"Дай под зад диплому" #6: Адаптивные алгоритмы в современном программировании. Принцип работы и примеры

Теперь я хочу пройтись по самым распространённым адаптивным алгоритмам и принципе их работы. Многие могут подумать, что речь про нейросети и подобное, но нет.

Адаптивные алгоритмы - это алгоритмы, которые изменяют своё поведение в зависимости от входных данных или текущего состояния.

Скажем так, вместо работы с задачей в общих условиях вы добавляете обработчик для разных возможных условий. Если нейросеть решает вопрос с бесконечным множеством условий, которые мы не можем предугадать, то адаптивный алгоритм работает с дискретной выборкой условий.

Посмотрим на конкретные алгоритмы, и уверяю, если вы думаете, что это нечто сверхъестественное, то нет. Вот например первый алгоритм родился из одного из базовых и самых распространённых алгоритмов среди разработчиков. Если вы хотя бы раз готовились к собеседованию на программиста, то встречали его.

Адаптивная быстрая сортировка (Adaptive QuickSort)

Это вариация классического алгоритма быстрой сортировки (QuickSort), которая адаптируется к структуре входных данных, чтобы улучшить производительность в худших случаях. Стандартный QuickSort выбирает опорный элемент (pivot) и делит массив на две части — элементы меньше опорного и элементы больше опорного, после чего рекурсивно сортирует каждую часть. В худшем случае, когда массив уже отсортирован или содержит много одинаковых элементов, стандартный QuickSort может работать за время O(n²).

Адаптивная версия алгоритма улучшает производительность в таких случаях за счет:

Выбора опорного элемента: Использование медианы трёх (median-of-three) или других стратегий для выбора опорного элемента. Это помогает избежать худшего случая, когда массив уже отсортирован или состоит из одинаковых элементов.
Переход на другие алгоритмы сортировки: Использование других алгоритмов сортировки, таких как сортировка вставками, для небольших подмассивов. Сортировка вставками эффективна для небольших массивов и почти отсортированных данных.
Рекурсивное улучшение: Оптимизация числа рекурсивных вызовов, чтобы уменьшить использование стека и улучшить производительность.

Главное внимание, пожалуй, стоит уделить стратегии медианы трёх. Она уже делает данный алгоритм адаптивным, и при этом её не сложно объяснить. Стратегия медианы трёх (median-of-three) используется для выбора более удачного опорного элемента (pivot), что помогает избежать худших случаев, когда массив уже отсортирован или содержит много одинаковых элементов.

Выбираются три элемента из массива: первый, средний и последний.
Эти три элемента сравниваются между собой и упорядочиваются.
После сортировки этих трёх элементов медиана будет в среднем месте. В качестве опорного элемента выбирается медиана.
Выбор медианы из трёх элементов помогает получить более сбалансированное разделение массива на подмассивы.

Выбор медианы из трёх элементов помогает получить более сбалансированное разделение массива на подмассивы. Самое главное — помогает избежать ситуаций, когда массив уже отсортирован или содержит много одинаковых элементов, что делает QuickSort более устойчивым к таким случаям. Вместо плохой асимптотики O(n²) в худшем случае мы получим те же O(n log n).

Алгоритм известный и встроен во многие стандартные библиотеки, базы данных, big data, машинное обучение и тд, перечислять смысла нет, он реально везде.

Адаптивный поиск с пропусками (Skip List)

Skip List (поиск с пропусками) — это вероятностная структура данных, которая представляет собой множество связанных списков, организованных в виде слоёв. На каждом слое элементы связаны между собой через пропуски, причём на каждом последующем слое пропуски увеличиваются.

Каждый элемент имеет случайное количество указателей на более высокий уровень, что позволяет ускорять операции поиска, вставки и удаления до ожидаемого времени O(log n). Концепция была предложена Уильямом Пью в 1989 году как альтернатива сбалансированным деревьям, таким как AVL-деревья и красно-чёрные деревья.

Основные операции:

Поиск: Происходит с верхнего уровня вниз к нижнему, двигаясь по спискам с пропусками, пока не будет найден нужный элемент или достигнут нижний уровень.
Вставка: Включает добавление элемента на нижний уровень и случайное продвижение на более высокие уровни, если выбраны соответствующие пропуски.
Удаление: Похоже на поиск, но с удалением элемента из всех уровней, где он присутствует.

