การหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนอง

การหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนอง หรือ การค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนอง ()

การค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนอง หมายถึงการศึกษาสำนึกด้วยการค้นเฉพาะที่(local-search heuristics)บนพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องจักร(machine learning) เป็นหนึ่งในขึ้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะสุดที่เป็นการค้นเฉพาะที่ หรือเป็นรูปแบบหนึ่งของการศึกษาสำนึก(heuristics)ซึ่งปรับเปลี่ยนค่าในการทำงานในระหว่างขั้นตอนการหาค่าเหมาะสุด

ลักษณะโดยทั่วไป: การเรียนรู้ในขณะค้นหาค่าเหมาะสุด 

การค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนองก็เหมือนวิธีการค้นเฉพาะที่ทั่วๆไปที่ถูกนำมาใช้แก้ปัญหาจำพวกการหาโครงแบบที่เหมาะสมของระบบ โดยที่โครงแบบดังกล่าวมักจะประกอบด้วยตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงไปมาทั้งในลักษณะที่ต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่อง แต่ในขณะเดียวกันเกณฑ์ในการหาค่าเหมาะสุดนั้นเป็นเพียงตัวเลขตัวเดียว ส่วนใหญ่แล้วปัญหาการหาค่าเหมาะสุดนั้นมักจะถูกลดรูปไปสู่ปัญหาการหาค่าน้อยที่สุดของฟังก์ชันที่มีอากิวเมนต์ของฟังก์ชันคือตัวแปรโครงแบบที่ถูกมองว่าเป็นตัวแปรอิสระในโดเมนของฟังก์ชันนี้

การค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนองนั้นสนับสนุนการผสมผสานกันระหว่างวิธีการการเรียนรู้ของเครื่องจักรภายใต้วิธีทางสัญลักษญ์(sub-symbolic machine learning)และการศึกษาสำนึกด้วยวิธีการค้นหา(search heuristics) เพื่อร่วมกันแก้ปัญหาการค้นหาค่าเหมาะสุดที่ซับซ้อน คำว่า "อย่างตอบสนอง" นั้น หมายถึงพร้อมเสมอที่จะตอบสนองต่อเหตุการณ์ระหว่างการค้นหา ทั้งประวัติในการค้นหาและความรู้ต่างๆที่เก็บสะสมมาในขณะที่เคลื่อนตัวผ่านพื้นที่โครงแบบนั้นถูกใช้ในการปรับตัวเองอย่างอัตโนมัติ ซึ่งขั้นตอนวิธีการนี้ได้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อให้มีความยืนหยุ่นต่อการจัดการกับปัญหาที่แตกต่างในระหว่างการค้นหา หรือกล่าวโดยสรุปว่ามันมีความมสามารถในการปรับตัวอย่างอัตโนมัติโดยการตัดสินใจจากประสบการณ์ในอดีตนั่นเอง

ในโลกแห่งความเป็นจริงนั้น คนต้องพบเจอกับปัญหาในชีวิตประจำวันมากมาย เรามักเลือกตัดสินปัญหาหลายๆอย่างโดยยึดจากการสังเกตและเรียนรู้ประสบการณ์ที่ผ่านมาในอดีตเป็นแนวทางในการแก้ไขและพัฒนา นอกจากนี้สมองของคนมีการเรียนรู้ที่รวดเร็วทำให้ในบางครั้งที่ตัดสินใจทำอะไรไปแล้ว ก็สามารถต้องเปลี่ยนแผนกลางครันเมื่อเห็นว่าเราเดินมาผิดทางและมีทางที่น่าจะได้ผลดีกว่าทางปัจจุบัน ด้วยพฤติกรรมของคนนี้เองเป็นแบบอย่างให้เกิดขึ้นตอนวิธีนี้ขึ้น เพราะในโลกของการแก้ปัญหาทางคอมพิวเตอร์นั้นก็มีวิธีการค้นหาคำตอบมากมายผ่านปริภูมิการค้นหา(search space)เช่นเดียวกัน ทำให้เกิดการเพิ่มวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง(machine learning)ไปสู่การค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนอง

ปัญหาการปรับค่าตัวแปรในกระบวนการศึกษาสำนึก 

การศึกษาสำนึกในปัญหาการค้นหาส่วนใหญ่เช่น กาค้นหาด้วยวิธีการทาบู (tabu search) และการหลอมลวง (simulated annealing) ได้ถูกนำมาใช้ในโปรแกรมคอมพิวเตอร์อย่างมีประสิทธภาพและมีประโยชน์ โดยการศึกษาสำนึกเหล่านี้มีลักษณะที่อ่อนไหวต่อตัวแปรภายในเป็นอย่างมาก ตัวอย่างเช่นปัญหาการหลอมลวงซึ่งขึ้นอยู่การตารางเวลาการหลอมบ่อยครั้งถูกอธิบายโดยตัวแปรอัตราการทำให้เย็นตัวลง(cooling rate) โดยค่าที่เหมาะที่สุดมีควาแตกต่างไปตามแต่ละกรณีซึ่งกำลังถูกแก้ไป ดังนั้นขึ้นตอนวิธีเดียวกันจึงต้องการค่าการเปลี่ยนที่ดีและแน่นอนเพื่อที่สามารถนำมาใช้กับปัญหาใหม่ได้ ในขั้นตอนการหาค่าเหมาะสุดโดยทั่วไปผู้ออกแบบมักจะใส่การปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อยในขึ้นตอนวิธีนั้นเพื่อเพิ่มความเร็วของระบบ

เป็นที่สังเกตว่าผลการวิจัยจำนวนมากที่เกี่ยวกับการศึกษาสำนึกการค้นหาค่าเหมาะสุดมีความลำเอียงมาจากปัญหานี้ เพราะในบางครั้งประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีถูกคำนวณหลังจากที่ได้เปลี่ยนตัวแปรแล้ว ทั้งที่จริงแล้วกำลังทั้งหมดของการหาค่าเหมาะสุดรวมถึงเวลาในการปรับค่าตัวแปรควรที่จะถูกรวมเข้ามาคิดด้วย

การปรับค่าตัวแปรในฐานะองค์ประกอบหลักของการศึกษาสำนึก 
	การค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนองให้วิธีการแก้ปัญหาโดยการบวกกลไกการปรับค่าตัวแปรลงไปในขึ้นตอนวิธีการค้นหาด้วยตัวมันเอง ซึ่งตัวแปรเหล่านี้จะถูกปรับด้วยวงวนการป้อนข้อมูลอัตโนมัติตัวหนึ่งซึ่งจะปรับตัวไปตามคุณภาพของวิธีแก้ปัญหาที่พบ โดยยึดจากประวัติการค้นหา และจากเกณฑ์อื่นๆ

ประโยชน์ 

 ความอัตโนมัติของวิธีการหาค่าเหมาะสุดรวมถึงความอัตโนมัติของขึ้นตอนการปรับค่าตัวแปรที่เหมาะสม
 การปรับตัวพลวัตของตัวแปรการค้นหา ซึ่งอาจจะเกิดขึ้นในทุกๆก้าวของการค้นหา นำไปสู่เวลาในการหาค่าเหมาะสุดรวมที่เร็วขึ้น
 รูปแบบที่เพิ่มขึ้นของผลลัพธ์เพราะขั้นตอนวิธีที่สมบูรณ์แบบของการปรับค่าตัวแปร

การค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนองกับการค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างชาญฉลาด 

การค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนองจัดอยู่ในพื้นที่การวิจัยที่ซ้อนทับกันหลายองค์ประกอบ ทั้งการวิจัยทางการจัดการ(การหาค่าเหมาะสุด) วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ การเรียนรู้ของเครื่องจักร รวมถึงเครือข่ายระบบประสาท(neural networks) จุดประสงค์หลักคือเพื่อที่จะศึกษารูปแบบการเรียนรุ้ที่สามารถประยุกต์ใช้ไปในการแก้ไขปัญหาและการหาค่าเหมาะสุด

สัญญาณการเรียนรู้ที่ส่งผลต่อการปรับค่าตัวแปรภายในของวิธีการการแก้ปัญหาได้มาจากสามแหล่ง คือ
 ลักษณะของปัญหาการค้นหาค่าเหมาะสุด ตัวอย่างเช่น ตัวแปรและตัวเลือกสำหรับการค้นหาที่ถูกประยุกต์ไปใช้กับปัญหา Travelling salesman problem(TSP) จะแตกต่างอย่างมากตัวแปรที่ใช้กับปัญหา Satisfiability
 กรณีที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น การแก้ปัญหา TSP สำหรับเมืองในเทือกเขาแอลป์อาจจะต้องการตัวแปรการแก้ปัญหานี้สำหรับเมืองในพื้นราบ
 ลักษณะพิเศษในปริภูมิโครงแบบโดยรอบคำตอบที่ถูกเลือก ตัวอย่างเช่นถ้าคำตอบปัจจุบันถูกจำกัดอยู่ในอ่างน้ำรอบจุดเหมาะสุด(local optimum) ลักษณะของอ่างน้ำ เช่น เส้นผ่านศูนย์กลาง ความสูงของผนังอ่าง เป็นต้น สามารถถูกใช้เพื่อที่จะปรับแต่งวิธีการหลบหนีที่หลากหลาย

