Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte II

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte II"

Transcrição

1 Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte II Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática - UFG Graduação em Ciência da Computação / 2006

2 FUNÇÕES HEURÍSTICAS - 1/7

3 FUNÇÕES HEURÍSTICAS - 2/7 Solução típica: 20 passos (dependendo do estado inicial) Fator de ramificação: 3 Espaço no centro: 4 Espaço nos cantos: 2 Espaços em outras posições: 3 Busca exaustiva até a profundidade 20: Examina 3 20 = 3.5x10 9.

4 FUNÇÕES HEURÍSTICAS - 3/7 Verificação de estados repetidos: São 9! = arranjos de 9 ladrilhos. Solução melhor: heurística. h 1 = número de ladrilhos em posições erradas. Na figura anterior: 7 dos 8 estão em posições erradas h1 = 7. h 2 = soma das distâncias do ladrilhos até a meta (distâncias verticais + horizontais).

5 FUNÇÕES HEURÍSTICAS - 3/7 Distância Manhattan - para os ladrilhos de 1 a 8: h 2 = = 18

6 FUNÇÕES HEURÍSTICAS - 4/7 b*: Efeito da precisão da heurística na performance. Para uma árvore uniforme, se o número total de nós expandidos por A*, para um problema particular é N e profundidade da solução é d, então: N = 1 + b +(b ) (b ) d. Fator de ramificação efetivo

7 FUNÇÕES HEURÍSTICAS - 5/7 Normalmente, o fator de ramificação efetivo de uma dada heurística é constante. Valores experimentais medidos de b*, para pequenos conjuntos de problemas, podem representar boas dicas para heurísticas de uso mais amplo.

8 FUNÇÕES HEURÍSTICAS - 6/7 Uma boa heurística: Deve ter um b* próximo de 1. Para testar heurísticas (h 1, h 2 ): Gera-se, aleatoriamente, 100 problemas com soluções de comprimento 2, 4,..., 20. Resolve-se os problemas usando-se Busca A* (com h 1 e h 2 ) e também Busca com Aprofundamento Iterativo (IDS).

9 FUNÇÕES HEURÍSTICAS - 7/7 Custo da Busca b* D IDS A*(h 1 ) A*(h 2 ) IDS A*(h 1 ) A*(h 2 )

10 CRIANDO HEURÍSTICAS 1/9 As restrições sobre os operadores podem ser aliviadas: o problema pode ser relaxado. O custo de uma solução exata para um problema relaxado pode ser uma boa heurística para o problema original.

11 CRIANDO HEURÍSTICAS 2/9 Se a definição do problema está escrita em uma linguagem formal é possível construir problemas relaxados automaticamente. Exemplo Quebra-cabeças de 8 Um ladrilho pode ser mover de A para B se A e B são adjacentes e B é vazio.

12 CRIANDO HEURÍSTICAS 3/9 Uma (ou mais) das condições a seguir podem ser removidas: gera-se novos problemas. 1. O movimento pode acontecer se A é adjacente a B. 2. O movimento pode acontecer se B está vazio. 3. O movimento pode acontecer de A para B.

13 CRIANDO HEURÍSTICAS 4/9 Pode-se ter várias heurísticas admissíveis. Deve-se escolher uma. Pode-se obter a melhor solução definindo-se a função: h(n) = max(h 1 (n),..., h m (n)) - n: nó sendo considerado.

14 CRIANDO HEURÍSTICAS 5/9 Pode-se usar informações estatísticas: Executa-se a busca sobre alguns problemas de treinamento. Exemplo Pode-se tomar 100 instâncias do quebra-cabeças escolhidas aleatoriamente. Pode-se identificar que se h 2 (n) = 14, 90% das vezes a distância real até meta é 18. Ao tratar problemas reais: se h 2 (n) indicar 14, usa-se 18.

15 CRIANDO HEURÍSTICAS 6/9 Uso de probabilidades: Pode-se estar abrindo mão da garantia de admissibilidade. É provável que se expanda menos nós, na média.

16 CRIANDO HEURÍSTICAS 7/9 Características dos estados podem contribuir na definição da heurística, mesmo quando é difícil estabelecer qual contribuição seria. Exemplo No xadrez: Número de peças de cada tipo dos oponentes. Número de peças sendo atacadas pelo adversário. Etc.

17 CRIANDO HEURÍSTICAS 8/9 A função pode ser considerada como uma combinação linear dos valores selecionados. Mesmo se não se sabe a importância das características selecionadas; ou Se tais características são boas ou ruins. Um algoritmo de aprendizado pode identificar coeficientes razoáveis para cada característica.

18 CRIANDO HEURÍSTICAS 9/9 O custo do cálculo da função heurística pode ser relevante. O custo do cálculo da função heurística pode ser relevante. Uma boa heurística deve ser eficiente e precisa.

19 PROBLEMA DA COLORAÇÃO DE MAPAS - 1/6 Deve-se evitar que países adjacentes sejam coloridos com a mesma cor. Pode-se usar, no máximo, três cores: verde, vermelho e amarelo. O país A deve aparecer em verde e o país B em vermelho.

20 PROBLEMA DA COLORAÇÃO DE MAPAS - 2/6

21 PROBLEMA DA COLORAÇÃO DE MAPAS - 3/6

22 PROBLEMA DA COLORAÇÃO DE MAPAS - 4/6

23 PROBLEMA DA COLORAÇÃO DE MAPAS - 5/6

24 HEURÍSTICAS PARA PROBLEMAS COM RESTRIÇÕES (CSPs) - 6/6 Não é necessário busca para a resolução do problema: pode-se usar a intuição. Heurística da variável-mais-restrita. É usada em conjunto com a checagem adiante ( foward checking ).

25 HEURÍSTICA DA VARIÁVEL-MAIS-RESTRITA. Identifica os valores que ainda são permitidos para cada variável, em função das escolhas feitas até o momento. A cada momento: A variável com menos possíveis valores é escolhida para ser instanciada. O fator de ramificação tende a ser minimizado.