Адаптивность Skip List заключается в следующем:

Случайное распределение уровней: Каждый элемент при вставке получает случайное количество уровней, что помогает избежать худших случаев и гарантирует ожидаемое логарифмическое время выполнения операций. Случайное распределение уровней обеспечивает баланс структуры данных без необходимости сложных операций ребалансировки, как в деревьях.
Многоуровневая структура: Использование нескольких уровней с разными размерами пропусков позволяет эффективно уменьшить число элементов, которые нужно проверить при поиске, вставке или удалении. Чем больше уровней у элемента, тем реже он встречается на верхних уровнях, что ускоряет поиск.

Благодаря перечисленному мы получаем ожидаемое время выполнения операций O(log n) по сравнению с худшим случаем O(n) для простого связного списка. Ещё появляется возможность эффективно обрабатывать динамические и изменяющиеся данные, поддерживая баланс за счёт случайности.

Давайте сравним с обычный сортированным связанным списком и проверим выпишем преимущества.

Производительность поиска: У связного списка время поиска в худшем случае — O(n), так как необходимо последовательно проходить по всем элементам. В списке с пропусками ожидаемое время поиска — O(log n), благодаря многоуровневой структуре и пропускам. Это особенно важно при работе с большими наборами данных.
Вставка и удаление: У связного списка время вставки и удаления в худшем случае — O(n), так как требуется найти место для вставки или удаления. В списке с пропусками ожидаемое время вставки и удаления — O(log n), благодаря случайному распределению уровней и эффективному поиску позиции.
Балансировка: Связанный список не имеет механизма для поддержания баланса, что делает его неэффективным при изменении данных. В списке с пропусками случайное распределение уровней и пропусков автоматически поддерживает баланс без необходимости дополнительных операций ребалансировки.
Простота реализации: Связанный список проще в реализации, но проигрывает в производительности на больших наборах данных. Список с пропусками хоть и имеет структуру данных более сложную, её реализация проще, чем у тех же сбалансированных деревьев.

Из описания в принципе уже очевидно, где используется: в базах данных для индексирования, в кэшировании и в целом системах с высокой нагрузкой по типу обмена мгновенными сообщениями или финансовых приложений.

Адаптивный Хаффман (Adaptive Huffman Coding)

Адаптивное кодирование Хаффмана (Adaptive Huffman Coding) — это алгоритм сжатия данных, который динамически изменяет кодовые слова по мере обработки входного потока данных. В отличие от статического кодирования Хаффмана, которое требует предварительного анализа частот символов, адаптивное кодирование Хаффмана обновляет свои структуры данных в реальном времени, не требуя заранее известной статистики символов.

Основные шаги:

Инициализация: Начальное дерево Хаффмана состоит из единственного узла, представляющего все символы.
Обработка символов: При обработке каждого символа дерево Хаффмана обновляется, отражая новые частоты символов.
обновление дерева: После каждого символа дерево перестраивается, чтобы сохранить оптимальное кодирование текущего состояния входного потока.

Адаптивность алгоритма проявляется в следующих деталях:

Динамическое обновление частот: Частоты символов обновляются по мере их появления. Это позволяет алгоритму адаптироваться к изменениям в частотах символов в реальном времени, обеспечивая более эффективное сжатие для различных участков данных.
Реорганизация дерева: Дерево Хаффмана перестраивается при каждом изменении частот символов. Это позволяет поддерживать минимальную длину кодовых слов, что обеспечивает высокую степень сжатия на текущем этапе обработки данных.
Обратимость: Алгоритм должен поддерживать возможность декодирования данных в реальном времени, синхронно с кодированием, что требует точного и эффективного обновления дерева.

В итоге сжатие адаптируется под входные данные и повышает степень сжатия. В добавок не нужно никакого предварительного анализа данных, можно прям потоком пускать файлы на вход с неизвестной заранее структурой. Отсюда вытекает экономия в асимптотике: нужен всего один проход по данным.

