Parte II: Sistemas de Procura em Inteligência Artificial. 3. Resolução de Problemas através de Busca

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Parte II: Sistemas de Procura em Inteligência Artificial. 3. Resolução de Problemas através de Busca"

Transcrição

1 Prt II: Sitm Prour m Intligêni Artiiil 3. Rolução Prolm trvé Bu Trtrmo qui molgm prolm trvé o onito Sitm Proução. Nt molo, itução o proo olução o prolm é vit omo um to trniçõ ntr o to ão it trvé oprçõ (ou movimnto) lgi. Prtino um itução (to) iniil, ojtivmo tingir um onigurção (mt) qu tiz um onição j. Dt moo, rolvr um prolm orrponrá um proo Bu no Epço Eto inio plo molo. Et molo in um Gro on o nó ão ontituío plo to o ro orrponm à trniçõ ntr o to. N rolução prolm omplxo, mmo uno um rprntção o prolm qu, hg- ilmnt um númro to tnt grn inviilizno, prtimnt, Bu m Gro. Em o omo t, muito rqünt no prolm prátio, o uo huríti tm prmitio por rmo árvor prour im otr oluçõ itávi pr o prolm. A çõ guint orm o to ppl mpnho plo Métoo Prour Huríti no itm IA. 3.1 Rolução Prolm m IA A iéi qu mnipulção imóli é um proo uiint pr xplir intligêni oi introuzi n Hipót o Sitm Símolo Fíio ormul por Nwll Simon (1976). El itingu ntr o prõ (qüêni ímolo) o mio pr implmntá-lo. Qulqur mio qu implmnt orrtmnt o prõ, porá tingir intligêni. Um onqüêni importnt ito é irmção qu um omputor progrmo qumnt, porá tingir intligêni. Controvéri à prt, Hipót o Sitm Símolo Fíio pont um irção pqui nvolvimnto pr IA: inir trutur ímolo oprçõ nári pr rolução prolm nvolvr trtégi pr guir prour no pço to gro por t trutur oprçõ. Et tivi, Rprntção Conhimnto Prour no Epço Eto ontitum o núlo áio IA Crtríti gri um prolm A iéi um rolvor grl prolm motrou- iniz n orgm prolm ri. N u um olução pr t prolm, irnt téni têm io xprimnt. Et téni olução prolm ão píi tnm um pqun l prolm. N olh téni propri pr rolvr um prolm, é nário nliá-lo o irnt pto omo o ito ixo. O univro o prolm é prviívl? Em rto tipo jogo omo o qur-ç 8 pç (hmo qui m int 8-Puzzl), mo xtmnt o rulto no ção. Prtino itução iniil Fig. 1, tmo trê nov onigurçõ poívi (movno o rno pr qur, irit pr im). Nt o, o univro é prviívl. Em jogo nvolvno vrário, omo o xrz, o noo movimnto é guio plo movimnto o noo oponnt, ompltmnt or noo ontrol, lvo ituçõ pii. Evintmnt, nt o, trtégi ontrol v r 37

2 mi lor. Mmo qu çmo plno, é muito iíil grntir o uo, vio à ção imprviívl noo vrário Figur 1 8-Puzzl O prolm po r ompoto m um éri uprolm inpnnt? Um xmplo láio prolm omponívl é o intgrção. A intgrl om vári xprõ ruz- à om intgri um xprõ. Dtrminr intgrl um xprõ é um uprolm mi impl qu o prolm originl. O promnto lit, ção 2.5.3, é outro xmplo utilizção téni ompoição. O promnto um lit ruz- o promnto o lmnto qu ontitui u ç u lit, um lit omprimnto um uni mnor. O láio prolm Torr Hnói, ção 2.5.3, ilutr orm tnt lr o potnil téni ompoição pr olução prolm. Rolvr um prolm om N io ruz- rolvr um prolm om um io (trivil), guio um prolm om N-1 io, mi impl qu o originl. O uo téni rurivi torn tnt lgnt olução n lingugm Prolog. Um xmplo m qu não pli téni ompoição po r xtrío o muno o loo. Conir um itução m qu o muno o loo é ontituío o loo,, um m. Djmo pr onigurção iniil pr onigurção mt ixo (Rih Knight, 1989): onigurção iniil onigurção mt Figur 2 Prolm não omponívl. O ojtivo olor o loo or o loo o loo or o loo no onuz à ompoição t prolm m oi uprolm: 1) olor o loo or o loo, 2) olor o loo or o loo. Conirno qu ó pomo pgr um loo vz, é áil prr qu t uprolm não ão inpnnt. Pr rolvr o primiro uprolm, tmo rmovr o loo olor o loo or o loo. Fito ito não pormo olor o loo or o loo. S tntrmo rolvr primiro o guno uprolm, não 38

3 onguirmo rolvr o primiro, poi o loo tá or o loo n onigurção iniil. Crto po m irção à olução pom r ignoro ou ito? N prov um torm, provrmo um lm mi tr vriirmo qu não o utilizrmo n prov o torm, o proo grl rolução o prolm não orrá nnhum grn prjuízo. Nnhum outro po n olução o prolm pri r ito m unção ito. No 8-Puzzl, um movimnto rro v r ito pr ntão r xuto o movimnto mi quo o to o prolm. Ito po rprntr um ônu po pr o itm ontrol qu pri gurr o movimnto pr poi zê-lo. No o o xrz, um movimnto rro não po r ito vio à xitêni um oponnt. O po no provor torm ão ito ignorávi, nqunto no 8-Puzzl, ão ruprávi no xrz, irruprávi Etp o proo olução um prolm O prolm o otiino ão rqüntmnt omplxo iíil molgm. O noqu Intligêni Artiiil prmit orr t tipo prolm no- no onhimnto pilit ( outr ont inormção omo mnui livro) or o omínio o prolm num orm onvnint rprntá-lo. O proo u um olução itávl pr o prolm u téni prtiulr o prolm po r iviio n guint tp: inir primnt o prolm, tornno xplíit itução prnt (to iniii), itução j (to mt) oluçõ itávi; nlir o prolm prourno lvntr ituçõ prtiulr rlvnt limitr o opo o prolm pr um primir orgm; iolr rprntr o onhimnto nário à olução o prolm; olhr téni utilizá-l pr nontrr um olução itávl; vlir olução umntr rngêni plição té qu olução inl o prolm tnh io nontr Uo Huríti n olução um prolm A ni um olução iint pr prolm omplxo no lv inorporr onhimnto qu prmit xplorr intligntmnt o grn volum inormçõ iponívi. Et onhimnto é pilizo, píio um omínio plição grlmnt inorml. El truz xpriêni um proiionl om xpriêni n náli olução o prolm r nominção onhimnto hurítio. A Huríti tá n o itm intlignt. Com huríti ongu- limitr o pço prour, impino xploão omintóri o to o prolm. Ur huríti ignii riir otimli m vor um olução itávl num tmpo uto viávi. A huríti ão prtiulr o prolm. Pomo ormulr iéi gri pr grção huríti m não xit um ormlimo (um rit) pr nontrr um huríti pr um prolm. Em grl, pro- um rlxção rtriçõ pr impliir o prolm. Um impliição groir no onuz um huríti muito por, iniz. Por outro lo, um huríti mi lor (om muit inormção, onhimnto) é mi iz, m, iíil otr. 39

4 Exmplo tno importâni utilizção huríti n olução prolm pom r nontro m (Poly, 1945) (Prl, 1984). Um xmplo huríti propóito grl é o vizinho mi próximo, qu po r u, por xmplo, n orgm o prolm o ixiro vijnt, ção Tntr ntnr omo um huríti union ju ntnr mlhor o prolm po trzr nov iéi olução. O uo o mprgo onhimnto hurítio vém onttção qu no prolm omplxo oro pl IA, rrmnt é xigi um olução ótim, um o olução é titóri O Proo Bu no Epço Eto O proo u ontitum muito itm intlignt. É, poi, tnt trtégio truturr o progrm IA orm ilitr rição xução u. O Sitm Proução Intligêni Artiiil têm motro prtiulrmnt úti pr implmntr lgoritmo prour pr molr rolução prolm. N molgm um prolm, olhno um nívl proprio rição, pomo intiir um nti ntrl, nomin B Do Glol, qu é mnipul por rt oprçõ m ini, o o ontrol lgum itm ontrol. O Sitm Proução ão molo omputioni qu nvolvm um prção níti ntr t omponnt, t moo, rvm omo molo úti pr ontruir riçõ propri o itm IA. No álulo prio, um lingugm qu pr rprntção itm IA, órmul m orm ão mprg pr rvr rlçõ ntr ojto o omínio o prolm rgr inrêni ão mprg pr inrir um nov órmul (onhimnto), um novo ojto. Num jogo, omo o 8-Puzzl, onigurção pç orrpon um ojto. O movimnto lgi (movimnto pr im, ixo, irit qur) ão rponávi pl trnição ntr t ojto. Et ojto, vito omo to o prolm, inm um pço olução o prolm orrpon um u nt pço to. N rprntção um prolm num molo pço to, o nó rprntm o to irto o proo rolução o prolm. Et to pom r um onigurção um jogo ou o rulto um inrêni. O ro rprntm trniçõ ntr o to, orrponnt um movimnto ou um inrêni Epço Eto pr Drição um Sitm Lógio Aqui, o nó rprntm o to orrnt o ro rprntm plição um rgr inrêni (omo Mou Ponn). O ntio t torn lr plição rgr, prmitino viulizção o proo olução. u v m m r m r v u Figur 3 Rprntção grái um itm lógio. 40