26 HEURÍSTICA DA VARIÁVEL-MENOS-RESTRITA. Escolher um valor que exclua o menor número possível de valores para as variáveis conectadas à variável corrente pelas restrições. No exemplo anterior: após instanciar A e B, pode-se decidir instanciar C com vermelho, pois esta escolha dá mais opções para futuras escolhas.

27 BUSCA A* - APROFUNDAMENTO ITERATIVO (IDA*) Cada iteração é uma busca em profundidade. O algoritmo de Busca em Profundidade é modificado: Usa-se uma função de custo f, ao invés de um limite de profundidade.

28 AVALIAÇÃO DA BUSCA IDA* Completa e ótima (nas mesmas condições de A*). Como é feita uma Busca em Profundidade: Requer um espaço proporcional ao caminho mais longo que é explorado.

29 AVALIAÇÃO DA BUSCA IDA* Não precisa inserir e retirar nós de uma fila de prioridades: Sua sobrecarga por nó é muito menor que A*. A solução ótima para muitos problemas práticos é encontrada primeiro por IDA*.

30 AVALIAÇÃO DA BUSCA IDA* Não produz bons resultados em domínios muito complexos. Exemplo: problema do caixeiro viajante. O valor heurístico é diferente para cada estado. Cada contorno de f: inclui apenas um nó a mais. Se A* expande N nós: IDA* terá de realizar N iterações terá de expandir N = O(N 2 ) nós.

31 COMPLEXIDADE TEMPORAL Depende fortemente do número de valores diferentes que a função heurística pode tomar. Tipicamente, a função f aumenta duas ou três vezes ao longo do caminho até a solução. Na última iteração: IDA* expande exatamente o mesmo número de nós que A*.

32 ALGORITMO ADMISSÍVEL-ε O limite de custo f pode ser expandido por um valor fixo ε em cada iteração. O número total de iterações é proporcional a 1/ε. Reduz o custo da busca, mas pode retornar uma solução pior que a ótima.

33 BUSCA A* - APROFUNDAMENTO ITERATIVO (IDA*) Não pode lembrar sua história : é condenado a repetí-la. O problema é mais grave quando o espaço de estados é um grafo ao invés de uma árvore. Pode ser modificado para verificar estados repetidos em um mesmo caminho. Não se pode evitar estados repetidos gerados por caminho alternativos.

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Figura: Capa do Livro Hamburger, H., Richards, D. Logic and Language Models for Computer Science, Prentice Hall. Universidade Federal de Campina Grande Departamento de Sistemas e Computação Pós-Graduação

Leia mais

Busca com informação e exploração. Inteligência Artificial. Revisão da aula passada: Heurística Admissível. Revisão da aula passada: Busca A *

Busca com informação e exploração. Inteligência Artificial. Revisão da aula passada: Heurística Admissível. Revisão da aula passada: Busca A * Inteligência Artificial Aula 6 Profª Bianca Zadrozny http://www.ic.uff.br/~bianca/ia Busca com informação e exploração Capítulo 4 Russell & Norvig Seção 4.2 e 4.3 Revisão da aula passada: Busca A * Idéia:

Leia mais

Busca com informação e exploração. Capítulo 4 Russell & Norvig Seção 4.2 e 4.3

Busca com informação e exploração. Capítulo 4 Russell & Norvig Seção 4.2 e 4.3 Busca com informação e exploração Capítulo 4 Russell & Norvig Seção 4.2 e 4.3 1 Revisão da aula passada: Busca A * Idéia: evitar expandir caminhos que já são caros Função de avaliação f(n) = g(n) + h(n)

Leia mais

Prof. Dr. Jaime Simão Sichman Prof. Dra. Anna Helena Reali Costa

Prof. Dr. Jaime Simão Sichman Prof. Dra. Anna Helena Reali Costa Busca Heurís9ca - Informada PCS 2428 / PCS 2059 lnteligência Ar9ficial Prof. Dr. Jaime Simão Sichman Prof. Dra. Anna Helena Reali Costa Busca Heurís9ca 2 Estratégias de Busca Heurís9ca Usam conhecimento

Leia mais

Estratégias de Busca: Métodos Informados. March 9, 2015

Estratégias de Busca: Métodos Informados. March 9, 2015 Estratégias de Busca: Métodos Informados March 9, 2015 Busca de Soluções: Métodos Informados Utilizam conhecimento específico do problema para encontrar a solução algoritmo geral de busca somente permite

Leia mais

Métodos de Busca. Estratégias de Busca Cega

Métodos de Busca. Estratégias de Busca Cega Métodos de Busca Métodos de Busca Estratégias de Busca Cega encontram soluções para problemas pela geração sistemática de novos estados, que são comparados ao objetivo; são ineficientes na maioria dos

Leia mais

Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte I

Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte I Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte I Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática - UFG Graduação em Ciência da Computação / 2006 BUSCAS INFORMADAS OU HEURÍSTICAS Consideram a probabilidade

Leia mais

Agentes de Procura Procura Estocástica. Capítulo 3: Costa, E. e Simões, A. (2008). Inteligência Artificial Fundamentos e Aplicações, 2.ª edição, FCA.