Сравним с обычным кодированием Хаффмана:

Необходимость предварительного анализа: Статическое кодирование Хаффмана требует предварительного анализа данных для построения дерева Хаффмана на основе частот символов. Это делает алгоритм менее гибким и менее пригодным для потокового сжатия. Адаптивный Хаффман не требует предварительного анализа данных. Дерево Хаффмана строится и обновляется в реальном времени, что делает его более гибким и пригодным для работы с потоками данных, где структура может меняться.
Обработка динамических данных: Статическое кодирование Хаффмана эффективно только для статических наборов данных с неизменными частотами символов. При изменении частот эффективность сжатия снижается. Адаптивный Хаффман эффективно работает с данными, частоты символов которых могут изменяться в процессе кодирования. Это делает его подходящим для приложений с изменяющейся структурой данных.
Производительность на разнообразных данных: Статическое кодирование Хаффмана хорошо работает на данных с известной и стабильной статистикой. При сильно варьирующихся данных эффективность может снижаться. Адаптивный Хаффман: сохраняет высокую эффективность сжатия даже при значительных изменениях в распределении символов, так как дерево Хаффмана постоянно адаптируется к текущим данным.

Используется в сетевых протоколах для сжатия текстовых данных в реальном времени (например HTTP-заголовки), аудио и видеокодирование для файлов с переменным кодированием (т.е. практически для всех), в потоковых трансляциях (прямые эфиры) и обыкновенные файловые архиваторы.

Адаптивные фильтры (Adaptive Filters)

Адаптивные фильтры — это цифровые фильтры, параметры которых автоматически настраиваются в процессе работы для оптимизации определённого критерия. В отличие от статических фильтров, которые имеют фиксированные коэффициенты, адаптивные фильтры изменяют свои коэффициенты в зависимости от входного сигнала и заданного эталонного сигнала. Они широко используются в обработке сигналов, таких как шумоподавление, эквализация каналов связи и адаптивная антенная решётка.

Основные типы адаптивных фильтров:

Фильтры на основе метода наименьших квадратов (Least Mean Squares, LMS): Коэффициенты фильтра обновляются по правилу наименьших средних квадратов ошибки.
Рекурсивные наименьшие квадраты (Recursive Least Squares, RLS): Обновляют коэффициенты фильтра, минимизируя суммарную ошибку.
Фильтры Калмана: Используют метод оценки состояния для динамического изменения коэффициентов.

Адаптивность фильтров заключается в следующих деталях:

Алгоритм обновления коэффициентов: Коэффициенты фильтра динамически изменяются в зависимости от текущего входного и эталонного сигналов. Это позволяет фильтру адаптироваться к изменениям во входном сигнале и окружающей среде. Пример: В LMS-фильтре коэффициенты обновляются с использованием градиентного спуска, что минимизирует среднеквадратичную ошибку между выходом фильтра и эталонным сигналом.
Эталонный сигнал: Эталонный сигнал используется для корректировки параметров фильтра. Это позволяет фильтру настраиваться на конкретные характеристики желаемого сигнала и удалять нежелательные компоненты. Пример: В системах шумоподавления эталонный сигнал может быть чистым сигналом без шума, который фильтр пытается восстановить из зашумлённого входного сигнала.
Обратная связь: Адаптивные фильтры используют обратную связь для оценки качества фильтрации и дальнейшей корректировки коэффициентов. Это делает процесс фильтрации более эффективным и адаптированным к текущим условиям. Пример: В фильтре RLS используется информация о предыдущих ошибках для минимизации текущей ошибки.

Постоянная корректировка коэффициентов позволяет фильтру эффективно удалять шум или искажения в реальном времени, т.е. улучшается производительность фильтрации. Также мы получаем высокое качество обработки независимо от изменений характеристик сигнала, ведь использование эталонного сигнала и обратной связи позволяет фильтру быстро реагировать на изменения и поддерживать оптимальное качество обработки.