โปรแกรมที่เกี่ยวข้อง 
มีโปรแกรมมากมายที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาอย่างตอบสนองเพราะเป็นหนึ่งในการค้นเฉพาะที่สนับสนุนโปรแกรมจำนวนมาก ต่อไปนี้คือโปรแกรมที่ได้ถูกตีพิมพ์มาไม่กี่ปีมานี้และมีความน่าสนใจที่เกี่ยวกับการค้นหาอย่างตอบสนอง

 quadratic assignment
 training neural nets and control problems
 vehicle-routing
 structural acoustic control
 special-purpose VLSI realizations
 graph partitioning
 electric power distribution
 maximum satisfiability
 constraint satisfaction
 optimization of continuous functions
 traffic grooming in optical networks
 maximum clique
 real-time dispatch of trams in storage yards
 roof truss design
 increasing internet capacity
 improving vehicle safety
 aerial reconnaissance simulations

สรุป 
การค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนองนั้นเป็นศาสตร์ที่มีความเกี่ยวข้องกับศาสตร์หลายแขนงมาก(ดูได้จากหัวข้อดูเพิ่ม) และมีความน่าสนใจมาก เพราะอย่างที่ทราบกันว่าปัญหาหลายๆปัญหานั้นมีความยากและต้องใช้เวลานานในการหาคำตอบ หรือการประมวลผลอุปกรณ์บางอย่างต้องทำอย่างต่อเนื่อง ยกตัวอย่างเช่นเทคโนโลยีทางด้านการเรียนรู้ของเครื่องจักร ที่ต้องการให้เครื่องจักรมีการเรียนรู้อยู่ตลอดเวลา มีการปรับเปลี่ยนวีธีการประมวลสิ่งต่างๆ และแก้ปัญหาต่างๆอยู่ตลอดเวลา ลองจินตนาการดูว่าอีกไม่นานเราก็จะมีสุนัขที่เป็นหุ่นยนต์ แรกเริ่มที่เราซื้อมามันก็ยังทำอะไรไม่เป็นแต่เมื่อเราสอน มันก็เรียนรู้ได้เฉกเช่นเดียวกับสุนัขจริงๆ คงจะดีไม่น้อยนะครับอีกต่อไปเราคงไม่คงไม่ต้องพามันไปหาสัตวแพทย์อยู่บ่อยๆเพราะป่วยเป็นโรคโน่นโรคนี่ หรืออย่างหนังทางวิทยาศาสตร์ที่หุ่นยนต์มายึดครองโลกก็ตาม ลากมาซะยาวก็เพื่อต้องการจะให้เห็นถึงความวิเศษของขั้นตอนวิธีการค้นหาค่าเหมาะสุดอย่างตอบสนองนี้ สิ่งเล็กๆแค่นี้อาจจะดูยิ่งใหญ่ไปซักหน่อย แต่เป็นก้าวย่างที่ดีที่จะนำเราไปสู่อีกหลายๆเทคโนโลยีที่กำลังมาในโลกปัจจุบัน

ดูเพิ่ม 
 การหาค่าเหมาะสุดโดยรวม Global optimization
 การค้นเฉพาะที่ Local search (optimization)
 การค้นเฉพาะที่ชี้นำ Guided local search
 การค้นเฉพาะที่ซ้อน Iterated local search
 การค้นหาแบบทาบู Tabu search
 การหลอมลวง Simulated annealing
 ขั้นตอนวิธีทางพันธุศาสตร์ Genetic algorithm
 ความฉลากทางด้านธุรกิจอย่างตอบสนอง Reactive Business Intelligence

อ้างอิง

แหล่งข้อมูลอื่น 
 The Reactive Search Community 
 LION Conference on Learning and Intelligent Optimization techniques 
 Reactive Search srl

ขั้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุด
วิทยาการศึกษาสำนึก