Ahnes algoritmis teeme mis tahes valiku, mis hetkel parim tundub, lootuses, et see viib globaalse optimaalse lahenduseni. Dünaamilises programmeerimises langetame igal etapil otsuse, võttes arvesse praegust probleemi ja varem lahendatud alamprobleemi lahendust, et arvutada optimaalne lahendus.
Mitu võimalikku lahendust on ahne meetodiga?
Ahne algoritm teeb igal sammul ahneid valikuid, et tagada eesmärgifunktsiooni optimeerimine. Greedy algoritmil on ainult üks võte, et arvutada optimaalne lahendus nii, et see ei lähe kunagi tagasi ega muudaks otsust ümber.
Mis on ahne meetodi mõiste?
Definitsioon: Algoritm, mis võtab vastuse leidmisel alati parima kohese või kohaliku lahenduse. Ahned algoritmid leiavad mõne optimeerimisprobleemi jaoks üldise või globaalse optimaalse lahenduse, kuid võivad mõnele muule probleemile leida vähem optimaalseid lahendusi.
Mis kasu on ahnest lähenemisest?
Ahne algoritmi kasutamise eeliseks on see, et probleemide väiksemate juhtude lahendused võivad olla lihtsad ja kergesti mõistetavad. Puuduseks on see, et on täiesti võimalik, et kõige optimaalsemad lühiajalised lahendused võivad viia halvima võimaliku pikaajalise tulemuseni.
Millal peaksime kasutama ahne?
Allpool on mainitud mõningaid probleeme, mis kasutavad Greedy lähenemisviisi kasutades optimaalset lahendust
- Reisiva müügimehe probleem.
- Kruskali minimaalne ulatuva puu algoritm.
- Dijkstra minimaalne ulatuva puu algoritm.
- Knapiprobleem.
- Töö planeerimise probleem.