Аналогичным неадаптивным алгоритмом является фиксированный фильтр, такой как обычный фильтр нижних или верхних частот. Вот отличия:

Способность к обучению и адаптации: Фиксированные фильтры имеют неизменные параметры, настроенные для определённых условий. Если характеристики входного сигнала изменяются, фиксированный фильтр может стать неэффективным. Адаптивные фильтры постоянно обновляют свои параметры, что позволяет им адаптироваться к изменяющимся условиям и характеристикам входного сигнала. Это особенно важно в динамических средах, таких как мобильные коммуникации или изменяющиеся акустические условия.
Устранение неизвестных или меняющихся шумов: Фиксированные фильтры эффективны для удаления шума с известными характеристиками, но могут плохо справляться с изменяющимися или непредсказуемыми шумами. Адаптивные фильтры могут обучаться на ходу, эффективно устраняя неизвестные или изменяющиеся шумы за счёт постоянной настройки своих параметров на основе текущих данных.
Гибкость в различных приложениях: Фиксированные фильтры требуют ручной настройки для каждого конкретного применения, что может быть трудоёмким и неэффективным. Адаптивные фильтры автоматически подстраиваются под различные условия и приложения, что делает их универсальными и простыми в использовании.

Адаптивные фильтры применяются в шумоподавлении в аудиосистемах, эквализации каналов связи (корректируют искажения сигнала, вызванные характеристиками канала передачи), активное шумоподавление (создание антишумового сигнала, который гасит нежелательные звуки), обработка изображений (устранение шума и исправление фотографий, сделанных в плохой освещённости).

Адаптивные деревья (Adaptive Trees), такие как Splay Tree

Адаптивные деревья, такие как Splay Tree, — это самобалансирующиеся двоичные деревья поиска, которые автоматически изменяют свою структуру в ответ на операции поиска, вставки и удаления, чтобы улучшить производительность для часто запрашиваемых элементов. Splay Tree был предложен Даниэлем Слейтором и Робертом Тарьяном в 1985 году.

Основной принцип работы Splay Tree заключается в операции "splaying", которая перемещает запрашиваемый элемент к корню дерева с использованием серии вращений. Это улучшает доступ к часто используемым элементам, делая их доступными за логарифмическое время в среднем.

Основные операции:

Поиск: Перемещает найденный элемент к корню дерева.
Вставка: Вставленный элемент становится корнем дерева.
Удаление: Сначала выполняется обычное удаление, затем splay-операция для ближайшего к удалённому элементу узла.

Адаптивность Splay Tree обеспечивается следующими деталями:

Операция Splaying: В каждой операции (поиск, вставка, удаление) элемент, участвующий в операции, перемещается к корню дерева. Это делается с помощью серии вращений (zig, zig-zag, zig-zig). Это улучшает доступ к недавно использованным элементам, делая их быстрее доступными в будущем.
Самобалансировка: За счёт операции splaying дерево остаётся сбалансированным в среднем, даже если последовательность операций вызывает перекос дерева. Это обеспечивает гарантированное среднее время доступа O(log n) для операций, хотя в худшем случае одна операция может занимать O(n).
Локальность ссылок: Элементы, к которым часто обращаются, перемещаются ближе к корню, что уменьшает время доступа к ним. Это полезно в приложениях, где определённые элементы запрашиваются чаще других.

Естественно улучшается производительность, так как постоянное перемещение часто используемых элементов ближе к корню уменьшает среднее время доступа. В свою очередь у производительности появляется стабильность, так как алгоритм обеспечивает устойчивое среднее время выполнения операций даже при изменении структуры данных.

Аналогичным неадаптивным алгоритмом является красно-чёрное дерево. Рассмотрим преимущества Splay Tree перед красно-чёрным деревом.

Адаптивность к частым запросам: Красно-чёрное дерево поддерживает баланс за счёт строгих правил и фиксированных операций балансировки, что обеспечивает O(log n) время для всех операций, независимо от частоты запросов к элементам. Splay Tree перемещает часто запрашиваемые элементы к корню дерева, что может значительно улучшить производительность для частых запросов. Это делает Splay Tree более эффективным в ситуациях, когда некоторые элементы используются значительно чаще других.
Простота реализации: Красно-чёрное дерево реализация и поддержание правил балансировки красно-чёрного дерева сложны и требуют тщательной реализации. Splay Tree реализация Splay Tree проще, так как она не требует поддержания сложных правил балансировки, а только выполнения серии вращений для каждой операции.
Улучшение локальности ссылок: Красно-чёрное дерево не учитывает частоту доступа к элементам, что может быть не оптимально для сценариев с локальностью запросов. Splay Tree адаптируется к паттернам доступа, перемещая часто используемые элементы ближе к корню, что улучшает производительность для таких сценариев.