5 A Fig. 3 motr propoiçõ omo o iniii o prolm. Utilizno Mou Ponn, pomo inrir,, m r. Num rprntção t tipo pomo rioinr prtir o o (nmnto progrivo), omo rlizo ou ur nmnto rgrivo, tntno provr um mt o prourr r o onqünt rgr om mt j. Do Do Provr Provr Figur 4. Rprntção um itm lógio trvé um gro E / OU. A Fig. 4 prnt oi prolm. No prolm o gro qur, tmo omo o omo mt um onjunção litri. O prolm irit é iêntio, xto tro onjunção por ijunção no o n mt. No prolm qur, inrimo, prtir prtir, provno im onjunção. No prolm irit, rprntção ijunção no gro irit (nó OU) é ini por um ro irunrêni nvolvno o oi rmo, igniino qu no proo prov, vmo minhr (no ntio progrivo) om o oi rmo, um vz qu o o é. Conirno vriro, inrimo vriro portnto vriro. S não é vriro, é vriro, í, é vriro portnto é vriro. 3.2 Sitm Proução Intligêni Artiiil Um Sitm Proução é ontituío um B Do Glol, um Conjunto Rgr Proução ( oprçõ) um Sitm Control. A B Do Glol é trutur ntrl o um Sitm Proução rprnt o pço to o prolm molo plo Sitm Proução. A B Do Glol ontém riçõ o to (onigurçõ) o prolm. A rição o to orrnt prnt n mmóri trlho é ompro om oniçõ Rgr Proução. A rgr Proução, ntnç oniioni o tipo S {Coniçõ} Então Conluão (ou Ação), rprntm um pç importnt onhimnto oprm or B Do Glol. A prt Coniçõ rgr é um prão 41

6 qu trmin quno rgr é pliávl à onigurção prnt B Do Glol. A prt Ação trmin movimntção no pço to, ltrno o ontúo mmóri trlho. Sitm Control é rponávl pl tução o Sitm Proução n olução o prolm. Um trtégi ontrol iint v r itmáti prouzir munç. C o itm ontrol trminr qui rgr ão pliávi, lionr um l (rolução onlito) pliá-l, grno um novo to qu v tr mi próximo mt. O Sitm Control v, iionlmnt, vriir mt oi tingi omo tmém gurr m mmóri rgr pli pr qu j poívl rontituição trjtóri té olução. A rolução onlito po r, implmnt, olhr primir rgr pliávl ou nvolvr um trtégi lor nvolvno rgr omplx qu vim umntr iiêni o proo u. Um implmntção práti um Sitm Proução po prmitir o rtroo um to ntrior quno o itm ting um to o qul não há í ( n). Um rtríti importnt o Sitm Proução é moulri. Munç n B Do, n rgr n trtégi ontrol pom r it inpnntmnt. Qulqur proimnto omputávl po r molo por um itm proução Rprntção um Prolm Pr rolvr iintmnt um prolm, é nário olhr um orm qu rprntção um trtégi ontrol iint. Dvmo olhr o to, o movimnto lgi no pço to ( rgr proução) mt. Um rprntção qu o to qu lv m ont piii inormção iponívl or o prolm po ruzir nivlmnt omplxi o prolm. Pr ilutrr utilizção itm proução omo molo pr rolvr prolm, vmo onirr o prolm láio: 8-Puzzl, o Cixiro Vijnt Sitm Prov por Rutção uno Rolução Puzzl Muit pliçõ IA (ontrolr çõ um roô, por xmplo) nvolvm um qüêni oprçõ. O prolm 8-Puzzl, tnt impl m inio, é muito útil pr ilutrr iéi ái qu pom r u pr rolvr prolm mi omplxo. Nt prolm tmo um quro 3x3 8 pç móvi, numr 1 8. O movimnto lgl o jogo onit m lor um pç pr oupr poição vzi o quro. Um pç n poição ntrl po movimntr pr ixo (), im(), qur() irit(). S um pç movr pr im, oupno um poição vzi (rno), irmo qu o rno movu- pr ixo. Um to o pço to o prolm é um onigurção poívl pç no quro. Há plo mno u orm (intrnt) rprntção o to o prolm. Num rprntção, pç P k (k=0,1...8, on pç zro é o rno) é rprnt por i/j, inino i-éim linh j- éim olun oup. A poiçõ to pç ão rmzn num lit. N outr rprntção, ormmo um lit ontno pç n poiçõ 1/1, 1/2,..., 3/2, 3/3 (linh por linh mtriz). O movimnto lgi,,, pnm 42

7 o to orrnt. Por xmplo, rgr mov o rno pr qur ó é poívl t tivr n gun ou trir olun. Et onição é ilmnt vriiávl n primir rprntção. Exutr o movimnto pr, ntrtnto, r mi áil rlizr uno gun rprntção. A mt o prolm po r, por xmplo, tingir um rt onigurção m qu lolizção pç tiz um onição. O lmnto o Sitm Proução pr t prolm ão o guint: B Do Glol: onjunto onigurçõ; Rgr Proução: movr pr qur, irit,...; Sitm Control: olhr um movimnto, xutá-lo, vriir mt oi tingi, gurr qüêni movimnto. Conirmo onição iniil mt ixo: Conição iniil Conição Mt A prtir onição iniil im, pormo tr o guint to, movno o rno à qur, pr im à irit: A olução o prolm é um qüêni movimnto o tipo movr pç X pr im, pr irit, t Cixiro Vijnt Um vnor v viitr um o onjunto i rtornr à i origm. Supõ- qu to i ão intrlig por tr qu itâni ntr l é onhi. Dj- nontrr um rot qu minimiz itâni totl prorri. Dignno i pl ltr A (i origm), B, C, D E, Fig. 5, pomo molr o prolm trvé o guint itm proução: A E B C Figur 5 Rprntção i o prolm o ixiro vijnt. B Do Glol: lit i já viit. A B Do Iniil é um lit ontno i A. D 43

8 Rgr Proução: rgr ão o tipo vá pr i X (in não viit). A rgr vá pr i A ó é váli to i já orm viit. Sitm Control: o itm ontrol vriirá onição pr é tiit: um lit i omçno trminno om i A Sitm Rutção por Rolução O Sitm Prov por Rutção uno Rolução prnto n ção 2.4 é um rolvor prolm. Et prolm prov torm tmém po r molo trvé um Sitm Proução. Nt itm, B Do Glol é ompot por um onjunto láuul (órmul pii primir orm, onitino m um ijunção litri). A rgr proução ão láuul pi u n rgr inrêni o tipo Rolução. A trtégi Control onit m ominr láuul moo grr láuul vzi Crtríti um Sitm Proução A molgm um prolm por um Sitm Proução tm io mplmnt utiliz no itm IA provit n inição lingugn omo OPS5 (Brownton, 1985). Entr prinipi rtríti um Sitm Proução pomo itr: prção ntr B Do Glol Etrutur Control; moulri Rgr Proução; poiili ontrol hurítio; lxiili lrz molgm. N utilizção um Sitm Proução, o prolm rolução onlito (olh um rgr) é um pç hv pr o uo plição. Dirnt iéi têm io ugri, não hvno um onno or o mlhor ritério pr inir qul rgr plir num trmino momnto o proo olução o prolm. Et qutão, omo muit outr qu prm n orgm um prolm, é rolvi trvé onhimnto pilit (xpriêni) rtmnt pn plição. Em muito o, rgr uj oniçõ ão iit por to qu orm mi rntmnt rnto à mmóri trlho ão prri. A rgr mi píi, ito é, qul qu tm mi oniçõ pr tizr ão tmém onir prioritári no momnto olh Sntio Prour no Epço Eto A nturz o prolm o o iponívi trminm mlhor orm prourr olução. Em lgum ituçõ, é mi onvnint prtir o to orrnt minhr m irção à itução j há prolm on é mi nturl iint rlizr u no ntio invro. Aim, tmo oi ntio áio u: prtir o to qu rprntm o o um prolm m irção o to qu rprntm onição j (mt), nmnto progrivo (orwr hining), tmém hmo rioínio orinto plo o; 44

