2284-ELE/5, 3316-IE/3

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1 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 2284-ELE/5, 3316-IE/3 Universidade da Beira Interior, Departamento de Informática Hugo Pedro Proença, 2007/2008

2 Resolução de Problemas No âmbito da IA, o conceito de problema pode ser perspectivado de 2 formas distintas: Resolúveis a partir de processos determinísticos / analíticos. Sucesso garantido. Exemplo: Computação do sin(45). Resolúveis através de pesquisa. Sucesso incerto. Movimentação no espaço de estados.

3 Resolução de Problemas A Resolução de Problemas consiste no processo de gerar ou aproximar soluções, a partir de dados iniciais. Noção de objectivos. Um ou vários objectivos por problema. Noção de estado. Cada estado contém uma combinação única de objectos. Noção de operação. Define as transições entre estados.

4 Espaço de Estados O Espaço de Estados consiste no universo de todos os estados válidos. Combinações possíveis de todos os objectos que compõem estados. Alguns estados designam-se por soluções. Correspondem directamente à concretização de um objectivo. Frequentemente tem cardinalidade infinita, ou assume-se infinita para efeitos computacionais. Exemplo: Jogo do Galo, Cardinalidade 3^9 = Puzzle de 8, Cardinalidade 9! = Xadrez, Cardinalidade=????

5 Espaço de Estados Podemos os representar ese o espaço de estados como o grafos ou árvores: Estado Inicial Operadores Objectivo

6 Espaço de Estados: Exemplo Puzzle de 8 Estados: Descrição da localização de cada algarismo e do branco. Operadores: Movimentação do branco para Esquerda, Direita, Cima, Baixo. Obejctivo: Estado determinado Teste: Estado actual igual ao Objectivo Custo: Cada acção tem custo único. Custo do Passo = Nº acções. Estratégia: dependente de heurística

7 Espaço de Estados: Sucessores Em todos os problemas de pesquisa existe a noção de sucessor. Define movimentações entre estados. Descrição de todas as acções possíveis, cada uma resultante da aplicação de um operador. Define a acessibilidade entre estados. Exemplo: No puzzle de 8, para um determinado estado existem 2, 3 ou 4 sucessores.

8 Espaço de Estados: Exercício Puzzle de 8 A partir de um estado actual, implemente uma função em MATLAB que devolva uma matriz cell dos respectivos estados sucessores: function ret=gerasucessores(actual) x=cell(l,c); x=cat(1,x,y); %cria um cell array de l linhas e c %colunas %Concatena x e y pela primeira %dimensão

9 Pesquisa Pesquisa Não Informada Também designada cega, exaustiva ou por forçabruta. Não utiliza nenhum tipo de if informação acercado problema Tende a ser ineficiente. Primeiro em largura Primeiro em profundidade Sem limite Com limite fixo Com limite adaptativo.

10 Pesquisa Não Informada Algoritmo Primeiro em Largura 1. Considerar o Estado Inicial (EI) e Estado Objectivo(EO) 2. Lista Estados=[EI], EstadoActual (EA)=1º da Lista 3. SE EA=EO 1. RETORNAR 4. Suc=Gerar Sucessores de EA 1. Inserir Suc no final da Lista Estados 5. Remover EA da Lista de Estados 6. EstadoActual (EA)=1º da Lista 7. Voltar Passo 3

11 Primeiro em Largura EI

12 Pesquisa Não Informada Algoritmo Primeiro em Profundidade 1. Considerar o Estado Inicial (EI) e Estado Objectivo(EO) 2. Lista Estados=[EI], EstadoActual (EA)=1º da Lista 3. SE EA=EO 1. RETORNAR 4. Suc=Gerar Sucessores de EA 1. Inserir Suc no início da Lista Estados 5. Remover EA da Lista de Estados 6. EstadoActual (EA)=1º da Lista 7. Voltar Passo 3

13 Primeiro em Profundidade EI

14 Pesquisa Não Informada Algoritmo Primeiro em Profundidade C/ Limite Fixo Manter informação sobre o nível de cada nó Número de Passos desde o estado inicial SE Nível do Nó Nível do Estado Actual< LIMITE Expandir Nó Estado Actual Inserir Sucessores na 1ª posição da Lista de Estados

15 Pesquisa Não Informada Algoritmo Primeiro em Profundidade C/ Limite Adaptativo Varia-se LIMITE crescentemente Ao ínicio LIMITE=1. Após cada movimento (conjunto de movimentos) incrementa-se o LIMITE. Tende a apresentar melhores resultados que 1º em largura ou profundidade.

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