Используется в кэшировании для хранения часто запрашиваемых данных, для обработки сетевых пакетов (оптимизация запросов к часто используемым записям в таблице маршрутизации и др.), в целом к системам управления памятью с функцией частооткрываемых файлов и папок и компиляторы и интерпретаторы для ускорения компиляции и интерпретации кода.

Адаптивный алгоритм предсказания ветвлений (Branch Prediction)

Адаптивный алгоритм предсказания ветвлений (Branch Prediction) используется в процессорах для предсказания направления ветвлений в программном коде до их фактического выполнения. В современных процессорах это критически важный компонент, позволяющий значительно увеличить производительность за счёт уменьшения количества промахов в конвейере инструкций.

Предсказание ветвлений заключается в угадывании, какой путь примет условное или безусловное ветвление (например, цикл или условный оператор) до того, как результат условия станет известен. Адаптивные предсказатели используют историческую информацию и сложные алгоритмы, чтобы улучшить точность предсказаний.

Адаптивность алгоритма обеспечивается следующими деталями:

Историческая информация: Адаптивные предсказатели используют историю выполнения ветвлений для улучшения точности предсказаний. Это может включать простые схемы, такие как двоичные счётчики, или более сложные, такие как глобальные истории ветвлений и локальные истории ветвлений.
Таблицы предсказаний: Используются таблицы предсказаний (Branch History Table, BHT), которые хранят информацию о прошлых решениях ветвлений. Эта информация позволяет адаптивному алгоритму предсказывать будущее поведение ветвлений с высокой точностью.
Динамическая настройка: Адаптивные алгоритмы динамически изменяют свои стратегии предсказания на основе текущих данных. Например, если алгоритм обнаруживает, что определённое ветвление часто изменяет своё направление, он может изменить свой подход к предсказанию этого ветвления.
Комбинированные предсказатели: Современные адаптивные предсказатели могут комбинировать несколько методов предсказания, используя метапредсказатели для выбора наилучшего метода в зависимости от контекста.

Так мы добиваемся улучшения точности предсказаний и эффективного использования процессорных ресурсов. Более точные предсказания уменьшают количество промахов, что в свою очередь уменьшает количество повторных выполнений инструкций процессором.

Аналогичным неадаптивным алгоритмом является статическое предсказание ветвлений. Сравним:

Точность предсказаний: Статическое предсказание использует простые правила, такие как предсказание всегда ветвления в одном направлении (например, всегда предполагать, что ветвление не будет выполнено) или предсказание на основе фиксированного шаблона. Это приводит к низкой точности, особенно в сложных и изменяющихся условиях. Адаптивное предсказание использует исторические данные и динамически адаптируется к изменяющимся условиям, что значительно увеличивает точность предсказаний.
Управление изменяющимися условиями: Статическое предсказание не может адаптироваться к изменяющимся условиям в программном коде, что приводит к частым промахам и снижению производительности. Адаптивное предсказание постоянно обновляет свои стратегии и может эффективно справляться с изменениями в паттернах выполнения ветвлений.
Сложность программного обеспечения: Статическое предсказание может быть проще в реализации, но не эффективно в современных сложных процессорах, где требуется высокая производительность. Адаптивное предсказание хотя сложнее в реализации, обеспечивает значительное улучшение производительности за счёт уменьшения промахов в конвейере и эффективного использования процессорных ресурсов.

Из описания понятно, что используются алгоритм в процессорах. Отдельно стоит уточнить плюс для мобильных процессоров — в их случае у адаптивного алгоритма предсказания ветвлений появляется преимущество в энергоэффективности. Оно есть и у обычных процессоров, но не настолько важно, как в мобильных платформах.