9 prtir o to qu rprntm onição ojtiv (mt) m irção o to qu rprntm itução tul (o o um prolm), nmnto rgrivo (kwr hining), tmém hmo rioínio orinto pl mt. No primiro o, nmnto progrivo, prtimo um to iniil (to), olhmo um rgr uj oniçõ ão tiit plo to, plimo rgr, grno um novo to (novo to). Et proo ontinu té qu um to tizno mt j nontro. No nmnto pr trá, olhmo um to qu tiç mt, vriimo qui rgr lvm t to (o onqünt rgr om o to) olhmo um rgr pr plir moo invro, ito é, upomo vrir oniçõ t rgr. Et oniçõ trnormm m umt. O po guint é provr t umt. O proo trmin quno umt orrponm to (vr inoniioni). A olh o tipo rioínio, orinto plo ojtivo (rgrivo) ou orinto plo o (progrivo) pn o prolm. Em muito ituçõ, um ominção o nmnto progrivo o rgrivo po r propri. Algum rtríti qu onuzm o nmnto rgrivo ão: o ojtivo ão lrmnt ormulo pouo to tizm oniçõ j. Et é o o itm ignótio omo o Sitm Epilit Myin. Em prolm ignótio, ormulm- hipót qu rão umt qu vm r prov. A lingugm Prolog rolv o prolm utilizno um nmnto pr trá; há um grn númro rgr qu m o to. Utilizno o nmnto pr rnt nt itução muito novo to porim r gro (tor rmiição lvo); o o o prolm não ão iponívi. Enmnto pr rnt é mi onvnint quno miori o o ão iponívi n rição o prolm não ontitum um númro lvo to, omo no o o itm náli o gológio o Proptor; há um númro xivo to qu porim tizr mt ( portnto trim r tto). Et é o o o Sitm Epilit Dnrl, qu prour um trutur molulr qu orrpon o o ptogrm m. Há um númro norm trutur nit. D moo grl, prolm onigurção ojto, omo onigurr um omputor (Sitm Epilit Xon, por xmplo), nixm- mlhor n trtégi o rioínio orinto plo o Etrtégi Prour pr Sitm Proução IA O prolm unmntl um itm ontrol um Sitm Proução é nontrr um orm lionr um rgr pliávl. Enontrr um o rgr rqur inormção or o prolm. O promnto qunti inormção iponívl rprnt um ônu omputionl o mmo tmpo m qu torn poívl rolvr mi rpimnt o prolm. Num o xtrmo o itm m inormção lgum or o prolm, lção rgr é it 45

10 ritrrimnt, não iniino í nnhum uto lção rgr. No outro xtrmo, o itm é guio por um qunti uiint onhimnto or o prolm tornno poívl olhr mlhor rgr pr plir momnto. Sprno o uto omputioni m uto plição rgr uto ontrol, pomo izr qu no primiro o (itm m inormção), o uto plição rgr ão tnt grn o uto ontrol ão ruzio. No o o itm uiintmnt inormo, ão o uto ontrol muito lto nqunto o uto plição rgr ão ixo. Pr projtr itm IA iint v- prourr lnr t oi uto. Um pto importnt o projto t itm nvolv o uo téni qu prmitm ur um grn qunti inormção or o prolm m inorrr m uto ontrol xivo. Trtrmo, guir, orm mi tlh o métoo prour uno Rtroo, potriormnt, Prour m Gro Etrtégi Prour uno Rtroo A trtégi prour om Rtroo (Bktrking) ão rqüntmnt qu pr prolm nvolvno um pquno pço prour ão, m grl, mi impl implmntr o qu trtégi prour m gro. Um impl proimnto rurivo, rito ixo, ontém êni oprção um itm proução o o rgim ontrol por rtroo. Et proimnto, hmo Rtroo, prt B Do Iniil rtorn um lit rgr qu, pli m qüêni à B Do Iniil, prouz um B Do tizno mt. S o itm não nontrr tl lit rgr, l rtorn Flh. Proimnto Rurivo Rtroo (B_Do) 1. S tiz_mt(b_do) Lit Vzi 2. S tiz_onição_lh(b_do) Flh 3. Rgr_pliávi(B_Do) Lit_Rgr 4. S Lit_Rgr = [] Flh 5. Cç(Lit_Rgr) R 6. Cu(Lit_Rgr) Lit_Rgr 7. R(B_Do) NB_Do 8. Rtroo(NB_Do) Solução 9. S Solução = Flh, Vá pr Rtorn ontnção R om Solução Et proimnto trmin om uo omnt no po 1. A lit rgr u pr prouzir B Do qu tiz mt é orm no po 10. Trminção om inuo po oorrr no po 2 4 nt o rtro um nívl mi lto. O po 2 rprnt poiili olizr prour trvé liminção minho qu não lvrão à olução. No po 3, rgr pliávi ão orn guno lgum ritério hurítio iponívl. Utilizmo í o onhimnto píio or o prolm pr gilizr u olução. S nnhum inormção or iponívl, porá oorrr muito rtroo tornno muito iniint o proimnto prour. O proimnto po nun prr, grno B Do ininimnt. Ito po r vito impono- um limit prouni u. A ormção ilo po r vit gurrmo B Do qu orm no oti m um lit vriirmo nov B Do prouzi prtn à lit B 46

11 Do orrnt. Pr ilutrr o proimnto im onirmo o prolm ipor 4 rinh num tuliro 4x4, iniilmnt vzio, m qu l tqum. Sjm guint rgr proução pr o prolm: 1. S o tuliro tivr vzio Então oloqu um rinh n primir linh; 2. S houvr rinh n linh i - 1 Então oloqu um rinh n linh i. Conirmo oi tipo ornmnto rgr pliávi. O primiro, muito impl, onit m onirr rgr R ij (ujo onqünt ou ção é olor um rinh n poição ij) mlhor qu rgr R ik j < k. Et ornmnto é tão impl qunto iniz. Muito rtroo oorrrá té qu j nontr olução. Um outro ornmnto qu utiliz mi inormção po r otio om unção ig(i,j). Et unção huríti orn o vlor o omprimnto mior igonl pno pl poição (i,j). A Fig. 6 motr u vlor Figur 6 Huríti pr o prolm rinh. Um rgr R ij é mlhor qu R mn ig(i,j) < ig(m,n). No o mpt, o ornmnto ntrior é uo. Uno t ornmnto, rgr pr plir o tuliro vzio ão R 12, R 13, R 11,R 14 (nt orm). N olução o prolm 4 rinh om t ornmnto, oorrrá pn oi rtroo Etrtégi Prour m Gro N trtégi o tipo Bktrking, omnt o minho no orrntmnt xploro é guro. O minho qu lvrm um ro ão quio. A trtégi Prour m Gro é um rgim ontrol mi lxívl qu gur B Do (nó) lig pl pliçõ rgr (ro) qu grrm. Com l, prourmo hr um minho num gro, prtino- um nó rprntno B Do Iniil té um nó rprntno um B Do tizno onição término. Em grl, B Do ão trutur grn omplx moo qu é imprtiávl rmzná-l xpliitmnt. Métoo ltrntivo vm r uo. Um trtégi qu é tornr xplíit um prt o gro (impliitmnt inio) o uiint pr inluir um nó rprntno um B Do qu tiz mt. Rprntno- o prolm trvé um gro, po- ur tori o gro pr nlir omplxi o prolm o lgoritmo pr rolvê-lo. No projto um lgoritmo prour, guint qutõ vm r xmin: lgoritmo pár? olução é ótim? qul é omplxi n imnõ tmpo pço o proo u? omo ruzir t omplxi? Pr introuzir um proimnto grl Prour m Gro prourr rponr qutõ im, um rv rvião lgum iniçõ utiliz n Tori Gro é prnt guir. 47

