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Les algorithmes de recherche informés améliorent l'efficience et l'efficacité des processus en exploitant les connaissances spécifiques au domaine pour guider le processus de recherche de manière plus intelligente que les algorithmes de recherche non informés (comme la recherche en largeur ou la recherche en profondeur). Ces connaissances leur permettent d'explorer l'espace de recherche plus efficacement, conduisant à des solutions plus rapides et potentiellement à de meilleures solutions (en termes de coût ou de qualité). Voici comment procéder :
Efficacité améliorée :
* Exploration réduite de l'espace de recherche : Les algorithmes informés évitent d’explorer les parties non pertinentes ou improductives de l’espace de recherche. Ils utilisent des heuristiques (estimations des coûts ou des distances jusqu'à l'objectif) pour prioriser les chemins prometteurs, réduisant ainsi considérablement le nombre de nœuds à étendre. Cela conduit à des délais de résolution plus rapides, en particulier dans les grands espaces de recherche.
* Convergence plus rapide vers des solutions : En se concentrant sur des domaines plus prometteurs, les algorithmes informés convergent vers des solutions beaucoup plus rapidement que les approches non informées qui explorent systématiquement l’espace de recherche sans tenir compte de l’objectif.
* Évolutivité améliorée : Les gains d’efficacité sont particulièrement prononcés dans les problèmes vastes et complexes où une recherche mal informée peut s’avérer insoluble sur le plan informatique. La recherche éclairée permet de résoudre des problèmes qui seraient autrement impossibles à résoudre.
Efficacité améliorée :
* Trouver des solutions optimales ou quasi-optimales : Alors que certains algorithmes informés (comme A*) garantissent la recherche de la solution optimale étant donné une heuristique admissible, d'autres trouvent encore souvent des solutions quasi optimales beaucoup plus rapidement que des méthodes non informées qui pourraient éventuellement trouver la solution optimale mais prendraient beaucoup plus de temps.
* Meilleure qualité de solution : Dans les problèmes où l'objectif n'est pas simplement de parvenir à une solution mais de trouver la *meilleure* solution basée sur plusieurs critères (par exemple, le chemin le plus court au moindre coût), des algorithmes informés peuvent utiliser des heuristiques qui intègrent ces critères, conduisant à des résultats de meilleure qualité.
* Gestion des contraintes complexes : Des algorithmes de recherche informés peuvent être conçus pour intégrer efficacement les contraintes spécifiques à un problème. Cela leur permet de se concentrer uniquement sur des solutions qui satisfont à toutes les contraintes requises, améliorant ainsi encore davantage l'efficacité et la qualité des solutions.
Exemples :
* Une* recherche : Utilise une fonction heuristique pour estimer la distance jusqu'à l'objectif, guidant la recherche vers les nœuds les plus prometteurs. Il est largement utilisé en exploration et en robotique.
* Recherche gourmande du meilleur en premier : Sélectionne le nœud avec la valeur heuristique la plus basse à chaque étape. Bien qu'efficace, cela ne garantit pas de trouver la solution optimale.
* Recherche de faisceau : Explore un nombre limité de nœuds les plus prometteurs à chaque étape, offrant un équilibre entre efficacité et qualité de la solution.
En résumé, des algorithmes de recherche informés sont essentiels pour résoudre des problèmes complexes de manière efficace et efficiente. En intégrant la connaissance du domaine via des heuristiques, ils réduisent considérablement la charge de calcul et améliorent la probabilité de trouver des solutions bonnes ou optimales. Le choix de l'algorithme de recherche informé approprié dépend des spécificités du problème, notamment de la nature de l'espace de recherche, de la disponibilité de bonnes heuristiques et du compromis souhaité entre vitesse et qualité de la solution.
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