Адаптивные алгоритмы поиска пути (Adaptive Pathfinding)

Адаптивные алгоритмы поиска пути предназначены для нахождения оптимальных маршрутов в динамически изменяющихся средах. Эти алгоритмы изменяют свои стратегии и обновляют информацию о маршруте в реальном времени в ответ на изменения в окружающей среде или структуре графа. Основной целью адаптивных алгоритмов поиска пути является эффективное и быстрое нахождение пути, несмотря на изменяющиеся условия.

Примером адаптивного алгоритма поиска пути является адаптивный A (Adaptive A)**, который улучшает стандартный алгоритм A* за счёт использования исторической информации и динамического обновления эвристики.

Адаптивность алгоритма обеспечивается следующими деталями:

Использование исторической информации: Адаптивные алгоритмы хранят информацию о предыдущих поисках, что позволяет им улучшать эвристику и ускорять последующие поиски. Например, если определённые узлы графа часто оказываются частью оптимального пути, это знание используется для ускорения будущих поисков.
Динамическое обновление эвристики: Эвристическая функция, которая оценивает стоимость пути до цели, адаптируется на основе текущих данных. Это позволяет алгоритму быстрее сходиться к оптимальному решению, особенно в изменяющихся средах.
Реакция на изменения в среде: Адаптивные алгоритмы могут изменять свой маршрут в ответ на новые препятствия или изменения в стоимости путей. Это делает их более гибкими и эффективными в реальных приложениях, где условия могут меняться неожиданно.

Оптимальные пути находятся быстрее, быстрее изменяется путь при необходимости (а такая необходимость появляется часто, см. главу о сетях с коммутацией пакетов), снижаются вычислительные затраты.

Аналогичным неадаптивным алгоритмом является статический A алгоритм*. Сравним:

Учет изменений в среде: Статический A алгоритм* рассчитывает путь один раз, исходя из фиксированной информации о среде. При изменении среды требуется запуск нового поиска, что может быть неэффективно. Адаптивный A алгоритм* постоянно обновляет информацию и может быстро адаптироваться к изменениям, что делает его более эффективным в динамических условиях.
Использование исторической информации: Статический A алгоритм* не использует информацию о предыдущих поисках, каждый раз начиная с нуля. Адаптивный A алгоритм* использует данные о предыдущих маршрутах для улучшения будущих поисков, что ускоряет процесс нахождения оптимального пути.
Эффективность вычислений: Статический A алгоритм* может быть менее эффективен в динамических средах, так как требует полного пересчета пути при изменениях. Адаптивный A алгоритм* снижает количество пересчитываемых узлов и использует более точные эвристики, что уменьшает вычислительные затраты и время поиска.

Адаптивные алгоритмы поиска пути используются в системах навигации роботов, позволяя роботам быстро находить оптимальные маршруты в изменяющихся условиях, например, в складских помещениях или на производственных линиях. В автономных автомобилях адаптивные алгоритмы помогают прокладывать маршруты в реальном времени, учитывая изменения в дорожной обстановке, такие как пробки, аварии или дорожные работы. В видеоиграх адаптивные алгоритмы используются для управления движением персонажей, обеспечивая реалистичное поведение в изменяющихся игровых условиях и быстрое реагирование на действия игрока. Адаптивные алгоритмы помогают оптимизировать маршруты доставки товаров, учитывая изменения в дорожной ситуации и обеспечивая своевременную доставку.

Адаптивный алгоритм динамического программирования (Adaptive Dynamic Programming)

Адаптивное динамическое программирование (ADP) — это усовершенствованная версия классических методов динамического программирования, которая использует адаптивные техники для улучшения производительности и эффективности при решении задач оптимизации. В отличие от стандартного динамического программирования, которое предполагает фиксированные параметры и состояния, ADP изменяет свою стратегию и параметры в ответ на изменения в задаче или среде.

Основная цель ADP — минимизировать вычислительные затраты и улучшить качество решений в условиях неопределённости и изменяющихся данных. ADP часто применяется в задачах управления, планирования и обучения с подкреплением.