12 Um gro é um onjunto nó N 1, N 2,... N i,... N n ligo por um onjunto ro (pr orno nó). Um gro é irigio o ro têm um ntio pruro oio, inio por um t. N Fig. 7, o ro (N i,n i+1 ) ini um minho o nó N i pr o nó N i+1. Nt o, iz- qu o nó N i é o pi o nó N i+1 ou qu o nó N i+1 é um uor o nó N i. Um nó, omo o nó (trting no), qu não tm nnhum pi é hmo riz. Um nó qu não tm uor (ilho) é hmo olh ou nó trminl (tip no) omo o nó r, u v. N i N i+1 r u v Figur 7 Exmplo um árvor. Expnir um nó é nontrr u uor. A prouni o nó riz é zro prouni o nó N i é k, prouni o nó N i+1, uor N i, é k+1. Um minho é um qüêni nó uivo. Diz- qu o nó é ívl o nó n xit um minho n=n 1, N 2,... N i, N i+1... N n =, omçno no n trminno no nó. O nó n é ito ntrl o nó o nó, nnt o nó n. Um gro é ito onxo xit um minho ntr oi nó quiqur o gro. Um minho m qu um nó pr mi um vz é hmo ilo ou loop. Um árvor, Fig. 7, é um gro on há um únio minho ntr oi nó. Num árvor, nó tm um únio pi. O prolm prour m um gro po r vito omo um prolm nontrr um minho prtir um nó prti (B Do Iniil) té um nó trminl t (B Do tizno mt). A trtégi olução t prolm é xpnir o nó ontinumnt tornno xplíito o gro inio impliitmnt por o opror uor té tingir o nó trminl t. Ant prntr um proimnto grl prour m gro o lgoritmo prour ótimo A*, ção 3.4, vmo prntr trtégi gri prour quno pou inormção or o omínio o prolm é iponívl, rri n litrtur IA 48

13 omo Métoo Fro. Ti ituçõ ão tão rqünt no prolm IA qu lgun utor vêm IA omo o tuo Métoo Fro. 3.3 Métoo Fro Um métoo ro é um trtégi grl olução prolm qu po r mprg quno o onhimnto iponívl or o prolm é o, inuiint pr plição um téni mi poro. Dt moo, utilizção métoo ro é tnt grl oup um lugr tqu ntr o métoo IA. Como xmplo métoo ro, pomo itr: Grr Ttr, Prour Huríti, Hill Climing, Análi Mio Fin (Mn-En Anlyi) Grr Ttr A trtégi Grr Ttr é tnt impl omprn o guint po: 1. grr um nito olução o prolm, j um to ou um minho, pnno o prolm. 2. ttr o nito: or olução o prolm, prr; não ir pr 1. Et téni orrpon um u xutiv o pço to por ito tn r iniint, inviávl pr prolm mi iíi. Cominno- om lgum proimnto hurítio, l po r viávl pr lgun tipo prolm. Um xmplo láio utilizção téni Grr Ttr é o Sitm Epilit Dnrl, nvolvio no inl é 60. O Dnrl trmin ompoição truturl ompoto orgânio prtir o o ptogrm m ronâni mgnéti nulr. El utiliz um trtégi Plnjr, Grr Ttr. Lit trutur viávi inviávi ão ri. Dt moo é xmino um onjunto limito trutur. Nt prolm, o proimnto motrou muito iz, onguino trminr omo o átomo tão rrnjo, intiino o iômro Prour Huríti N olh o lgoritmo pr olução prolm m IA, nturz o prolm, ili implmntção iiêni o lgoritmo ão tor trminnt. Em muito prolm omplxo nvolvno prour, é uiint nontrr implmnt um minho o to orrnt o to mt m onirr qutão otimli. Aprntrmo, guir, o lgoritmo Prour m Prouni, Hill Climing, Prour m Lrgur, Prour pl Mlhor Eolh potriormnt qutão otimli rá or trvé o lgoritmo Brnh n Boun A*. O gro Fig. 8 rvirá pr ilutrr plição o lgoritmo. O prolm é nontrr nt gro um minho o nó o nó t. O uto o ro tão rprnto no gro, o númro im lgun nó rprntm um utimtiv o uto ir t nó o nó mt. Um lgoritmo prour áio po r rito trvé o guint po: 1. Form um lit om o nó riz 2. Até lit ir vzi ou o nó mt r tingio: ) Sj n o primiro lmnto lit. O nó n é o nó orrnt, nito à xpnão. S n não é o nó mt, rmov n lit rnt o ilho n orno (ou não) no omço (ou im) lit. ) S n or o nó mt, não ç n. 49

14 3. S o nó mt tivr io nontro, iniqu o minho o nó prti o nó mt, não iniqu lh. 10,4 6, ,9 6,9 3 t Figur 8 Gro pr tt o lgoritmo prour. Bu m Prouni (Dpth irt rh) No po 2, o nó nnt n ão orno oro om prouni rnt ipoto no omço lit. Aim, o nó mior prouni ão prrio pr xpnão, Fig. 9. Bu m Lrgur (Brth irt rh) No po 2, o nó nnt n ão orno oro om prouni rnt ipoto no im lit. Aim, o nó mnor prouni ão prrio pr xpnão, Fig. 10. Hill Climing Et métoo i- n minimizção um unção vlição. Et unção prour mir o uto o minho r prorrio o nó orrnt o nó mt. No po 2, o nó nnt o nó orrnt, n, ão orno por t itâni (n Fig. 8, ão o vlor im o nó) ipoto no omço lit. Aim, o nó n k, uor n, ujo vlor (n k ) or mínimo rá o próximo r xpnio. No 8-Puzzl, ção , um mi t itâni po r o númro pç ml olo m rlção à mt. Como too métoo o m grint, téni Hill Climing po ir prli num mínimo lol m ituçõ on unção não vri muito, o hmo pltux. A utilizção Hill Climing omin om téni Rtroo po nr t prolm. Prour om limitção uor Et tipo prour é muito uo m gro on o tor rmiição é muito lvo. No po 2, o (númro olhio prvimnt) mlhor nó nnt n ão orno pl itâni o nó mt ipoto no omço lit. Et olizção n prour, ruto inormção huríti or o prolm, prmit orr prolm mi omplxo om grn pço to. 50

15 51 Figur 9. Prour m Prouni. Figur 10 Prour m Lrgur. Prour pl mlhor olh (Bt irt rh) No po 2 t tipo prour, o nó nnt n ão rnto à lit to lit é orn pl itâni rmnnt. O minho nontro nt prour ão provvlmnt (m não gurmnt) mlhor t t t t t

16 qu o ntrior poi nl prour- mpr minhr prtir o nó mi próximo mt. Brnh n Boun Nt tipo prour, gur- inormção o minho prorrio num lit. A lit iniil ontém um minho omprimnto zro ormo plo nó prti. Formm- novo minho tnno o mlhor minho lit té o nó uor. C nó uor rprnt um poiili xtnão. O mlhor minho é rmovio lit o novo minho ão iiono à lit t é orn plo uto o minho já prorrio. Et proo ontinu té qu um minho ontno o nó mt j nontro. Apr tnrmo mpr o minho mi urto, não tmo grnti qu olução nontr tnh o minho mi urto. Conirmo qu, m um rto momnto, xtnão o mlhor minho inomplto p plo nó mt. Et xtnão po implir um lto uto iionl po hvr um outro minho (prtrio) qu, tnio, p plo nó mt um uto mnor. Aim, pr grntir olução ótim, o lgoritmo ó v prr quno u oniçõ orm tiit: um minho pno plo nó mt oi nontro o uto o minho omplto é mnor qu o mnor o uto o minho inomplto lit. A plição t lgoritmo é ilutr pl Fig.11. Nl ão motro 10 ilo plição téni Brnh n Boun, Fig. 11) 11j). O tt t últim onição po r vito ) ) ) ) )

