Ագահ Ալգորիթմում մենք կատարում ենք այն ընտրությունը, որն այս պահին լավագույնն է թվում՝ հուսալով, որ այն կհանգեցնի գլոբալ օպտիմալ լուծման: Դինամիկ ծրագրավորման մեջ մենք որոշում ենք կայացնում յուրաքանչյուր քայլում՝ հաշվի առնելով ընթացիկ խնդիրը և նախկինում լուծված ենթախնդրի լուծումը՝ օպտիմալ լուծումը հաշվարկելու համար:
Քանի՞ իրագործելի լուծում կա ագահ մեթոդով:
Ագահ ալգորիթմը ագահ ընտրություններ է կատարում յուրաքանչյուր քայլում՝ ապահովելու, որ նպատակային ֆունկցիան օպտիմիզացված է: Greedy ալգորիթմն ունի միայն մեկ կրակոց օպտիմալ լուծումը հաշվարկելու համար, որպեսզի այն երբեք հետ չգնա և չեղարկի որոշումը:
Ո՞րն է ագահ մեթոդի հասկացությունը:
Սահմանում. Ալգորիթմ, որը միշտ ընդունում է լավագույն անմիջական կամ տեղական լուծումը՝ գտնելով պատասխան: Ագահ ալգորիթմները գտնում են ընդհանուր կամ գլոբալ օպտիմալ լուծում որոշ օպտիմալացման խնդիրների համար, բայց կարող են գտնել ոչ օպտիմալ լուծումներ այլ խնդիրների որոշ դեպքերի համար:
Որո՞նք են ագահ մոտեցման առավելությունները:
Ագահ ալգորիթմ օգտագործելու առավելությունն այն է, որ խնդրի ավելի փոքր օրինակների լուծումները կարող են լինել պարզ և հեշտ հասկանալի: Թերությունն այն է, որ լիովին հնարավոր է, որ ամենաօպտիմալ կարճաժամկետ լուծումները կարող են հանգեցնել ամենավատ հնարավոր երկարաժամկետ արդյունքի:
Ե՞րբ պետք է օգտագործենք ագահ?
Ստորև նշված են որոշ խնդիրներ, որոնք օգտագործում են օպտիմալ լուծումը՝ օգտագործելով Greedy մոտեցումը:
- Ճամփորդող վաճառողի խնդիր։
- Kruskal's Minimal Spanning Tree Algorithm.
- Dijkstra's Minimal Spanning Tree Algorithm.
- Քնապարկի խնդիր.
- Աշխատանքի ժամանակացույցի խնդիր.
