„Simplified Memory-Bounded Algorithm“ – Versionsunterschied
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Der '''Simplified Memory-Bounded Algorithm''' (SMA*) ist ein [[Algorithmus]] zur speicheroptimierten Suche in [[Baum (Graphentheorie)|Bäumen]]. Es ist ein Sonderfall des [[A*-Algorithmus]] |
Der '''Simplified Memory-Bounded Algorithm''' (SMA*) ist ein [[Algorithmus]] zur speicheroptimierten Suche in [[Baum (Graphentheorie)|Bäumen]]. Es ist ein Sonderfall des [[A*-Algorithmus]] zur Berechnung eines [[Kürzester Pfad|kürzesten Pfades]]. |
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Wenn der zu untersuchende Baum mit einem [[Greedy-Algorithmus]] durchsucht wird und nicht genügend [[Datenspeicher|Speicher]] vorhanden ist, um den kompletten Baum im Speicher zu halten, dann werden ungünstige Knoten bzw. Teilbäume zunächst ignoriert. Im Vorgängerknoten werden Informationen über die Kosten des Teilbaums gespeichert. Wenn bei den verbleibenden Teilbäumen kein besseres Ergebnis erzielt wird, kann die Berechnung an den günstigen vergessenen Knoten wieder aufgenommen werden. Der Einspareffekt beim Speicherverbrauch resultiert daraus, dass wenig erfolgversprechende Lösungsvarianten zunächst nicht im Speicher gehalten werden. |
Wenn der zu untersuchende Baum mit einem [[Greedy-Algorithmus]] durchsucht wird und nicht genügend [[Datenspeicher|Speicher]] vorhanden ist, um den kompletten Baum im Speicher zu halten, dann werden ungünstige Knoten bzw. Teilbäume zunächst ignoriert. Im Vorgängerknoten werden Informationen über die Kosten des Teilbaums gespeichert. Wenn bei den verbleibenden Teilbäumen kein besseres Ergebnis erzielt wird, kann die Berechnung an den günstigen vergessenen Knoten wieder aufgenommen werden. Der Einspareffekt beim Speicherverbrauch resultiert daraus, dass wenig erfolgversprechende Lösungsvarianten zunächst nicht im Speicher gehalten werden. |
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Aktuelle Version vom 28. September 2023, 18:36 Uhr
Der Simplified Memory-Bounded Algorithm (SMA*) ist ein Algorithmus zur speicheroptimierten Suche in Bäumen. Es ist ein Sonderfall des A*-Algorithmus zur Berechnung eines kürzesten Pfades.
Wenn der zu untersuchende Baum mit einem Greedy-Algorithmus durchsucht wird und nicht genügend Speicher vorhanden ist, um den kompletten Baum im Speicher zu halten, dann werden ungünstige Knoten bzw. Teilbäume zunächst ignoriert. Im Vorgängerknoten werden Informationen über die Kosten des Teilbaums gespeichert. Wenn bei den verbleibenden Teilbäumen kein besseres Ergebnis erzielt wird, kann die Berechnung an den günstigen vergessenen Knoten wieder aufgenommen werden. Der Einspareffekt beim Speicherverbrauch resultiert daraus, dass wenig erfolgversprechende Lösungsvarianten zunächst nicht im Speicher gehalten werden.