17 ) g) h) i) t t

18 j) t Figur 11 Brnh n Boun, ornmnto pl itâni prorri., o invé trlhrmo om uto o minho já prorrio, utilizrmo, pr ornmnto lit minho, om oi uto: uto o minho já prorrio g um utimtiv o uto rmnnt té o nó mt h. A prl h rprnt inormção huríti iponívl or o prolm. O lgoritmo Brnh n Boun om utimtiv po r rito trvé o guint po: 1. Form um lit minho, ontno iniilmnt o nó riz (minho omprimnto zro) 2. Até lit ir vzi ou o nó mt r tingio: ) Rmov o mlhor minho lit tn-o um po om o nó uor. Aiion o minho ormo à lit. ) Orn lit pl om prl g h, on g é itâni já prorri h um utimtiv o uto rmnnt té o nó mt. 3. S o nó mt tivr io nontro, iniqu o minho o nó prti o nó mt, não iniqu lh. Nt o, quno nontrmo um minho qu ontém o nó mt, tmo grnti qu t minho omplto é o mlhor poi o outro minho nito, lém inomplto, têm uto utimo, Fig. 12. Um outr mlhori t lgoritmo po r oti plirmo o Prinípio Progrmção Dinâmi qu irm O minho ótimo um nó um nó t é ormo por uminho tmém ótimo. Aim, n é um nó prtnnt o minho ótimo, ntão o minho o nó o nó n o nó n o nó t ão tmém ótimo. A utilizção t prinípio prmit-no rtr lgum xpnõ minho omo ilutr Fig. 13. Aí, o minho ormo plo nó, não v nun 54

19 r xpnio, poi o lgoritmo ting o nó, irtmnt o prtir o nó, um uto qutro. Como o nó z prt o minho ótimo, o minho t vm r ótimo. Aim, o minho trvé o nó é rto. A oprionlizção o Prinípio Progrmção Dinâmi po r rit qui omo: mpr qu oi ou mi minho lvm um nó omum, rt too o minho xto qul om uto mínimo. ) ) ) 13,4 12,9 13,4 13,4 ) 19,4 12,9 19,4 13,4 17, ,4 17,7 t 13 Figur 12 Brnh n Boun om utimtiv Figur 13 Ilutrção o Prinípio Progrmção Dinâmi. 55

20 O lgoritmo A*, prnto guir, po r ntnio omo um lgoritmo o tipo Brnh n Boun om utimtiv itâni rmnnt plição o Prinípio Progrmção Dinâmi. 3.4 O Algoritmo A* Um proimnto grl pr grr xpliitmnt prt um gro inio impliitmnt é o ixo. Proimnto Prour m Gro 1. Cri um gro G om o nó um Lit Arto ontno o nó. 2. Cri um Lit Fho, iniilmnt vzi ([ ]). 3. S Arto = [ ], Flh 4. Sj n = Mlhor(Arto). Rtir n Arto oloqu-o m Fho. 5. S n tiz mt, iniqu o minho n. 6. Sj M o onjunto uor n qu não ão u ntri. 7. Etlç um pontiro pr n prtino o nó M qu não prtnim G. Arnt t nó à Lit Arto. Pr mmro M qu já prtni à Lit Arto (ou Fho) i ririonr ou não u pontiro pr n. Pr mmro M m Fho, i ririonr ou não u nnt. 8. Orn Lit Arto guno lgum ritério hurítio. 9. Vá pr 3. Et proimnto é uiintmnt grl pr rngr um mpl vri lgoritmo prour m gro. El gr um gro xplíito G, gro prour um uonjunto T G, árvor prour. A árvor prour é orm plo pontiro inio no po 7. Too nó (xto riz) tm um pontiro pr um u pi m G, ormno árvor prour T. O nó n Lit Arto (no po 3) ão nó qu não orm in liono pr xpnão. Et nó ão orno no po 8. A iiêni o lgoritmo prour pn iponiili inormção huríti or o omínio o prolm qu orint t ornmnto. S nnhum inormção é iponívl, é utilizo lgum ornmnto ritrário. No po 4, o mlhor nó é olhio vi r xpnio no po 6. Nt po, é tmém it vriição nnhum nó uor gro n xpnão o nó n é ntrl o nó n. Quno o nó olhio pr xpnão tiz mt, o lgoritmo pár o minho olução po r otio, invrtno- o ntio o pontiro o nó t o nó. O ririonmnto o pontiro no po 7 vi mntr um árvor minho (uto) mínimo. S o gro G qu tá no pquio é um árvor, no momnto xpnão um nó n, nnhum o uor nontro no po 6 prtnrá G l rão intlo n árvor prour om um pontiro pr n. Dt moo não hvrá nun ni ririonmnto. S o gro r pquio não é um árvor, é poívl qu nontr no momnto xpnão lgum nó já inluío m Arto ou Fho (portnto já inluío m G). Nt o, o pontiro pr t nó porá mur o novo minho nontro tivr uto mnor. O mmo é ito pr o nnt t nó Bu Huríti o lgoritmo A * Um rtríti gri um gro é qu um mmo to po r lnço por irnt minho múltiplo minho um to pom lvr 56

21 um ilo, impino r nontr olução o prolm. N Fig. 14, o ilo ormo plo nó, po impir qu tinj mt (nó t) prtir o nó. t Figur 14 Gro ontno um ilo. O jogo mpr mpnhrm um ppl importnt no nvolvimnto téni IA. Apr grlmnt impl m truturo, o pço to miori o jogo é ontituío um númro muito grn to, iiultno u xplorção n prour um olução. No jogo vlh, o primiro movimnto prnt nov ltrntiv, o guno, 8 im por int. Aim, t jogo mit 9! irnt poiili. O pço to o jogo m prnt irnt poiili o o xrz, Et pço ão tão grn qu, pr vitr xploão omintóri ( onqünt xutão o ruro omputioni), torn- imprtivo o uo onhimnto pilizo qu poiilit olizr u, liminno rmo árvor prour limitno o númro uor. O onhimnto hurítio mpnh um ppl nil n prour nt pço Prour m Inormção Quno nnhum inormção huríti or o omínio o prolm or iponívl, o lgoritmo prour ão hmo orç rut. Nt o, lgum qum ritrário ornmnto o nó no po 8 v r uo. Conirrmo o tipo prour m prouni (pth irt rh) m lrgur (rth irt rh), prnto n ção um vrint u m prouni on o limit prouni u é umnto itrtivmnt. Um vlição omplxi t lgoritmo po r it prtir oi prâmtro: o tor rmiição r prouni p. O tor rmiição é o númro méio novo to qu pom r gro um o to pl plição um únio opror. A prouni um prolm prour é o omprimnto o minho mi urto o nó prti o nó mt Prour m Prouni Nt tipo prour, o nó Lit Arto ão ipoto n orm rnt prouni n árvor prour. O nó om mior prouni é oloo n ç lit. Et tipo u rqur mno mmóri m rlção à u m lrgur, prnt guir, poi m nívl, ão guro pn o ilho o nó no pquio. Aim, no nívl n, rão xmino r n nó num gro tor rmiição r. A omplxi m tmpo promnto é ϑ(r p ) m pço rmznmnto é linr, ϑ(r p). A Prour m Prouni é tnt inpropri pr gro prour qu prnt ilo (o uor um nó é tmém u ntrl). Et trtégi prour xig qu ix um limit prouni prour pr qu não pr mio tmpo num irção qu motr inrutír. A ixção t limit é um prolm poi não onh, priori, prouni p o prolm (omprimnto o minho mi urto). S o vlor ixo or mnor qu p, olução não é nontr or mior, 57

22 o lgoritmo vi gtr mi tmpo po nontrr um olução não ótim. N Fig. 15, tmo um xmplo prour m prouni num árvor on o limit prouni oi ixo m trê. O númro m ngrito inim orm m qu o nó orm pquio Figur 15 8-Puzzl: Prour m Prouni Prour m Lrgur Nt trtégi prour, Fig. 16, o nó ão ipoto n orm rnt prouni. Nó mm prouni têm mm prrêni pr rm xpnio, olh ntr t nó rá orm ritrári. É intrnt notr qu, otno t tipo prour, o nó t or ívl prtir o nó, o minho mi urto ntr l rá nontro. Srá motro qu t tipo prour é um xmplo lgoritmo A*. A u m lrgur rtriz por um grção xiv nó m irntmnt u m prouni, u m lrgur não xplor um rmo prouno inutilmnt houvr vári oluçõ itávi, olução minho mi urto é nontr nt o proo pár. Conirno um tor rmiição r, o lgoritmo xminrá r nó no primiro nívl. No nívl n, r n nó rão oloo m Arto. A omplxi m tmpo promnto m pço rmznmnto é ϑ(r p ). Em prolm on o tor rmiição é grn /ou prouni lv, o pço nário pr gurr t nó o tmpo promnto pom inviilizr o proo prour. A otnção o minho ótimo n prour m lrgur z um uto poivlmnt muito lto, vio um omplt lt inormção. Et oi tipo prour prnto ão métoo xutivo portnto, iniint. A u iiêni pr t métoo prour no lv utilizr lgum tipo inormção huríti. 58