Agentes de Procura Procura Estocástica. Capítulo 3: Costa, E. e Simões, A. (2008). Inteligência Artificial Fundamentos e Aplicações, 2.ª edição, FCA. Agentes de Procura Procura Estocástica Capítulo 3: Costa, E. e Simões, A. (2008). Inteligência Artificial Fundamentos e Aplicações, 2.ª edição, FCA. AGENTES DE PROCURA ESTOCÁSTICA 1 Procura Aleatória O

Leia mais

Resolução de problemas por meio de busca. Capítulo 3 Inteligência Artificial Sistemas de Informação

Resolução de problemas por meio de busca. Capítulo 3 Inteligência Artificial Sistemas de Informação Resolução de problemas por meio de busca Capítulo 3 Inteligência Artificial Sistemas de Informação Conteúdo Um exemplo Resolução de problemas por meio de busca Exemplos de problemas Em busca de soluções

Leia mais

BCC204 - Teoria dos Grafos

BCC204 - Teoria dos Grafos BCC204 - Teoria dos Grafos Marco Antonio M. Carvalho (baseado nas notas de aula do prof. Haroldo Gambini Santos) Departamento de Computação Instituto de Ciências Exatas e Biológicas Universidade Federal

Leia mais

Resolução de Problemas

Resolução de Problemas Resolução de Problemas 1 Agente de Resolução de Problemas (1/2) 2 O agente reativo Escolhe suas ações com base apenas nas percepções atuais não pode pensar no futuro, não sabe aonde vai 4 5 8 1 6 7 2 3?

Leia mais

Métodos de Busca. Inteligência Artificial. Busca Heurística. Busca Heurística. Prof. Ms. Luiz Alberto Contato:

Métodos de Busca. Inteligência Artificial. Busca Heurística. Busca Heurística. Prof. Ms. Luiz Alberto Contato: Inteligência Artificial Prof. Ms. Luiz Alberto Contato: lasf.bel@gmail.com Métodos de Busca Busca Cega ou Exaustiva: Não sabe qual o melhor nó da fronteira a ser expandido. Apenas distingue o estado objetivo

Leia mais

Métodos de Busca Informada (best first search) Capítulo 4 Parte I

Métodos de Busca Informada (best first search) Capítulo 4 Parte I Métodos de Busca Informada (best first search) Capítulo 4 Parte I Leliane Nunes de Barros leliane@ime.usp.br Busca não informada: geração sistemática de estados Busca em profundidade: boa quando não se

Leia mais

Estratégias de Busca Cega

Estratégias de Busca Cega Estratégias de Busca Cega Encontram soluções para problemas pela geração sistemática de novos estados, que são comparados ao objetivo. São ineficientes na maioria dos casos: utilizam apenas o custo de

Leia mais

Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte III

Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte III Buscas Informadas ou Heurísticas - Parte III Prof. Cedric Luiz de Carvalho Instituto de Informática - UFG Mestrado em Ciência da Computação / 2006 BUSCA SMA* (Simplified Memory-Bounded A*) BUSCA SMA* (Simplified

Leia mais

Busca com informação e exploração. Capítulo 4 Russell & Norvig Seção 4.1

Busca com informação e exploração. Capítulo 4 Russell & Norvig Seção 4.1 Busca com informação e exploração Capítulo 4 Russell & Norvig Seção 4.1 1 Busca com informação (ou heurísica) UIliza conhecimento específico sobre o problema para encontrar soluções de forma mais eficiente

Leia mais

Busca em Espaço de Estados a

Busca em Espaço de Estados a Busca em Espaço de Estados a Fabrício Jailson Barth BandTec Agosto de 2012 a Slides baseados no material do Prof. Jomi F. Hübner (UFSC) Introdução 2 Agente orientado a meta O projetista não determina um

Leia mais

meio de busca Seções 3.1, 3.2 e 3.3

meio de busca Seções 3.1, 3.2 e 3.3 Resolução de problemas por meio de busca Capítulo 3 Russell & Norvig Seções 3.1, 3.2 e 3.3 Agentes de resolução de problemas Agentes reativos não funcionam em ambientes para quais o número de regras condição

Leia mais

Resumo. Como um agente busca de seqüência de ações para alcançar seus objetivos.

Resumo. Como um agente busca de seqüência de ações para alcançar seus objetivos. Resumo Inteligência Artificial Russel e Norvig Capítulos 3,4 e 5 Prof. MsC Ly Freitas UEG Resolução de problemas por meio de busca Como um agente busca de seqüência de ações para alcançar seus objetivos.

Leia mais

Inteligência Artificial (SI 214) Aula 4 Resolução de Problemas por meio de Busca Heurística

Inteligência Artificial (SI 214) Aula 4 Resolução de Problemas por meio de Busca Heurística Inteligência Artificial (SI 214) Aula 4 Resolução de Problemas por meio de Busca Heurística Prof. Josenildo Silva jcsilva@ifma.edu.br 2015 2012-2015 Josenildo Silva (jcsilva@ifma.edu.br) Este material

Leia mais

Resolução de problemas por meio de busca. Inteligência Artificial. Busca. Exemplo: Romênia. Exemplo: Romênia 8/23/2010

Resolução de problemas por meio de busca. Inteligência Artificial. Busca. Exemplo: Romênia. Exemplo: Romênia 8/23/2010 Inteligência Artificial Aula 2 Profª Bianca Zadrozny http://www.ic.uff.br/~bianca/ia Resolução de problemas por meio de busca Capítulo 3 Russell & Norvig Seções 3.1, 3.2 e 3.3 Agentes de resolução de problemas

Leia mais

MAC425/5739 Inteligência Artificial 3. Busca informada

MAC425/5739 Inteligência Artificial 3. Busca informada MAC425/5739 Inteligência Artificial 3. Busca informada Denis Deratani Mauá (largamente baseado no material de aula dos Profs. Edileri de Lima e Leliane de Barros) MÉTODOS DE BUSCA Busca cega ou sistemática:

Leia mais

Busca Heurística. Profa. Josiane M. P. Ferreira

Busca Heurística. Profa. Josiane M. P. Ferreira Busca Heurística Profa. Josiane M. P. Ferreira Texto base: Stuart Russel e Peter Norving - Inteligência Artificial David Poole, Alan Mackworth e Randy Goebel - Computational Intelligence A logical approach

Leia mais

Resolução de problemas por meio de busca. Capítulo 3 Russell & Norvig Seções 3.4 e 3.5

Resolução de problemas por meio de busca. Capítulo 3 Russell & Norvig Seções 3.4 e 3.5 Resolução de problemas por meio de busca Capítulo 3 Russell & Norvig Seções 3.4 e 3.5 Formulação de problemas Um problema é definido por quatro itens: 1. Estado inicial ex., em Arad" 2. Ações ou função

