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スターとは
グラフの走査とパス検索に使用される A* メソッドは、その完全性、最適性、最適な効率のため、 コンピューターサイエンスの分野内のさまざまなサブフィールド。 作成されたすべてのノードがメモリに保存されるため、スペースの複雑さが実用面で大きな欠点となります。 その結果、実際の旅行ルート設定システムでは、グラフを前処理して高速化できるアルゴリズムや、メモリに制限されたアプローチの方が性能が優れないことがよくあります。 それにも関わらず、さまざまなシナリオにおいて A* が依然として最良の答えです。
どのようなメリットがあるか
(I) 以下に関する洞察と検証 トピック:
第 1 章: A* 検索アルゴリズム
第 2 章: グラフ理論
第 3 章: コンピューター サイエンスにおけるヒューリスティック
第 4: 最良優先探索
第 5 章: ダイクストラのアルゴリズム
第 6 章: 任意の角度のパス計画
第 7 章: 許容可能なヒューリスティック
第 8 章: 一貫したヒューリスティック
第 9 章: メモリ結合関数
第 10 章: パスファインディング
(II) 星に関する一般のよくある質問に答える
(III) 多くの分野におけるスターの使用例。
(IV) 360 の各業界の
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Produktbeschreibung
スターとは

グラフの走査とパス検索に使用される A* メソッドは、その完全性、最適性、最適な効率のため、 コンピューターサイエンスの分野内のさまざまなサブフィールド。 作成されたすべてのノードがメモリに保存されるため、スペースの複雑さが実用面で大きな欠点となります。 その結果、実際の旅行ルート設定システムでは、グラフを前処理して高速化できるアルゴリズムや、メモリに制限されたアプローチの方が性能が優れないことがよくあります。 それにも関わらず、さまざまなシナリオにおいて A* が依然として最良の答えです。

どのようなメリットがあるか

(I) 以下に関する洞察と検証 トピック:

第 1 章: A* 検索アルゴリズム

第 2 章: グラフ理論

第 3 章: コンピューター サイエンスにおけるヒューリスティック

第 4: 最良優先探索

第 5 章: ダイクストラのアルゴリズム

第 6 章: 任意の角度のパス計画

第 7 章: 許容可能なヒューリスティック

第 8 章: 一貫したヒューリスティック

第 9 章: メモリ結合関数

第 10 章: パスファインディング

(II) 星に関する一般のよくある質問に答える

(III) 多くの分野におけるスターの使用例。

(IV) 360 の各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 - スターのテクノロジーを十分に理解している度。

この本の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、および以下のような人 あらゆる種類のスターに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。