23 Figur 16 8-Puzzl: Prour m Lrgur Prour m Prouni om Aprounmnto Grtivo (pth-irt rh with itrtiv pning) Et tipo prour omin u trtégi prour ntrior. N Prour m Prouni om limit prouni ixo m p, o lgoritmo prour um olução té tingir o limit p. Não nontrno o nó mt, lh o lgoritmo o orç onirr o outro nó no nívi inrior, num tilo Prour m Lrgur. Um iéi intrnt é zr um u m prouni om limit 1 olução não or oti, rlizr outr u m prouni om limit 2 im por int. Nt tipo u om limit umntno grtivmnt, o lgoritmo gurmnt nontr olução minho mi urto (o tilo Prour m Lrgur grnt ito) o mmo tmpo, o pço mmóri rqurio é orm r p. A omplxi m tmpo promnto é ϑ(r p ), o mmo o oi tipo prour im Bu Huríti Conirrmo gor utilizção inormção huríti omo orm umntr iiêni o proo u poiilitr prour m pço mior. O onhimnto hurítio or o prolm po r pturo um pilit n rolução o prolm truzio pr orm um unção vlição Função Avlição N u olução pr um prolm, prour- ur too o onhimnto iponívl or o omínio plição, m pil, qul inormçõ o iéi qu motrm potnilmnt iz (huríti). Um mnir ur huríti pr rolvr o prolm é tntr quntiiá-l trvé um unção vlição. Et unção m quli o to o prolm urnt o proo olução. Chmno nó n, o to orrnt, o vlor (n) vli potnili ("prom" ou "proili") o nó n m rlção prtnr o minho ótimo. O vlor (n) po r uo ntão pr ornr o nó Lit Arto. Um xmplo tl unção pr rolvr o 8-Puzzl é o ixo: (n) = p(n) + npm(n) 59

24 on p(n) rprnt prouni o nó n npm(n), o númro pç ml olo (m rlção à onigurção mt) o nó n. A árvor prour, Fig. 17, ilutr plição t unção. O númro m ngrito im onigurção (nó n) rprntm o vlor (n). A olução é oti pó xpnão 6 nó. S urmo um unção vlição orm (n) = p(n) (u m lrgur), olução rá tmém nontr m um númro mior nó trá r pquio Figur 17 Árvor Prour pr unção vlição (n) = p(n) + npm(n) O lgoritmo A Sj (.) um unção vlição (n) om o guint timtiv uto: uto g(n) o minho mínimo o nó té o nó n uto h(n) o minho mínimo o nó n té o nó trminl t. (n) = g(n) + h(n) O vlor unção vlição m n, (n), rprnt, poi, timtiv o uto o minho mínimo pno por n. Quno o nó n tá no xpnio, u nó uor n i, oloo m Arto, ão vlio pl unção (.). O nó Arto 60

25 om mnor vlor (.) é o próximo olhio pr xpnão. O lgoritmo prour qu utiliz um unção vlição orm im pr ornr o nó (po oito o proimnto grl prour) é hmo Algoritmo A O lgoritmo A* Conirmo um lgoritmo A om timtiv uto g(n), h(n) (n) pr um nó n om intrprtção im o guint vlor ri ótimo g * (n): uto rl o minho mínimo o nó o nó n, h * (n): uto rl o minho mínimo o nó n o nó t. A omponnt h(n) rprnt inormção huríti iponívl or o omínio o prolm é um timtiv o vlor rl h * (n) não onhio, priori. Um timtiv nturl pr g(n) é om o uto o ro no minho n n árvor prour orrnt. Pomo ilmnt vriir qu: ( n), g(n) g * (n) S guint igul é tiit ( n), h(n) h * (n) ntão o lgoritmo A é nomino A*. Et rtrição é mm utiliz no lgoritmo Brnh n Boun, ção A olh h(n) = 0, um utimtiv o uto rl mínimo, tiz rtrição im rprnt um ornmnto o nó oro om prouni rnt. Ito rprnt u pl lrgur poi o nó mnor prouni têm prrêni pr xpnão. Aim, o lgoritmo qu z u pl lrgur é um xmplo lgoritmo A*. Como motrrmo int, o lgoritmo A * orn um olução minho mi urto o nó o nó t (mpr qu xitir um minho ntr o nó prti o nó trminl t) por ito é grn intr pr o itm u. O lgoritmo qu z prour pl lrgur pár nontrno olução ótim, m é groirmnt iniint poi o númro nó xpnio é muito grn. El z um prour xutiv. Por ito, grnti otimli oti n prour pl lrgur não rprnt um olução iint o ponto vit omputionl. A lção um o huríti é unmntl pr otr por hurítio o lgoritmo prour. Qunto mior o vlor h(n), mi inormção huríti ipõ im um númro mnor nó rá xpnio (Rulto 6, int). Um mnor pço mmóri rá nário, umntno iiêni o lgoritmo. Quno ipõ muit inormção, grn rá o uto pr proá-l, o qu tn ruzir iiêni o lgoritmo. S utilizrmo um unção huríti h(n) vlor ixo, inrior h*(n), grntimo otimli m trmo qu xpnir muito nó (grlmnt inviávl). Em muit ituçõ, é onvnint riir "grnti" otimli utilizr unçõ huríti tizno h(n) > h * (n) Com ito, o númro nó xpnio é ruzio, o qu prmit trtr prolm mi iíi. Sgum lgun rulto unmnti r o lgoritmo A *, (Nilon, 1982). 61

26 Amiiili o lgoritmo A* Um lgoritmo prour é ito miívl, pr qulqur gro, l trmin om o minho ótimo ntr o nó prti o nó mt t mpr qu xitir um minho o nó o nó t. Rulto 1: O lgoritmo A * mpr pár quno o gro é inito. Prov: Em too ilo o lgoritmo, um nó é rmovio lit Arto no po 4. Como o gro é inito, o lgoritmo não trminr no po 5 (nontrno o nó mt), l trminrá no po 3 poi lit Arto tornrá vzi Rulto 2: Sj P = [=n o, n 1, n 2,..., n k =t] um minho ótimo t. Num intnt t i qulqur urnt xução o lgoritmo, xit um nó n i o minho P n lit Arto tl qu (n i ) *(). Prov: Sj n i o primiro nó P prnt n lit Arto no intnt t i. Su ntri já orm xpnio tão n lit Fho. Aim, m t i, o lgoritmo já nontrou o minho ótimo n i té, ito é, g(n i ) = g*(n i ). Rulto 3: (n i ) = g(n i ) + h(n i ) = g*(n i ) + h(n i ) h(n i ) h*(n i ) (A*) (n i ) g*(n i ) + h*(n i ) (n i ) *(n i ) ( n) *(n) = *() (n i ) *() S xit um minho t, o lgoritmo pár mmo o gro or ininito. Prov: ) o gro é inito: o rulto 1 gur qu o lgoritmo pár. ) o gro é ininito: Ngno t, ummo qu o lgoritmo não pár. Plo rulto 2, mo qu xit um nó n m Arto. Sj um vlor ε > 0, tl qu g*(n) ε p*(n) g(n) ε p*(n) (n) ε p*(n) quno p*(n), (n) Chgmo um uro poi (n) *(). Rulto 4: O lgoritmo A* é miívl: nontr o minho ótimo t pár, mpr qu o nó t or ívl prtir o nó. Prov: Como xit um minho t, m qulqur intnt urnt xução o lgoritmo, xit um nó n i m Arto (Rulto 2), im o lgoritmo não pár no po 3 (lit Arto vzi). Aim o lgoritmo pár no po 5, nontrno um minho t. Et minho é ótimo, poi, 62

