Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, từ trợ lý giọng nói như Siri và Alexa đến các ô tô tự lái. Một lĩnh vực mà AI đã đi lên một cách đáng kể là lĩnh vực của các thuật toán tìm đường. Các thuật toán này là cốt lõi để tạo ra các tác nhân ảo thông minh có thể điều hướng trong môi trường phức tạp một cách dễ dàng. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về các thuật toán tìm đường trong trí tuệ nhân tạo và tầm quan trọng của chúng trong việc tạo ra các tác nhân ảo thông minh. Các thuật toán tìm đường được thiết kế để tìm ra đường đi ngắn nhất hoặc hiệu quả nhất giữa hai điểm trong một môi trường cho trước. Chúng thường được sử dụng trong trò chơi video, robot và hệ thống điều hướng. Trong bối cảnh tạo ra các tác nhân ảo thông minh, các thuật toán tìm đường đóng vai trò quan trọng trong việc cho phép các tác nhân này đưa ra quyết định thông minh và điều hướng trong môi trường xung quanh một cách hiệu quả. Có một số thuật toán tìm đường phổ biến được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo, mỗi thuật toán có ưu điểm và nhược điểm riêng. Một trong những thuật toán nổi tiếng nhất là thuật toán Dijkstra, được sử dụng để tìm đường đi ngắn nhất giữa hai điểm trên một đồ thị. Thuật toán này hoạt động bằng cách lặp đi lặp lại khám phá các nút láng giềng cho đến khi đạt được điểm đích. Mặc dù thuật toán Dijkstra đảm bảo tìm ra đường đi ngắn nhất, nhưng nó có thể tốn nhiều thời gian tính toán đối với đồ thị lớn. Một thuật toán rộng rãi sử dụng khác là A* (A-star), kết hợp các tính năng tốt nhất của thuật toán Dijkstra và một hàm heuristic. A* đặc biệt hiệu quả trong việc tìm đường đi ngắn nhất trên các đồ thị lớn bằng cách sử dụng một hàm heuristic có thể chấp nhận để hướng dẫn tìm kiếm. Hàm heuristic ước tính chi phí từ nút hiện tại đến điểm đến, cho phép thuật toán ưu tiên các nút có khả năng dẫn đến đường đi ngắn nhất. A* được coi là một trong những thuật toán tìm đường hiệu quả nhất và thường được sử dụng trong trò chơi video và robot. Ngoài thuật toán Dijkstra và A*, còn có các thuật toán khác như Breadth-First Search (BFS) và Depth-First Search (DFS) được sử dụng trong các tình huống cụ thể. BFS khám phá tất cả các nút láng giềng trước khi di chuyển sang cấp độ tiếp theo, làm cho nó phù hợp để tìm ra đường đi ngắn nhất trong các đồ thị không có trọng số. Trong khi đó, DFS khám phá càng xa càng tốt trên mỗi nhánh trước khi quay lại, làm cho nó hữu ích trong việc đi qua các đồ thị lớn với nhiều đường đi có thể. Sự lựa chọn thuật toán tìm đường phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của tác nhân ảo và môi trường mà nó hoạt động. Các yếu tố như kích thước môi trường, độ phức tạp của các chướng ngại vật và ràng buộc thời gian thực đóng vai trò quan trọng trong việc xác định thuật toán phù hợp nhất. Các thuật toán tìm đường trong trí tuệ nhân tạo không chỉ giới hạn trong việc tìm đường trong môi trường tĩnh. Chúng cũng có thể được mở rộng sang môi trường động, trong đó các chướng ngại vật di chuyển hoặc thay đổi theo thời gian. Trong trường hợp đó, các thuật toán như Dynamic A* và thuật toán Theta* được sử dụng. Các thuật toán này cập nhật đường đi khi môi trường thay đổi, cho phép tác nhân ảo thích ứng và tìm ra các tuyến đường thay thế theo thời gian thực. Để kết luận, các thuật toán tìm đường trong trí tuệ nhân tạo là khóa để tạo ra các tác nhân ảo thông minh có thể điều hướng trong môi trường phức tạp. Những thuật toán này cho phép các tác nhân ảo đưa ra quyết định thông minh và tìm ra các đường đi hiệu quả nhất đến điểm đến của họ. Từ thuật toán Dijkstra đến A* và các thuật toán chuyên biệt khác, có nhiều lựa chọn khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của tác nhân ảo và môi trường mà nó hoạt động. Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, các thuật toán tìm đường sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc tạo ra các tác nhân ảo thông minh có thể tương tác một cách liên tục với thế giới xung quanh. Đặt vấn đề: Bên cạnh y đức, tính chuyên nghiệp trong y khoa là một trong những năng lực cốt lõi của Điều Dưỡng tác động trực tiếp đến hiệu quả chăm sóc quản lý người bệnh. Do đó, việc xác định mức độ nhận thức của điều dưỡng về tính chuyên nghiệp là nhu cầu cấp thiết trong xây dựng chương trình huấn luyện tính chuyên nghiệp cho điều dưỡng hiệu quả và hội nhập khu vực. Mục tiêu: Xác định mức độ nhận thức của sinh viên và cựu sinh viên với các giá trị cốt lõi tính chuyên nghiệp và sự khác biệt về mức độ nhận thức về giá trị cốt lõi tính chuyên nghiệp trong hai nhóm. Phương pháp nghiên cứu: thiết kế mô tả cắt ngang từ 01/10/2020 đến 20/02/2021, thực hiện trên 208 sinh viên và 88 cựu sinh viên khoa Điều Dưỡng tại trường Đại Học Quốc Tế Miền Đông, tỉnh Bình Dương sử dụng bảng câu hỏi tính chuyên nghiệp trong y khoa áp dụng thang likert 1-5 gồm 6 thành tố đo lường tính chuyên nghiệp. Hệ số Cronbach’s Alpha của toàn thang đo 0,91 để đánh giá nhận thức các giá trị cốt lõi tính chuyên nghiệp... Mạng đồng tác giả là mạng lưới học thuật giữa các nhà nghiên cứu viết chung bài báo khoa học, mức độ kết hợp đồng tác giả có thể được đặc trưng bởi các độ đo liên kết. Đựa trên các đặc trưng đó, hình thành nhiều bài toán có ý nghĩa, trong đó có khuyến nghị cộng tác, gợi ý các tác giả có thể kết hợp trong tương lai hoặc tăng cường hợp tác. Bài báo này đề xuất một số độ đo liên kết mới dựa trên cộng đồng tác giả, kịch bản thiết lập bảng ứng viên động theo thời gian, và xây dựng một hệ khuyến nghị đồng tác giả sử dụng các độ đo đó. Bài tập toán cao cấp.Tập 3,Phép giải tích nhiều biến số. DSpace/Manakin Repository. ... Trong hệ thống du lịch thông minh, lập lộ trình tự động là một trong những chức năng phức tạp nhưng rất quan trọng và cần thiết cho du khách trước và trong hành trình thăm quan của mình. Chức năng này không chỉ yêu cầu tạo ra phương án lộ trình phù hợp với điều kiện của du khách một cách nhanh chóng, mà còn phải tối ưu về thời gian thăm quan và hiệu quả kinh tế. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một thuật toán lập lộ trình tự động mới dựa trên ý tưởng của bài toán lập lịch TSP (Traveling Salesman Problem) và bổ sung tham số về thời gian du lịch hợp lý, được gọi là TPA (Travel Planning Algorithm). Thuật toán TPA được cài đặt trong hệ thống du lịch thông minh đa nền tảng của tỉnh Thái Nguyên. Dựa vào điểm du lịch được gợi ý trong quá trình lựa chọn điểm thăm quan của du khách, thuật toán TPA hoạt động ổn định và lập được lộ trình du lịch tốt hơn so với chức năng lập lộ trình trong hệ thống du lịch thông minh của TripHunter và Tập đoàn bưu chính viễn thông Việt Nam (VNPT). |