Leia mais

Resolução de problemas por meio de busca. Inteligência Artificial

Resolução de problemas por meio de busca. Inteligência Artificial 1 Resolução de problemas por meio de busca (Capítulo 3 - Russell) Inteligência Artificial Professor: Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto 2 Estrutura 1. Agente de resolução de problema 2. Tipos de problema

Leia mais

Algoritmos Tentativa e Erro (Backtracking) Prof.: Jonas Potros

Algoritmos Tentativa e Erro (Backtracking) Prof.: Jonas Potros 1 Algoritmos Tentativa e Erro (Backtracking) Prof.: Jonas Potros Tentativa e Erro 2 Tentativa e erro: decompor o processo em um número finito de subtarefas parciais que devem ser exploradas exaustivamente.

Leia mais

Enunciados dos Exercícios Cap. 2 Russell & Norvig

Enunciados dos Exercícios Cap. 2 Russell & Norvig Enunciados dos Exercícios Cap. 2 Russell & Norvig 1. (2.2) Tanto a medida de desempenho quanto a função de utilidade medem o quanto um agente está desempenhando bem suas atividades. Explique a diferença

Leia mais

Estudo e implementação de heurísticas para determinação do caminho de menor custo para atender a rotas pré estabelecidas. Por: Charles Pereira

Estudo e implementação de heurísticas para determinação do caminho de menor custo para atender a rotas pré estabelecidas. Por: Charles Pereira Estudo e implementação de heurísticas para determinação do caminho de menor custo para atender a rotas pré estabelecidas Por: Charles Pereira Objetivos Principal: - Criar, implementar e avaliar heurísticas

Leia mais

Inteligência Artificial. Prof. Tiago A. E. Ferreira Aula 5 Resolvendo Problemas

Inteligência Artificial. Prof. Tiago A. E. Ferreira Aula 5 Resolvendo Problemas Inteligência Artificial Prof. Tiago A. E. Ferreira Aula 5 Resolvendo Problemas 1 Agente solucionador de problemas (guiado por objetivo) O agente reativo Escolhe suas ações com base apenas nas percepções

Leia mais

Lista de exercícios 1

Lista de exercícios 1 Lista de exercícios 1 Paulo Gurgel Pinheiro MC906A - Inteligência Articial Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP pinheiro@ic.unicamp.br 3 de setembro de 2010 1. Considere o problema do quebra-cabeças

Leia mais

Inteligência Artificial - IA

Inteligência Artificial - IA Busca sem informação Estratégias para determinar a ordem de expansão dos nós: 1. Busca em extensão 2. Busca de custo uniforme 3. Busca em profundidade 4. Busca com aprofundamento iterativo Direção da expansão:

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Inteligência Artificial Resolvendo Problemas com Busca Agente solucionador de problemas (guiado por objetivo deliberativo) Busca uma sequência de ações que o leve a estados desejáveis (objetivos). Propriedades

Leia mais

Resolução de Problemas. Universidade Católica de Pelotas Engenharia da Computação Disciplina: Inteligência Artificial

Resolução de Problemas. Universidade Católica de Pelotas Engenharia da Computação Disciplina: Inteligência Artificial Resolução de Problemas Universidade Católica de Pelotas Engenharia da Computação Disciplina: Inteligência Artificial 2 Resolução de Problemas Introdução Componentes Solução Busca de soluções 3 Resolução

Leia mais

Introdução à Inteligência Artificial MAC MAC 415. Exercício Programa 1 Busca

Introdução à Inteligência Artificial MAC MAC 415. Exercício Programa 1 Busca Introdução à Inteligência Artificial MAC 5739 - MAC 415 006 Exercício Programa 1 Busca Data de Divulgação: 6 de agosto Data de Entrega: 6 de setembro 1 Objetivo Implementar os algoritmos de busca em Inteligência

Leia mais

Inteligência Artificial. Resolução de problemas por meio de algoritmos de busca. Aula I - Introdução

Inteligência Artificial. Resolução de problemas por meio de algoritmos de busca. Aula I - Introdução Universidade Estadual do Oeste do Paraná Curso de Bacharelado em Ciência da Computação http://www.inf.unioeste.br/~claudia/ia2017.html Inteligência Artificial Resolução de problemas por meio de algoritmos

Leia mais

Lista 1 Sistemas Inteligentes (INE5633) 2014s2. Cap. 2 - Russel & Norvig - Exercícios selecionados (respostas em azul)

Lista 1 Sistemas Inteligentes (INE5633) 2014s2. Cap. 2 - Russel & Norvig - Exercícios selecionados (respostas em azul) Lista 1 () 2014s2 Sistemas de Informação Universidade Federal de Santa Catarina Cap. 2 - Russel & Norvig - Exercícios selecionados (respostas em azul) 1. Tanto a medida de desempenho quanto a função de

Leia mais

Procura Informada. Capítulo 4

Procura Informada. Capítulo 4 Procura Informada Capítulo 4 Material Capítulo 4 Secções 1-3 Resumo Estratégias de procura informadas Gananciosa A * IDA* Melhor Primeiro Recursiva (RBFS) Heurísticas Algorítmos de procura local Hill-climbing

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Inteligência Artificial Prof. Rafael Stubs Parpinelli DCC / UDESC-Joinville parpinelli@joinville.udesc.br www.joinville.udesc.br/portal/professores/parpinelli www2.joinville.udesc.br/~coca/ Agentes solucionadores

Leia mais

Aula 05 Busca com informação

Aula 05 Busca com informação Revisão Aula 05 Busca com informação Prof. Dr. Alexandre da Silva Simões Principais estratégias de busca sem informação: busca em amplitude e profundidade Estratégias derivadas: Busca com custo uniforme

Leia mais

Busca Competitiva. Inteligência Artificial. Até aqui... Jogos vs. busca. Decisões ótimas em jogos 9/22/2010

Busca Competitiva. Inteligência Artificial. Até aqui... Jogos vs. busca. Decisões ótimas em jogos 9/22/2010 Inteligência Artificial Busca Competitiva Aula 5 Profª Bianca Zadrozny http://www.ic.uff.br/~bianca/ia-pos Capítulo 6 Russell & Norvig Seção 6.1 a 6.5 2 Até aqui... Problemas sem interação com outro agente.