27 (t) > *(), o nó t não tri io olhio, im o nó n i, poi (n i ) *()< (t) Rulto 5: Too nó n olhio pr xpnão tiz (n) *(). Prov: Et rulto é um onqüêni imit o rulto 2. Rulto 6: Sjm A* 1 A* 2 u vrõ o lgoritmo A*. Dizmo qu um lgoritmo A* 2 é mi inormo qu o lgoritmo A* 1 h 2 (n) > h 1 (n) pr n t S A* 2 é mi inormo qu A* 1 ntão, o inl o proo prour, too nó xpnio por A* 2 trá io xpnio por A* 1. Prov: Urmo o métoo Inução n prouni árvor prour. Qurmo provr qu o término o lgoritmo árvor T 1 o lgoritmo A* 1 v ontr too o nó árvor T 2. ) prouni zro, é o nó mt. Nt o, tá provo poi T 1 T 2 ontêm pn o nó. ) hipót inução: onirno um árvor prouni inrior ou igul k, too nó xpnio por A* 2 oi tmém xpnio por A* 1. ) t: onirno um árvor prouni k+1, um nó n oi xpnio por A* 2 oi tmém xpnio por A* 1. Sj n um nó prouni k+1. Qulqur ntrl n xpnio por A* 2 oi tmém xpnio por A* 1 (hipót inução). Aim, tmo g 1 (n) g 2 (n) Ngno t, onirmo qu o nó n oi xpnio por A* 2 não oi xpnio por A* 1. 2 (n) *() 1 (n) *() 1 (n) 2 (n) g 1 (n) + h 1 (n) g 2 (n) + h 2 (n) h 1 (n) h 2 (n) + g 2 (n) - g 1 (n) h 1 (n) h 2 (n) Auro, poi ontrri hipót qu o lgoritmo A* 2 é mi inormo qu A* 1. Dí, onluímo qu o nó n oi tmém xpnio por A* 1, hno montrção. Exmplo ririonmnto S o gro qu tá no xploro é um árvor, nun hvrá poiili ririonmnto (munç pi) um vz qu nó tm pn um pi. No o grl, quno um nó é xpnio, lgun u uor pom já zr prt o gro, intlo m Arto ou ho. N Fig. 18, o pi o nó é o nó. Expnino o nó n, trmo iir mntmo o pontiro o nó ponto 63

28 pr o nó ou promo um munç ilição (o pi p r o nó n). Tmo um trlho omputionl uplo: ttr vmo mntr tul ilição o nó qu porvntur já zim prt o gro ltrr ilição or vntjoo. Et trlho po r vito unção h(.) tiz um impl igul, hm Rtrição Monotôni. n Figur 18 Exmplo um nó om oi pi. A rtrição monotôni é áil r tiit tiit torn nário: ) ttr o nó qu ou r gro pr r l já prtni Arto ou Fho; ) mur o pi o nó im árvor prour não é ltr. Rtrição Monotôni: h(t) = 0 h(n i ) h(n j ) + (n i, n j ), n j uor n i. Et igul xig qu qu no vlor h(.) ntr nó uor j mnor qu o uto (n i,n j ) ntr o nó. S t rtrição é tiit ntão mpr qu um nó or gro, já trá io nontro o minho mínimo t nó o nó prti. Rulto 7 S Rtrição Monotôni é tiit, quno o lgoritmo A * olh um nó n qulqur pr xpnir, o minho mínimo o nó prti té t nó já é iponívl, ito é, g(n)=g * (n). Prov: Sj P=[=n o,n 1,n 2,...n i,n i+1...n k,n k+1...n] o minho ótimo té n. Sj n k o último nó P m Fho no momnto qu n é ohio pr xpnão. Et nó já oi xpnio portnto n k+1 z prt Arto. Conirno o nó n i n i+1 P rtrição monotôni, tmo: h(n i ) h(n i+1 ) + (n i, n i+1 ) g*(n i ) + h(n i ) h(n i+1 ) + (n i, n i+1 ) + g*(n i ) g*(n i ) + h(n i ) h(n i+1 ) + g*(n i+1 ) Rptino o proimnto pr o nó guint, tmo g*(n k+1 ) + h(n k+1 ) h(n) + g*(n) Como n k+1 n zm prt o minho mínimo, pomo irmr g(n k+1 ) = g*(n k+1 ), g(n) = g*(n), (n k+1 ) = g*(n k+1 ) + h(n k+1 ) h(n) + g*(n) = (n) (1) No momnto m qu n oi olhio pr r xpnio, n k+1 zi prt Arto portnto 64

29 (n) = g(n) + h(n) (n k+1 ) D (1), utituino (n k+1 ) plino trnitivi, tmo g(n) + h(n) h(n) + g*(n) g(n) g*(n) Pr qulqur nó n, g(n) g*(n) E im, hgmo à igul g(n)=g*(n) Rulto 8 S Rtrição Monotôni é tiit, o vlor unção vlição (.) no nó xpnio é não rnt, ito é, o nó xpnio ão, n 1, n 2... ntão () (n 1 ) (n 2 )... Prov: S n 2 é xpnio poi n 1, u ituçõ ão poívi: ) n 2 prtni Arto quno n 1 oi xpnio, nt o (n 1 ) (n 2 ); ) n 2 não prtni Arto quno n 1 oi xpnio, ntão n 2 oi rnto t lit n xpnão n 1, ito é, n 2 é uor n 1. Aim, h(n 1 ) h(n 2 ) + (n 1, n 2 ) g*(n 2 ) = g*(n 1 ) + (n 1, n 2 ) g(n 2 ) = g(n 1 ) + (n 1, n 2 ) (Rulto 7) h(n 1 ) h(n 2 ) + g(n 2 ) g(n 1 ) (n 1 ) (n 2 ) Por Hurítio A olh um propri unção huríti é importnt pr trminção o por hurítio o lgoritmo A*. Um unção h nul tiz trivilmnt rtrição monotôni portnto vit riliçõ. M omo mo, ito orrpon um pqui xutiv, um númro xivo nó é xpnio grnti otimli oti nt tipo lgoritmo A* não ompn u iniiêni. Um o trtégi po r ur omo unção h, um utimtiv h* om vlor tão lto qunto poívl. Aim, tmo grntino otimli xpnino um númro mínimo nó (Rulto 6). Pr rto tipo prolm omplxo, nvolvno pço to muito grn, xpriêni tm motro qu vl pn riir grnti otimli om utilizção unçõ huríti h(n) qu ultrpm o vlor h*(n), moo xplorr um pço mi ruzio. M um unção huríti vlor lto rprnt muit inormção huríti. Pror t inormção po rprntr um lto ônu pr o itm. Too t irnt tor vm r oniro no momnto projtr um itm pr rolvr um prolm prour. Inluêni prl g h A primir prl g rprnt o pto xplorção n lrgur, um lto vlor g grnt qu nnhum prt o gro rá qui. Num o xtrmo, xplorção m lrgur, g(n) é prouni o nó h(n)=0. Nt o, xplorção o 2 o nívl prouni ó é it poi qu too o nó o 1 o nívl orm 65

30 pquio. Hvno inormção huríti ( prl h é não nul), t inormção é utiliz pr guir prour (olizr), vitno xpnão too o nó. Um mnir vrir inluêni t u prl é ur guint xprão pr unção vlição qu orn o nó (n) = g(n) + αh(n) Eviêni xprimntl ugr qu o tor α j invrmnt proporionl à prouni. Aim, no primiro nívi, prouni é pqun portnto o tor α é lto. A prl h tm um po mior qu prl g. À mi qu o lgoritmo vnç, prouni umnt prl g vi tornno mi importnt, grntino qu lgum olução rá nontr. O por hurítio um trmin téni prour é ortmnt pnnt tor píio um o prolm. A trminção t por hurítio nvolv náli mi n xpriêni o qu m álulo. Algum mi mpnho têm io u n omprção irnt téni prour. Um t mi é pntrção P = L / T, on L é o omprimnto o minho té mt T é o númro totl nó gro no proo prour. El m o gru olizção prour u vlor máximo é um. Um outr mi u é o tor tivo rmiição r. Et tor é inio pl xprão r 1 + r r L = T rprnt o númro méio uor um árvor prour qu nontrou um minho o nó prti té o nó mt omprimnto L pó grr T nó. Et tor rmiição é rzovlmnt inpnnt o omprimnto o minho om ito pomo timr o númro nó gro num prour prtir o gráio qu motr vrição r om T pr irnt vlor L o vlor r otio uno mm unção pr rolvr outro xmplo o mmo prolm. 3.5 Outro Tópio Análi Mio Fin (Mn-En Anlyi) O métoo ro ontitum um importnt rrmnt pr i ão tmém um pr métoo mi poroo olução prolm. Téni pr rolução prolm trvé métoo ro têm io IA u primório. Et téni ão à vz nomin rioínio utomtizo (Lugr Stulil, 1989). Um o primiro xmplo utilizção métoo ro oi no progrm GPS (Gnrl Prolm Solvr), nvolvio por Alln Nwll Hrrt Simon (1963) prtir o progrm Th Logi Thorit. Et progrm prov torm o livro Prinipi Mthmti (Whith Rul, 1950). O GPS utiliz Análi Mio Fin (Mn-En Anlyi) um tl irnç. Et téni i n tção irnç ntr o to orrnt o to jo. Oti t irnç, prour- um opror pr ruzi-l. S o opror não po r plio o to orrnt, montmo um uprolm ujo ojtivo é no lvr um to on o opror j pliávl. S o opror in não prouz o to jo, primo rir novo uprolm. Pomo priorizr trmin irnç, irnç priori mi lt ão onir nt. A origm t métoo tá n orvção o omportmnto o r humno n olução prolm. O métoo rução irnç (mio) ão ortmnt ligo à irnç píi rm ruzi (in). O molo GPS rolvr prolm tm u 66

