Dynamische Programmierung

Was ist Dynamische Programmierung?

Die dynamische Programmierung ist ein Optimierungsansatz, der wertvoll ist, um viele Probleme der künstlichen Intelligenz zu lösen. Sie wird oft verwendet, um Berechnungen effizienter zu machen. Der Hauptgedanke ist, Lösungen für größere Probleme aus den Lösungen für kleinere zu erstellen.

Wie funktioniert Dynamische Programmierung?

In der dynamischen Programmierung wird ein Problem in kleinere, einfacher zu lösende Teilprobleme aufgeteilt. Dabei wird das Prinzip der "optimalen Unterstruktur" genutzt: Die optimale Lösung des Gesamtproblems hängt direkt von den optimalen Lösungen der Teilprobleme ab.

Der Mehrwert der Dynamischen Programmierung in der Künstlichen Intelligenz

In der künstlichen Intelligenz ist die dynamische Programmierung oft die Wahl, wenn es um Optimierungsaufgaben geht. Sie ist besonders hilfreich in der Ki, da sie dabei hilft, Maschinenintelligenz zu simulieren. Zum Beispiel in Pfadsuchen, Entscheidungsprozessen oder Kontrollsystemen, um nur einige Anwendungen zu nennen.

Beispiele für Dynamische Programmierung in der Künstlichen Intelligenz

Eines der bekanntesten Beispiele für die Anwendung der dynamischen Programmierung in der künstlichen Intelligenz ist das "Travelling Salesman Problem". Dabei geht es darum, die kürzeste Route für einen Handelsvertreter zu finden, der mehrere Städte besuchen und anschließend zu seinem Ausgangsort zurückkehren muss. Aber auch in der Robotik und im maschinellen Lernen spielt sie eine wichtige Rolle.