Leia mais

Inteligência Artificial 04. Busca Sem Informação (Cega) Capítulo 3 Russell & Norvig; Seções 3.4 e 3.5

Inteligência Artificial 04. Busca Sem Informação (Cega) Capítulo 3 Russell & Norvig; Seções 3.4 e 3.5 Inteligência Artificial 04. Busca Sem Informação (Cega) Capítulo 3 Russell & Norvig; Seções 3.4 e 3.5 Formulação dos problemas Um problema é definido por quatro itens: 1. Estado inicial ex., em Arad" 2.

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Inteligência Artificial Aula #2: Resolução de Problemas Via Busca Prof. Eduardo R. Hruschka 1 Agenda Tipos de Problemas Estados únicos (totalmente observável) Informação parcial Formulação do Problema

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Contextualizando Inteligência Artificial Buscas Onde podemos usar a IA Problemas que não possuem soluções algortimicas Problemas que possuem soluções algoritimicas, mas são impraticáveis (Complexidade,

Leia mais

Trabalho 1: Busca no Pacman

Trabalho 1: Busca no Pacman Trabalho 1: Busca no Pacman Este trabalho é parte do Pacman Project desenvolvido na UC Berkeley disciplina CS188 Artificial Intelligence. A tradução é da prof. Bianca Zadrozny, UFF. Adaptação do prof.

Leia mais

Sistemas Baseados em Conhecimento

Sistemas Baseados em Conhecimento Departamento de Informática Faculdade de Ciências Universidade de Lisboa Sistemas Baseados em Conhecimento Primeiro Teste 24 de Abril de 2008 Nome Completo: Nº Aluno: Licenciatura: com consulta 1 hora

Leia mais

BCC402 Algoritmos e Programação Avançada Prof. Marco Antonio M. Carvalho Prof. Túlio Ângelo M. Toffolo 2011/1

BCC402 Algoritmos e Programação Avançada Prof. Marco Antonio M. Carvalho Prof. Túlio Ângelo M. Toffolo 2011/1 BCC402 Algoritmos e Programação Avançada Prof. Marco Antonio M. Carvalho Prof. Túlio Ângelo M. Toffolo 2011/1 Na aula anterior Prova 2 Na aula de hoje Técnicas básicas de contagem; Tentativa e Erro; Recursividade.

Leia mais

Busca em Profundidade e em Largura

Busca em Profundidade e em Largura Busca em Profundidade e em Largura Grafos e Algoritmos Computacionais Prof. Flávio Humberto Cabral Nunes fhcnunes@yahoo.com.br 1 Mais sobre Caminhos TEOREMA: Se um grafo possui exatamente 2 vértices de

Leia mais

Exemplos. Jogo dos oito :-) Mundo dos blocos (ex: torre de Hanoi) Poblema das rainhas. Criptoaritmética. Missionários e Canibais.

Exemplos. Jogo dos oito :-) Mundo dos blocos (ex: torre de Hanoi) Poblema das rainhas. Criptoaritmética. Missionários e Canibais. istemas Inteligentes, 10-11 1 Exemplos Jogo dos oito :-) Mundo dos blocos (ex: torre de Hanoi) Poblema das rainhas Criptoaritmética Missionários e Canibais Resta-um e muitos outros... istemas Inteligentes,

Leia mais

Tópicos Especiais: Inteligência Artificial

Tópicos Especiais: Inteligência Artificial Tópicos Especiais: Inteligência Artificial RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS POR MEIO DE BUSCA Material baseado e adaptado do Cap. 3 do Livro Inteligência Artificial de Russel & Norving Bibliografia Inteligência

Leia mais

Lista de Exercícios Programação Inteira. x 2 0 e inteiros.

Lista de Exercícios Programação Inteira. x 2 0 e inteiros. Lista de Exercícios Programação Inteira ) Resolva os problemas a seguir usando o método B&B a) Max z = 5 x + 2 y s.a x + y 2 x + y 5 x, y 0, x e y inteiros b) Max z = 2 x + y s.a x + 2y 0 x + y 25 x, y

Leia mais

Computação Evolutiva. Aula 4 Usando AEs Prof. Tiago A. E. Ferreira

Computação Evolutiva. Aula 4 Usando AEs Prof. Tiago A. E. Ferreira Computação Evolutiva Aula 4 Usando AEs Prof. Tiago A. E. Ferreira Roteiro Exemplos: Problema das 8 rainhas Comportamentos Típicos dos AE CE no contexto da Otimização Global Relembrando Na Aula Passada,

Leia mais

Inteligência Artificial. Conceitos Gerais

Inteligência Artificial. Conceitos Gerais Inteligência Artificial Conceitos Gerais Inteligência Artificial - IA IA é um campo de estudo multidisciplinar e interdisciplinar, que se apóia no conhecimento e evolução de outras áreas do conhecimento.

