Rekursive Suche

Was ist überhaupt die rekursive Suche?

Die rekursive Suche ist eine Methode, die von der Künstlichen Intelligenz genutzt wird, um Probleme zu lösen. Das Wort "rekursiv" leitet sich von dem lateinischen Begriff "recurrere" ab, was “zurücklaufen” bedeutet. Im Grunde geht es bei einer rekursiven Suche darum, das große Problem in kleinere, handhabare Teile zu zerlegen, die auf die gleiche Weise gelöst werden können.

Wie funktioniert die rekursive Suche?

Die Arbeitsweise der rekursiven Suche kann man sich wie die Zweige eines Baumes vorstellen. Man beginnt an der Wurzel (dem Startpunkt), und für jede Entscheidung, die man trifft (zum Beispiel welche Richtung man einschlägt), spaltet sich ein neuer Zweig ab. Die rekursive Suche läuft so ab, dass sie jeden einzelnen Zweig bis zum Ende verfolgt. Kommt sie an ein Ende, kehrt sie zurück und verfolgt den nächsten Zweig. Das setzt sie fort, bis sie das gesuchte Ziel gefunden hat oder alle Zweige durchlaufen sind. Das nennt man auch Tiefensuche.

Anwendung der rekursiven Suche in der Künstlichen Intelligenz (KI)

In der Künstlichen Intelligenz kommt die rekursive Suche z.B. bei Algorithmen zum Einsatz, die räumliche Wege oder optimale Lösungen zu Problemen finden sollen. Auch in Suchmaschinen oder komplexen Datenstrukturen leistet die rekursive Suche wertvolle Dienste, indem sie alle verfügbaren Pfade, Optionen und Möglichkeiten systematisch und sorgfältig durchsucht.

Vorzüge und Nachteile der rekursiven Suche

Ein großer Vorteil der rekursiven Suche ist, dass sie sehr gründlich ist. Ist das gesuchte Ziel irgendwo im "Baum" vorhanden, wird es gefunden. Der Nachteil jedoch ist, dass die rekursive Suche oft sehr zeit- und rechenintensiv ist, besonders wenn es viele Zweige zu durchlaufen gibt. Daher berücksichtigen KI-Entwickler immer den Kontext, um zu entscheiden, ob eine rekursive Suche die beste Methode ist.