Производительность — это результат разделить на кол-во затраченных ресурсов. Соответственно, да слепые алгоритмы могут не самым быстрым образом достигать результата, но это они компенсируют многократно меньшим потреблением ресурсов.
Исходно речь идет об экономичности (использовании минимального кол-ва ресурсов), а не о скорости достижения результата.
Например, почему в роботе-пылесосе применяется слепой алгоритм по обходу комнаты? Просто потому что для этого достаточно минимальных вычислительных ресурсов, совсем не нужна память, нужен лишь один внешний датчик для контроля столкновений и небольшой объем кода.
Если же эту задачу реализовывать через целеполагательный алгоритм, то сразу понадобятся сложные внешние датчики, значительный объем памяти для хранения модели помещения, значительные вычислительные ресурсы для распознавания объектов и перестроения модели помещения, а также большое кол-во кода для выполнения всего этого.
Деления на детерминированный/рандомизированный и слепой/целеполагательный — различны и независимы друг от друга.
В статье была отсылка к алгоритму обхода комнаты для робота-пылесоса — это случайный слепой алгоритм: робот при столкновении с препятствием случайно выбирает направление следующего движения, а цель обхода всей комнаты достигается неявно.
В тоже время при наличии камеры робот-пылесос может двигаться целенаправлено: на основе данных с камеры строить модель помещения, а затем последовательно обходить участки пола, выбирая каждый раз ближайший, где он еще не был — это будет целенаправленный детерминированный алгоритм.
Можно также реализовать слепой детерминированный алгоритм: при каждом столкновении поворачиваться всегда на 37 градусов (в этом случае для некоторых комнат траектория может зациклиться и комната будет обойдена лишь частично). Реализацию случайного целенаправленного алгоритма также легко представить: как и во втором случае строим модель помещения, но выбор для посещения следующего нечищенного куска делать случайным образом.
Например, почему в роботе-пылесосе применяется слепой алгоритм по обходу комнаты? Просто потому что для этого достаточно минимальных вычислительных ресурсов, совсем не нужна память, нужен лишь один внешний датчик для контроля столкновений и небольшой объем кода.
Если же эту задачу реализовывать через целеполагательный алгоритм, то сразу понадобятся сложные внешние датчики, значительный объем памяти для хранения модели помещения, значительные вычислительные ресурсы для распознавания объектов и перестроения модели помещения, а также большое кол-во кода для выполнения всего этого.
В статье была отсылка к алгоритму обхода комнаты для робота-пылесоса — это случайный слепой алгоритм: робот при столкновении с препятствием случайно выбирает направление следующего движения, а цель обхода всей комнаты достигается неявно.
В тоже время при наличии камеры робот-пылесос может двигаться целенаправлено: на основе данных с камеры строить модель помещения, а затем последовательно обходить участки пола, выбирая каждый раз ближайший, где он еще не был — это будет целенаправленный детерминированный алгоритм.
Можно также реализовать слепой детерминированный алгоритм: при каждом столкновении поворачиваться всегда на 37 градусов (в этом случае для некоторых комнат траектория может зациклиться и комната будет обойдена лишь частично). Реализацию случайного целенаправленного алгоритма также легко представить: как и во втором случае строим модель помещения, но выбор для посещения следующего нечищенного куска делать случайным образом.