Leia mais

Uma forma de classificação

Uma forma de classificação Uma forma de classificação L. Não-RE ou f. nãocomputáveis LRE ou MT ou f. comput. L. Indecidíveis ou Procedimentos L. Recursivas ou Decidíveis ou Algoritmos Outra forma de classificação Problemas Indecidíveis

Leia mais

Inteligência Artificial. Estratégias de Busca Outros. Huei Diana Lee

Inteligência Artificial. Estratégias de Busca Outros. Huei Diana Lee Inteligência Artificial Estratégias de Busca Outros Huei Diana Lee Redução de Problemas Até então consideramos estratégias para as quais o espaço de busca é representado por meio de Grafos OU Objetivo:

Leia mais

Inteligência Artificial (SI 214) Aula 5 Problemas de Satisfação de Restrições

Inteligência Artificial (SI 214) Aula 5 Problemas de Satisfação de Restrições Inteligência Artificial (SI 214) Aula 5 Problemas de Satisfação de Restrições Prof. Josenildo Silva jcsilva@ifma.edu.br 2012 2012 Josenildo Silva (jcsilva@ifma.edu.br) Este material é derivado dos slides

Leia mais

PROCURA E PLANEAMENTO

PROCURA E PLANEAMENTO PROCURA E PLANEAMENTO Primeiro Exame 13 de Janeiro de 2007 11:00-13:30 Este exame é composto por 13 páginas contendo 6 grupos de perguntas. Identifique já todas as folhas do exame com o seu nome e número.

Leia mais

Exemplo do jogo dos fósforos Terça-feira, 9 de maio. Exemplo para o Problema do Corpo de Bombeiros. Exemplo: Localidade do Corpo de Bombeiros

Exemplo do jogo dos fósforos Terça-feira, 9 de maio. Exemplo para o Problema do Corpo de Bombeiros. Exemplo: Localidade do Corpo de Bombeiros 15.053 Terça-feira, 9 de maio Busca Heurística: métodos para resolver problemas de otimização difíceis Distribuir: Anotações da Aula Veja a introdução ao trabalho Very Large Scale Neighborhood Search (está

Leia mais

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 2008/09

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 2008/09 INTELIGÊNI RTIFIIL 2008/09 PROUR 1) onsidere o problema da torre de Hanoi com discos. Neste problema, existem três pinos, e e discos de diâmetros diferentes, estando no início todos os discos colocados

Leia mais

Satisfação de Restrições. Capítulo 5 (disponível online)

Satisfação de Restrições. Capítulo 5 (disponível online) Satisfação de Restrições Capítulo 5 (disponível online) Sumário Problemas de Satisfação de Restrições (CSPs, do Inglês Constraint Satisfaction Problems ) Procura com Retrocesso para CSPs Procura Local

Leia mais

Seleção de Atributos 1

Seleção de Atributos 1 Seleção de Atributos 1 Tópicos Por que atributos irrelevantes são um problema Quais tipos de algoritmos de aprendizado são afetados Seleção de atributos antes do aprendizado Benefícios Abordagens automáticas

Leia mais

INF 1771 Inteligência Artificial

INF 1771 Inteligência Artificial INF 1771 Inteligência Artificial Aula 01 Resolução de problemas por meio de Busca Edirlei Soares de Lima Introdução Agentes Autônomos: Entidades autônomas capazes de observar o ambiente

Leia mais

ÁRVORES E ÁRVORE BINÁRIA DE BUSCA

ÁRVORES E ÁRVORE BINÁRIA DE BUSCA ÁRVORES E ÁRVORE BINÁRIA DE BUSCA Prof. André Backes Definição 2 Diversas aplicações necessitam que se represente um conjunto de objetos e as suas relações hierárquicas Uma árvore é uma abstração matemática

Leia mais

SISTEMAS INTELIGENTES 1 PROF. TACLA/UTFPR/CPGEI-PPGCA

SISTEMAS INTELIGENTES 1 PROF. TACLA/UTFPR/CPGEI-PPGCA SISTEMAS INTELIGENTES 1 PROF. TACLA/UTFPR/CPGEI-PPGCA BUSCA CEGA EXERCÍCIOS 1. Por que a estratégia de busca em largura só garante encontrar a solução ótima quando o custo por ação é uniforme? 2. Compare

Leia mais

INTRODUÇÃO À INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL. Aula 02 Prof. Vitor Hugo Ferreira

INTRODUÇÃO À INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL. Aula 02 Prof. Vitor Hugo Ferreira Universidade Federal Fluminense Escola de Engenharia Departamento de Engenharia Elétrica INTRODUÇÃO À INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL Aula 02 Prof. Vitor Hugo Ferreira Agentes Inteligentes O que torna um agente

Leia mais

PROCURA E PLANEAMENTO

PROCURA E PLANEAMENTO PROCURA E PLANEAMENTO Primeiro Exame 10 de Janeiro de 2012 9:00-11:30 Este exame é composto por 16 páginas contendo 6 grupos de perguntas. Identifique já todas as folhas do exame com o seu nome e número.

Leia mais

INF 1771 Inteligência Artificial

INF 1771 Inteligência Artificial Edirlei Soares de Lima INF 1771 Inteligência Artificial Aula 03 Resolução de Problemas por Meio de Busca Introdução Agentes Autônomos: Entidades autônomas capazes de observar o ambiente

Leia mais

REDES NEURAIS / INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL LISTA DE EXERCÍCIOS 6

REDES NEURAIS / INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL LISTA DE EXERCÍCIOS 6 REDES NEURAIS / INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL LISTA DE EXERCÍCIOS 6 Aluno: 1. Defina o problema de busca (espaço de estados, estado inicial, estado final, ações possíveis, custo) para o seguinte caso: uma pessoa,

Leia mais

Ex. 1) Considere que a árvore seguinte corresponde a uma parte do espaço de estados de um jogo de dois agentes: f=7 f=7 f=1 f=2

Ex. 1) Considere que a árvore seguinte corresponde a uma parte do espaço de estados de um jogo de dois agentes: f=7 f=7 f=1 f=2 LERCI/LEIC Tagus 2005/06 Inteligência Artificial Exercícios sobre Minimax: Ex. 1) Considere que a árvore seguinte corresponde a uma parte do espaço de estados de um jogo de dois agentes: Max Min f=4 f=7

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Inteligência Artificial Aula 6 Algoritmos Genéticos M.e Guylerme Velasco Roteiro Introdução Otimização Algoritmos Genéticos Representação Seleção Operadores Geneticos Aplicação Caixeiro Viajante Introdução

