1.6 Lập trình cấu trúc dữ liệu và giải thuật  (Page 16/46)

Bước kế tiếp của trường hợp đơn giản là mở rộng Pitesti để có được kết quả. Tuy nhiên, trong trường hợp này, TP có giá trị f’ thấp hơn. Do đó, ta chọn mở rộng TP. Từ TP ta chỉ có 2 hướng đi, một quay lại Sibiu và một đến Pitesti. Để nhanh chóng, ta sẽ không tính toán giá trị của Sibiu vì biết chắc nó sẽ lớn hơn giá trị được lưu trữ trong CLOSE (vì đi ngược lại).

h’(Pitesti)  98

g(Pitesti)  g(TP)+cost(TP, Pitesti)

 240+75 315

f’(Pitesti)  g(TP)+h’(Pitesti)  315+98 413

Pistestti đã xuất hiện trong tập OPEN và g’(Pitesti) mới (có giá trị là 315) thấp hơn g’(Pitesti) cũ (có giá trị 317) nên ta phải cập nhật lại giá trị của f’,g, Cha của Pitesti lưu trong OPEN. Sau khi cập nhật xong, tập OPEN và CLOSE sẽ như sau :

OPEN  {(Timisoara,g 118,h’ 329,f’ 447,Cha Arad)

(Zerind,g 75,h’ 374,f’ 449,Cha Arad)

(Fagaras,g 239,h’ 178,f’ 417,Cha Sibiu)

(Oradea,g 291,h’ 380,f’ 617,Cha Sibiu)

(Craiova,g 366,h’ 160,f’ 526,Cha R.Vilcea)

(Pitesti,g 315,h’ 98,f’ 413,Cha TP) }

CLOSE  {(Arad,g 0,h’ 0,f’ 0)

(Sibiu,g 140,h’ 253,f’ 393,Cha Arad)

(R.Vilcea,g 220,h’ 193,f’ 413,Cha Sibiu)

}

Đến đây ta thấy rằng, ban đầu thuật giải chọn đường đi đến Pitesti qua R.Vilcea. Tuy nhiên, sau đó, thuật giải phát hiện ra con đường đến Pitesti qua TP là tốt hơn nên nó sẽ sử dụng con đường này. Đây chính là trường hợp 2.b.iii.2 trong thuật giải.

Bước sau, chúng ta sẽ chọn mở rộng Pitesti như bình thường. Khi lần ngược theo thuộc tính Cha, ta sẽ có con đường tối ưu là Arad, Sibiu, TP, Pitesti, Bucharest.

III.9. Bàn luận về A*

Đến đây, có lẽ bạn đã hiểu được thuật giải này. Ta có một vài nhận xét khá thú vị về A*. Đầu tiên là vai trò của g trong việc giúp chúng ta lựa chọn đường đi. Nó cho chúng ta khả năng lựa chọn trạng thái nào để mở rộng tiếp theo, không chỉ dựa trên việc trạng thái đó tốt như thế nào (thể hiện bởi giá trị h’) mà còn trên cơ sở con đường từ trạng thái khởi đầu đến trạng thái hiện tại đó tốt ra sao. Điều này sẽ rất hữu ích nếu ta không chỉ quan tâm việc tìm ra lời giải hay không mà còn quan tâm đến hiệu quả của con đường dẫn đến lời giải. Chẳng hạn như trong bài toán tìm đường đi ngắn nhất giữa hai điểm. Bên cạnh việc tìm ra đường đi giữa hai điểm, ta còn phải tìm ra một con đường ngắn nhất. Tuy nhiên, nếu ta chỉ quan tâm đến việc tìm được lời giải (mà không quan tâm đến hiệu quả của con đường đến lời giải), chúng ta có thể đặt g=0 ở mọi trạng thái. Điều này sẽ giúp ta luôn chọn đi theo trạng thái có vẻ gần nhất với trạng thái kết thúc (vì lúc này f’ chỉ phụ thuộc vào h’ là hàm ước lượng "khoảng cách" gần nhất để tới đích). Lúc này thuật giải có dáng dấp của tìm kiếm chiều sâu theo nguyên lý hướng đích kết hợp với lần ngược.

Ngược lại, nếu ta muốn tìm ra kết quả với số bước ít nhất (đạt được trạng thái đích với số trạng thái trung gian ít nhất), thì ta đặt giá trị để đi từ một trạng thái đến các trạng thái con kế tiếp của nó luôn là hằng số, thường là 1 Nghĩa đặt cost(Ti-1, Ti) = 1 (và vẫn dùng một hàm ước lượng h’ như bình thường). Còn ngược lại, nếu muốn tìm chi phí rẻ nhất thì ta phải đặt giá trị hàm cost chính xác (phản ánh đúng ghi phí thực sự).