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| Online-Suche: Unter Online-Suche versteht man die Suche nach Informationen im Internet. Sie erfolgt mit Hilfe von Suchmaschinen, d. h. Websites, die es den Nutzern ermöglichen, Schlüsselwörter oder Phrasen einzugeben und dann eine Liste relevanter Websites anzuzeigen. Siehe auch Suchmaschinen, Internet, Soziale Medien, Google._____________Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente. | |||
| Autor | Begriff | Zusammenfassung/Zitate | Quellen |
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Peter Norvig über Onlinesuche – Lexikon der Argumente
Norvig I 147 Onlinesuche/Norvig/Russell: Der Begriff "online" wird in der Informatik häufig verwendet, um sich auf Algorithmen zu beziehen, die Eingangsdaten verarbeiten müssen, sobald sie empfangen werden, anstatt darauf zu warten, dass der gesamte Eingangsdatensatz verfügbar wird. >Suchalgorithmen/Norvig. Offline-Algorithmen: berechnen eine Komplettlösung, bevor sie die reale Welt betreten und führen dann die Lösung aus. Online-Suchagenten: Ein Online-Suchagent verschachtelt Computation und Handlung: Zuerst führt er eine Handlung durch, dann beobachtet er die Umgebung und berechnet die nächste Handlung. Die Onlinesuche ist eine gute Idee in dynamischen oder halbdynamischen Domänen - Domänen, in denen es eine Strafe für das Herumsitzen und zu langes Rechnen gibt. Die Onlinesuche ist auch in nicht-deterministischen Bereichen hilfreich, da sie es dem Agenten ermöglicht, seine Rechenleistung auf die Eventualitäten zu konzentrieren, die tatsächlich auftreten, und nicht auf die, die möglicherweise, aber wahrscheinlich nicht, auftreten. Die Onlinesuche ist eine notwendige Idee für unbekannte Umgebungen. Der Agent steht vor einem Erkundungsproblem und muss seine Handlungen als Experimente nutzen, um genug zu lernen, um Überlegungen lohnenswert zu machen. Ein Problem bei der Onlinesuche muss durch einen Agenten gelöst werden, der Handlungen ausführt, und nicht durch reine Computation. Z.B. kann der Agent das ERGEBNIS (s,a) nicht bestimmen, außer indem er sich tatsächlich in s befindet und a ausführt. Norvig I 148 Competitive ratio: Typischerweise ist das Ziel des Agenten, einen Zielzustand zu erreichen und gleichzeitig die Kosten zu minimieren. (Ein weiteres mögliches Ziel ist es, einfach die gesamte Umgebung zu erforschen.) Die Kosten sind die Gesamtkosten für den Pfad, den der Agent tatsächlich zurücklegt. Es ist üblich, diese Kosten mit den Pfadkosten des Pfades zu vergleichen, dem der Agent folgen würde, wenn er den Suchraum im Voraus kennen würde, d.h. den tatsächlich kürzesten Weg (oder die kürzeste vollständige Erforschung). In der Sprache der Online-Algorithmen nennt man dies die Competitive Ratio; wir möchten, dass sie so klein wie möglich ist. Norvig I 149 Umgebung: Nach jeder Handlung erhält ein Online-Agent ein Perzept, das ihm sagt, welchen Zustand er erreicht hat; aus diesen Informationen kann er seine Karte der Umgebung erweitern. Die aktuelle Karte wird verwendet, um zu entscheiden, wohin es als nächstes gehen soll. (Siehe unten Random Walk.) Offline-Suchagenten: können einen Knoten in einem Teil des Raumes expandieren und dann sofort einen Knoten in einem anderen Teil des Raumes expandieren, da die Knotenexpansion eher simulierte als reale Handlungen beinhaltet. Ein Online-Algorithmus hingegen kann Nachfolger nur für einen Knoten entdecken, den er physisch belegt. Um zu vermeiden, dass er den gesamten Baum durchqueren muss, um den nächsten Knoten zu expandieren, erscheint es besser, Knoten in einer lokalen Reihenfolge zu expandieren. Die Tiefensuche (>Suchalgorithmen/Norvig) hat genau diese Eigenschaft, da (außer beim >Backtracking) der nächste expandierte Knoten ein Kind des vorherigen expandierten Knotens ist. (>Genetische Algorithmen/Norvig). Norvig I 150 Bergsteigersuche: Wie die Tiefensuche hat auch die Bergsteigersuche in ihren Knotenerweiterungen die Eigenschaft der Lokalität. (...) Weil sie nur einen aktuellen Zustand im Speicher hält, ist die Bergsteigersuche bereits ein Online-Suchalgorithmus! Leider ist sie in ihrer einfachsten Form nicht sehr nützlich, da sie den Agenten bei lokalen Maxima sitzen lässt und dieser nirgendwo hingehen kann. Außerdem können zufällige Neustarts nicht verwendet werden, da sich der Agent nicht selbst zu einem neuen Zustand transportieren kann. Random Walk: Anstelle von zufälligen Neustarts kann man auch einen Random Walk in Betracht ziehen, um die Umgebung zu erkunden. Ein Random Walk wählt einfach zufällig eine der verfügbaren Handlungen aus dem aktuellen Zustand aus. Norvig I 153 Lernen: 1. Die Agenten lernen eine "Karte" der Umwelt - genauer gesagt, das Ergebnis jeder Handlung in jedem Zustand - einfach durch Aufzeichnen jeder ihrer Erfahrungen. 2. Die lokalen Suchagenten erhalten genauere Schätzungen der Kosten jedes Zustands unter Verwendung lokaler Aktualisierungsregeln, wie in LRTA∗._____________ Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der ArgumenteDer Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente. |
Norvig I Peter Norvig Stuart J. Russell Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010 |
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