Leia mais

APLICAÇÕES DE BUSCA EM GRAFOS

APLICAÇÕES DE BUSCA EM GRAFOS APLICAÇÕES DE BUSCA EM GRAFOS David Krenkel Rodrigues de Melo david.melo1992@gmail.com Prof. Leonardo Sommariva, Estrutura de Dados RESUMO: São inúmeras as aplicaçõe de grafos, bem como os problemas clássicos

Leia mais

2284-ELE/5, 3316-IE/3

2284-ELE/5, 3316-IE/3 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 2284-ELE/5, 3316-IE/3 Universidade da Beira Interior, Departamento de Informática Hugo Pedro Proença, 2007/2008 Resolução de Problemas No âmbito da IA, o conceito de problema pode

Leia mais

Escola Básica e Secundária Mouzinho da Silveira. MACS 11.º Ano Problema do Caixeiro Viajante

Escola Básica e Secundária Mouzinho da Silveira. MACS 11.º Ano Problema do Caixeiro Viajante Escola Básica e Secundária Mouzinho da Silveira MACS 11.º Ano Problema do Caixeiro Viajante Problema do Caixeiro Viajante Trata-se de um problema matemático que consiste, sendo dado um conjunto de cidades

Leia mais

Alguns Exercícios de Inteligência Artificial

Alguns Exercícios de Inteligência Artificial Alguns Exercícios de Inteligência Artificial Ana Paula Tomás Nelma Moreira Departamento de Ciência de Computadores Faculdade de Ciências, Universidade do Porto email: {apt,nam}@ncc.up.pt 1997 1. Números

Leia mais

Sistemas Inteligentes / Inteligência Artificial, Outros Métodos de Procura

Sistemas Inteligentes / Inteligência Artificial, Outros Métodos de Procura Sistemas Inteligentes / Inteligência Artificial, 14-15 1 Outros Métodos de Procura Sistemas Inteligentes / Inteligência Artificial, 14-15 2 Exemplos de Aplicações Jogo dos oito :-) Mundo dos blocos (ex:

Leia mais

Teoria dos Grafos Aula 6

Teoria dos Grafos Aula 6 Teoria dos Grafos Aula 6 Aula passada Busca em grafos Busca em largura (BFS Breadth First Search) Propriedades Aula de hoje BFS implementação Complexidade Busca em profundidade (DFS) Conectividade, componentes

Leia mais

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Primeiro Teste 29 de Outubro de 2011 17:00-18:30 Este teste é composto por 9 páginas contendo 11 perguntas. Para perguntas com resposta de escolha múltipla, respostas erradas com

Leia mais

Resolução de problemas por meio de busca. Prof. Pedro Luiz Santos Serra

Resolução de problemas por meio de busca. Prof. Pedro Luiz Santos Serra Resolução de problemas por meio de busca Prof. Pedro Luiz Santos Serra Agentes de resolução de problemas Agente: É um elemento qualquer capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre

Leia mais

Recursividade, Tentativa e Erro

Recursividade, Tentativa e Erro Recursividade, Tentativa e Erro Túlio Toffolo www.toffolo.com.br Marco Antônio Carvalho marco.opt@gmail.com BCC402 Aula 07 Algoritmos e Programação Avançada Na aula anterior Prova 2 Na aula de hoje Técnicas

Leia mais

Endereçamento Aberto

Endereçamento Aberto Endereçamento Aberto ACH2002 - Introdução à Ciência da Computação II Delano M. Beder Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH) Universidade de São Paulo dbeder@usp.br 11/2008 Material baseado em slides

Leia mais

Grafos Hamiltonianos e o Problema do Caixeiro Viajante. Prof. Ademir Constantino Departamento de Informática Universidade Estadual de Maringá

Grafos Hamiltonianos e o Problema do Caixeiro Viajante. Prof. Ademir Constantino Departamento de Informática Universidade Estadual de Maringá Grafos Hamiltonianos e o Problema do Caixeiro Viajante Prof. Ademir Constantino Departamento de Informática Universidade Estadual de Maringá Grafo Hamiltoniano Definição: Um circuito hamiltoniano em um

Leia mais

Distorções Dinâmicas no Tempo & Pesquisa. Distorção dinâmica no tempo Pesquisa Algoritmos gráficos de pesquisa Algoritmos de programação dinâmica

Distorções Dinâmicas no Tempo & Pesquisa. Distorção dinâmica no tempo Pesquisa Algoritmos gráficos de pesquisa Algoritmos de programação dinâmica Distorções Dinâmicas no Tempo & Pesquisa Distorção dinâmica no tempo Pesquisa Algoritmos gráficos de pesquisa Algoritmos de programação dinâmica 1 Casamento de Template Baseado em Palavra Medida de Característica

Leia mais

PCS Inteligência Artificial

PCS Inteligência Artificial PCS 2059 - Inteligência Artificial 1a. Lista de Exercícios Prof. Responsável: Jaime Simão Sichman A. Introdução à IA 1. Descreva resumidamente o que é o Teste de Turing. B. Representação por Espaço de

Leia mais

INF 1771 Inteligência Artificial

INF 1771 Inteligência Artificial INF 1771 Inteligência Artificial Aula 03 Resolução de Problemas por Meio de Busca Edirlei Soares de Lima Introdução Agentes Autônomos: Entidades autônomas capazes de observar o ambiente

Leia mais

Anatomia do motor de um programa de xadrez. Hugo Vinicius M. D. Santana Orientador: José Coelho de Pina

Anatomia do motor de um programa de xadrez. Hugo Vinicius M. D. Santana Orientador: José Coelho de Pina Anatomia do motor de um programa de xadrez Hugo Vinicius M. D. Santana Orientador: José Coelho de Pina Conteúdo Objetivo O que é um motor de xadrez? Arquitetura Entrada e saída Representação do tabuleiro

