มค่า: เนื่องจาก B* Algorithm สามารถลดจำนวนโหนดที่ต้องตรวจสอบ จะช่วยรับประกันการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ

ข้อเสีย

1. ต้องการ heuristic ที่ดี: หาก heuristic ที่เลือกไม่ดี อาจทำให้ B* Algorithm ทำงานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ 2. ความซับซ้อน: การออกแบบและการปรับปรุง heuristic บางครั้งอาจเป็นงานท้าทาย โดยต้องใช้การแข่งขันระหว่างความเข้าใจในปัญหาและทางเลือกในการ设计อัลกอริธึม

 

เชิญชวนให้ศึกษาเพิ่มเติมที่ EPT

หากคุณสนใจใน B* Algorithm และกราฟิกเชิงเชื่อมโยง รวมถึงศาสตร์การค้นหาในวิทยาการคอมพิวเตอร์ เราขอเชิญชวนคุณมาเรียนรู้เพิ่มเติมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่นี่เรามีหลักสูตรมากมายที่จะทำให้คุณเข้าใจศาสตร์ของการเขียนโปรแกรมได้ดียิ่งขึ้น พร้อมกับเรียนรู้แนวทางการเขียนโค้ดให้มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปใช้จริงในวงการงานได้

มาร่วมสร้างอนาคตในโลกของเทคโนโลยีกับเรา!

 

 

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