Адаптивность алгоритма обеспечивается следующими деталями:

Онлайн обучение: ADP использует методы онлайн обучения для обновления своих параметров и стратегий в реальном времени. Это позволяет алгоритму адаптироваться к новым данным и изменениям в задаче, улучшая свою производительность по мере накопления опыта.
Адаптивные стратегии: Вместо фиксированных стратегий, ADP применяет адаптивные стратегии, которые изменяются в зависимости от текущих условий и целей. Это позволяет лучше реагировать на изменения и находить более оптимальные решения.
Итеративные обновления: Алгоритм выполняет итеративные обновления своих параметров и решений, что позволяет ему постепенно улучшать качество решений на основе новых данных и обратной связи.
Учет неопределённости: ADP включает механизмы для учёта неопределённости в данных и моделях, что делает его более устойчивым к изменениям и непредсказуемым событиям.

Такой подход позволяет находить находить принципиально новые более оптимальные решения в изменяющихся условиях, что делает его более универсальным. Использование вычислительных ресурсов тоже эффективнее.

Аналогичным неадаптивным алгоритмом является классическое динамическое программирование (DP). Сравним:

Реакция на изменения в данных: Классическое динамическое программирование предполагает фиксированные данные и параметры. Если данные изменяются, алгоритм может потребовать полного пересчёта решения, что увеличивает вычислительные затраты. Адаптивное динамическое программирование постоянно обновляет свои параметры и решения на основе новых данных, что позволяет ему быстро адаптироваться к изменениям без необходимости полного пересчёта.
Эффективность использования ресурсов: Классическое динамическое программирование может требовать значительных вычислительных ресурсов для задач с большим числом состояний и параметров. Адаптивное динамическое программирование оптимизирует использование ресурсов за счёт итеративных обновлений и адаптивных стратегий, что снижает общие вычислительные затраты.
Учёт неопределённости: Классическое динамическое программирование обычно не учитывает неопределённости в данных и моделях, что может привести к неустойчивым решениям в реальных приложениях. Адаптивное динамическое программирование включает механизмы для учёта неопределённости, что делает его более устойчивым и надёжным в условиях изменяющихся и непредсказуемых данных.

ADP используется для оптимизации управления запасами в логистических системах, позволяя адаптироваться к изменяющемуся спросу и поставкам, обеспечивая эффективное управление ресурсами. В системах управления роботами ADP помогает в реальном времени адаптировать движения и действия робота в зависимости от изменений в окружающей среде и задачах. ADP применяется в финансовых системах для динамического планирования и управления инвестициями, учитывая изменения на рынке и неопределённости в экономических данных. В задачах обучения с подкреплением ADP используется для разработки агентов, которые могут адаптироваться и оптимизировать своё поведение на основе опыта и обратной связи из окружающей среды.

Заключение

В этот раз тут много текста, но я не просто так рассмотрел столько алгоритмов. Во-первых, это полезно, во-вторых, — согласитесь, вы ведь заметили общую черту и что преимущества адаптивных алгоритмов над старыми относительно одинаковые? Повторим определение:

Адаптивные алгоритмы - это алгоритмы, которые изменяют своё поведение в зависимости от входных данных или текущего состояния.

Производительность, гибкость, эффективность — если обобщить, то вот главные преимущества любого адаптивного алгоритма над статичным. Здесь не было заумных нейросетей с построением математических моделей — все рассмотренные алгоритмы являются простым апдейтом старых с учитыванием разных условий работы. Максимум проскакивали статистические методы, не более.

Скорее всего, если вы сейчас пойдёте искать в поисковике отдельно-взятый алгоритм, то будете находить его под обычным названием, без приставки "адаптивный", так как в современном программировании адаптивный подход является самим собой разумеющимся. Это я и стремился доказать в данной главе, тогда как в прошлой главе доказал адаптивность большей части систем, которыми человек пользуется в повседневной жизни. Именно поэтому данное исследование ставит для себя главной парадигмой поддержание и улучшение адаптивности в современных компьютерных системах и сетях связи.

Если есть, чем дополнить, то можете написать в комментариях телеграм. Что это за рубрика и для чего она, я рассказываю здесь. Подписывайтесь на телеграм с постами и статьями, ютуб канал с обычными крупными и новостными видео, ютуб шортс с вертикальными видео и ютуб канал для стримов. Всем пока, до следующий статей.

#адаптивность_в_реальном_времен #программирование #алгоритмы