Leia mais

Backtracking. Túlio Toffolo Marco Antônio Carvalho BCC402 Aula 10 Algoritmos e Programação Avançada

Backtracking. Túlio Toffolo  Marco Antônio Carvalho BCC402 Aula 10 Algoritmos e Programação Avançada Backtracking Túlio Toffolo www.toffolo.com.br Marco Antônio Carvalho marco.opt@gmail.com BCC402 Aula 10 Algoritmos e Programação Avançada Backtracking Backtracking é um refinamento do algoritmo de busca

Leia mais

Inteligência Artificial. Resolução de problemas por meio de algoritmos de busca. Aula VI Busca Competitiva

Inteligência Artificial. Resolução de problemas por meio de algoritmos de busca. Aula VI Busca Competitiva Universidade Estadual do Oeste do Paraná Curso de Bacharelado em Ciência da Computação http://www.inf.unioeste.br/~claudia/ia2017.html Inteligência Artificial Resolução de problemas por meio de algoritmos

Leia mais

Problema do Caminho Hamiltoniano

Problema do Caminho Hamiltoniano Universidade de São Paulo Escola de Artes, Ciências e Humanidades Bacharelado em Sistemas de Informação Introdução à Ciência da Computação II Professores Luciano Digiampietri e Fábio Nakano Data de entrega:

Leia mais

CTC-17 Inteligência Artificial Busca Competitiva e Busca Iterativa. Prof. Paulo André Castro

CTC-17 Inteligência Artificial Busca Competitiva e Busca Iterativa. Prof. Paulo André Castro CTC-17 Inteligência Artificial Busca Competitiva e Busca Iterativa Prof. Paulo André Castro pauloac@ita.br www.comp.ita.br/~pauloac Sala 110, IEC-ITA Sumário Busca Competitiva Para Ambientes multiagentes...

Leia mais

Lista de Exercícios Programação Inteira. x 2 0 e inteiros.

Lista de Exercícios Programação Inteira. x 2 0 e inteiros. Lista de Exercícios Programação Inteira ) Resolva os problemas a seguir usando o método B&B a) Max z = 5 x + y s.a x + y x + y 5 b) Max z = x + y s.a x + y 0 x + y 5 c) Max z = x + y s.a x + 9y 6 8 x +

Leia mais

UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ ALGORITMOS GENÉTICOS. Metaheurísticas de Buscas

UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ ALGORITMOS GENÉTICOS. Metaheurísticas de Buscas PR UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ ALGORITMOS GENÉTICOS Metaheurísticas de Buscas ALGORITMOS GENÉTICOS (AG) Popularizados por John Holland podem ser considerados os primeiros modelos algorítmicos

Leia mais

Aula 10: Tratabilidade

Aula 10: Tratabilidade Teoria da Computação DAINF-UTFPR Aula 10: Tratabilidade Prof. Ricardo Dutra da Silva Na aula anterior discutimos problemas que podem e que não podem ser computados. Nesta aula vamos considerar apenas problemas

Leia mais

Fundamentos de Inteligência Artificial [5COP099]

Fundamentos de Inteligência Artificial [5COP099] Fundamentos de Inteligência Artificial [5COP099] Dr. Sylvio Barbon Junior Departamento de Computação - UEL 1 o Semestre Assunto Aula 5 Algoritmos de Busca 2 de 27 Sumário Introdução Gerar e Testar Busca

Leia mais

CEFET/RJ Disciplina: Inteligência Artificial Professor: Eduardo Bezerra Lista de exercícios 02

CEFET/RJ Disciplina: Inteligência Artificial Professor: Eduardo Bezerra Lista de exercícios 02 . CEFET/RJ Disciplina: Inteligência Artificial Professor: Eduardo Bezerra Lista de exercícios 02 Créditos: alguns itens desta lista são adaptados do material da disciplina CS188 - Artificial Intelligence

Leia mais

Sumário. Decisões óptimas em jogos (minimax) Cortes α-β Decisões imperfeitas em tempo real

Sumário. Decisões óptimas em jogos (minimax) Cortes α-β Decisões imperfeitas em tempo real Jogos Capítulo 6 Sumário Decisões óptimas em jogos (minimax) Cortes α-β Decisões imperfeitas em tempo real Jogos vs. Problemas de Procura Adversário imprevisível" necessidade de tomar em consideração todas

Leia mais

método de solução aproximada

método de solução aproximada método de solução aproximada Definir - Representação - Objectivo - Função de avaliação 73 Representação do problema - Definição das variáveis de decisão do modelo escolhido para o problema real. Importante

Leia mais

Projecto de Algoritmos e Estruturas de Dados

Projecto de Algoritmos e Estruturas de Dados Projecto de Algoritmos e Estruturas de Dados Licenciatura em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Licenciatura em Engenharia Electrónica 1 o ano, 2 o Semestre, 2005/2006 Instituto Superior Técnico

Leia mais

RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS

RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS Extraído de notas de aula do prof. Michel Gagnon École Polytechnique de Montréal http://www.professeurs.polymtl.ca/michel.gagnon/disciplinas/bac/ia/index_ia.html Conteúdo: Noções

Leia mais

Inteligência Artificial Busca

Inteligência Artificial Busca Inteligência Artificial Busca Professora Sheila Cáceres Ja vimos: Agentes simples que baseiam ações em um mapeamento direto de estados. Porém: Y se o conjunto de estados e ações for muito grande? Daria

Leia mais

Estruturas de Dados II. Caixeiro Viajante

Estruturas de Dados II. Caixeiro Viajante Estruturas de Dados II Prof. a Mariella Berger Caixeiro Viajante 1. Objetivo O objetivo deste trabalho é implementar diferentes soluções para o problema clássico do Caixeiro Viajante. 2. Introdução O Problema

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial https://www.pinterest.com/carlymundo/decision-tree-infographics/ Universidade Federal de Campina Grande Departamento de Sistemas e Computação Pós-Graduação em Ciência da Computação Inteligência Artificial

Leia mais