Как найти наиболее вероятные пути прохождения ориентированного графа? Добрый день.
Есть такая задача:
Задан направленный граф, одна из вершин которого является "входом" (нет входящих ребер), другая - "выходом" (нет исходящих ребер). В графе могут присутствовать циклы. Из входа можно дойти до любой другой вершины, а из любой вершины - до выхода.
Есть набор вариантов "прохождения" этого графа - последовательности вершин, через которые можно пройти от входа к выходу.
Есть предположение, что существует некоторый небольшой базовый набор таких прохождений, а все варианты являются модификацией того или иного базового случая (т.е. сначала шли по нему, потом ушли немного куда-то в сторону, потом снова вернулись на этот путь).
Как можно выделить этот базовый набор?
При этом надо учитывать, что вероятность перехода из произвольной вершины в другие зависит от контекста, от истории предыдущих переходов. Т.е. может быть два пути, например, А -> Б -> В и Г -> Б -> Д, и куда мы пойдем из Б зависит от того, откуда мы в неё пришли.
Как найти наиболее вероятные пути прохождения ориентированного графа? Добрый день.
Есть такая задача:
Задан направленный граф, одна из вершин которого является "входом" (нет входящих ребер), другая - "выходом" (нет исходящих ребер). В графе могут присутствовать циклы. Из входа можно дойти до любой другой вершины, а из любой вершины - до выхода.
Есть набор вариантов "прохождения" этого графа - последовательности вершин, через которые можно пройти от входа к выходу.
Есть предположение, что существует некоторый небольшой базовый набор таких прохождений, а все варианты являются модификацией того или иного базового случая (т.е. сначала шли по нему, потом ушли немного куда-то в сторону, потом снова вернулись на этот путь).
Как можно выделить этот базовый набор?
При этом надо учитывать, что вероятность перехода из произвольной вершины в другие зависит от контекста, от истории предыдущих переходов. Т.е. может быть два пути, например, А -> Б -> В и Г -> Б -> Д, и куда мы пойдем из Б зависит от того, откуда мы в неё пришли.
Есть такая задача:
Задан направленный граф, одна из вершин которого является "входом" (нет входящих ребер), другая - "выходом" (нет исходящих ребер). В графе могут присутствовать циклы. Из входа можно дойти до любой другой вершины, а из любой вершины - до выхода.
Есть набор вариантов "прохождения" этого графа - последовательности вершин, через которые можно пройти от входа к выходу.
Есть предположение, что существует некоторый небольшой базовый набор таких прохождений, а все варианты являются модификацией того или иного базового случая (т.е. сначала шли по нему, потом ушли немного куда-то в сторону, потом снова вернулись на этот путь).
Как можно выделить этот базовый набор?
При этом надо учитывать, что вероятность перехода из произвольной вершины в другие зависит от контекста, от истории предыдущих переходов. Т.е. может быть два пути, например, А -> Б -> В и Г -> Б -> Д, и куда мы пойдем из Б зависит от того, откуда мы в неё пришли.
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Отвечай на вопросы, зарабатывай баллы и трать их на призы.
Подробнее
Подробнее
Для решения данной задачи можно воспользоваться алгоритмом обхода графа в глубину (Depth-First Search) или в ширину (Breadth-First Search).
Первый шаг - найти все пути от входной вершины к выходной с помощью поиска в глубину или в ширину. Это позволит нам получить все возможные пути прохождения графа.
Затем можно приступить к анализу полученных путей и попытаться выделить базовый набор. Можно посмотреть, какие вершины и в каком порядке встречаются в большинстве путей, и таким образом выделить основные "шаблоны" прохождения.
Для учета контекста и зависимости от истории прохождения, можно использовать алгоритмы машинного обучения, такие как рекуррентные нейронные сети, которые способны учитывать предыдущие действия при принятии решений о следующем шаге.
Дополнительно, можно использовать методы класстеризации для группировки похожих путей и выделения наиболее часто встречающихся сценариев прохождения графа.
Таким образом, комбинируя различные методы анализа и обработки данных, можно выделить базовый набор путей прохождения ориентированного графа, учитывая контекст и зависимость от предыдущих действий.