31 omponnt. A primir omponnt é um trtégi grl omprr riçõ to ronhr irnç ntr l, imilr o proo mnto (mthing) o Provor Torm (Th Logi Thorit). A gun omponnt é o onjunto irnç ou tl onxõ pr um plição píi. Conirmo o prolm trnormr [(r p) ( r q)] m ( q p) Lolizmo o opror (um propri o Cálulo Propoiionl) qu trnorm órmul qur m [( r p) (r q)], guir, om um outro opror, otmo p r r q Um outr propri no lv p q, guir, p q Finlmnt, plino um outro opror (D Morgn), hgmo ( q p) O Sitm Proução rprntm um volução téni Análi Mio Fin utiliz no GPS tm io prri orm molr o proo inrêni humno. A rgr proução utituírm ntr tl irnç o GPS Mro Rolvor Prolm (Mro Prolm Solvr) Muito prolm ão tão omplxo ou truturo qu nnhum métoo ro é pz rolvê-lo. Pr ti prolm, é nário quirir (prnr) um grn volum onhimnto píio. Kor (1985) ugr xitêni métoo ro pr prnizo, trvé mro-opror (qüêni opror primitivo um prolm). N prour por métoo gri olução prolm omplxo, o mro-opror rprntm um ltrntiv tnt trnt poi u téni pr quirir onhimnto ão inpnnt o omínio. Como xmplo prolm qu não po r rolvio por nnhum o métoo ro iponívi, pomo itr vrão implii (3,6 milhõ to) o Cuo Ruik ( to). Nt prolm, o ojtivo po r xpro omo um onjunção umt qu rqurm um mnto or. O lgoritmo onhio olução prolm omo téni Análi Mio Fin não prmitm xitêni umt não rilizávi. No o t prolm, umt ão não rilizávi poi n olução o prolm, lgum umt já tiit têm r viol pr tizr um outr umt. Dí, t téni não é pliávl. Nnhum unçõ huríti propot pr rolvr t prolm motrou- iz t moo, omo too o métoo ro pnm irt ou inirtmnt um unção vlição huríti, onlui- qu nnhum métoo ro é iint n olução t prolm. Como l po r rolvio iintmnt pl po, orm orr o prolm oi rpn, urgino í iéi o mro-opror. O 67

32 mro-opror ontitum um novo tipo métoo ro, o m prnizo. O mpnho t téni po r nlio m trmo o númro mro nário pr rolvr too o xmplo o prolm, o omprimnto oluçõ, vintmnt, o uto o prnizo o mro. É importnt tr qu t uto é mortizo plo númro vz qu o mro pom r uo pr rolvr o prolm. Um vz otio o mro, olução trvé l é um mr onult um tl. Pr motrr olução um prolm uno mro, onirmo o 8-Puzzl. Um poívl rprntção pr t prolm é onirr omo vriávi to pç: rno (ou pç zro), pç um,..., pç oito. O vlor um vriávl to ri poição qu l oup. Nt tuo mro-opror, o vlor um vriávl rá o númro pç uj poição (n mt) rri vriávl tá oupno no momnto. Pr xmpliir, onirmo: Conição iniil Conição Mt Figur 19 Conigurçõ iniil mt o 8-Puzzl. N Fig. 19, o vlor vriávl 0 n onigurção iniil é 6 poi o rno tá oupno poição qu pç i oup n mt. Pr rolvr t prolm, xitm 35 mro. O mro pnm onigurção mt ix. A Tl 1 motr o mro otio pr onigurção mt im. Tl 1. Mro-Opror. Pç Poição CE 2 C DBEC 3 CD BECDD BECD BEC 4 D EBDCD EBDC DBEEC BEC 5 BD CEBDC DBEBD CE 6 B CDBEB DCE 7 BE DCEBB DCE ECDBE BDC CEBBD C BDCCE BDBEC 8 E BDCE DCEEB BDC DBDCE EBDCE CDBBE CD CDBBE CEBDD CE DCEBD BECEB DDCE DBECE BDDCE ECDB CEBD CDBEC EBD DCEEB D DBEEC CDBEB DDCE CEBDC DBEEC DB CEBDD CEBEC DB CDBE DCEB Pr rolvr o 8-Puzzl trvé mro, vmo rtr poição o rno, poi pç um im uivmnt. Apó rtr poição pç i, outr pç já trão orrtmnt poiion ou o prolm não tm 68

33 olução ( mt é inívl prtir onição iniil). Pr orir qul mro plir, t onultr élul (X,P), on P é olun pç qu qur rtr X é o vlor pç n onigurção orrnt. No prolm im, omçmo rtno poição o rno. Como o vlor t vriávl é 6, plimo o mro élul (6,0), B. Ito ignii um movimnto pr ixo. A úni pç qu po movr pr ixo é pç i. Em gui, rtmo pç um: (8,1) BDCE B 1 4 B D C 8 4 E Figur 20 8-Puzzl: plição mro-opror. Apó rtr pç um, mro BDCE, to outr pç já irm orrtmnt poiion im, o prolm já tá rolvio. A umt t prolm não ão rilizávi poi nqunto tmo rtno poição pç i, ltrmo poição pç ntrior qu já tvm orrtmnt poiion. O ponto importnt tr é qu no inl plição o mro qu poiion orrtmnt pç i, poiçõ orrt pç ntrior à pç i ão rtur. Et proo não nvolv nnhum prour por ito é muito iint. Su por riv o onhimnto xpro no mro. Com tl im, pomo rolvr qulqur prolm o tipo: nontrr o minho um nó qulqur o nó t (mt im). S quirmo rolvr o prolm onirno omo mt um nó z irnt, pomo, o invé grr um outr tl, ur o guint rtiíio: rolvmo oi prolm on mt é o nó t (uno tl), t (minho 1) z t (minho 2). A olução é o minho 1 ontno om minho 2 invrtio. O mro ão otio trvé u, omo xplio mi int. Otio o mro, omo ontruir tl? Em qu linh olun l vm r oloo? Aplino um mro um onigurção m qu i primir vriávi to (pç 0, 1,... i-1) tão orrtmnt poiion pç i tá or poição, poiionrá orrtmnt pç i. Durnt plição o mro pç já poiion ão prtur m té o im plição o mro, poição orrt i primir vriávi to é rtur. Invriâni um mro é o númro pç n orm lit [0,1,2,3,4,5,6] qu ão mnti invrint pó plição o mro à onigurção mt. Sj o mro CEBD. Aplino t mro à mt, otmo [0,1,2,3,6,4], Fig. 21. A qutro primir vriávi (0, 1, 2 3) ontinurm orrtmnt poiion 5 vriávl, pç qutro tá or lugr. A invriâni é qutro CEBD Figur 21 Aplição o mro CEBD. 69

34 Et mro v r oloo n olun 4. Além ixr invrint t qutro pç, t mro v poiionr orrtmnt pç 4. Pr orir, m qul linh tl, l v r oloo, t plir o mro invro à mt vriir o vlor 5 vriávl, ito é, o lol pç qutro. Aplino o mro invro ECDB à mt, otrmo ECDB Figur 22 Aplição o mro ECDB. N Fig. 22, vmo qu pç 4 oup poição pç i. Aim, linh o mro CEBD v r linh 6. Rumino, o mro CEBD (invriâni 4) v r oloo n olun 4, poi plino-o um onigurção on qutro primir pç tão orrtmnt poiion, l mntrá o poiionmnto t pç linh i porqu plino o mro invro ECDB à onigurção mt (on pç 4 tá orrtmnt poiion), t pç oup p oupr poição pç 6. Dt moo, plição o mro rt poição pç 4. Pr otnção o mro pomo plir um téni u om prounmnto grtivo. Iniilmnt, rlizmo um u om limit prouni um. Enontrrmo o qutro mro B, C, D E. Poiionmo um l n olun zro (vlor invriâni) n linh orrponnt à plição o mro invro à mt. Promo gor um u om limit prouni oi. Enontrmo o mro olun zro om oi opror primitivo. Continuno, impono o limit igul trê, nontrmo mro omprimnto trê. El não rão oloo n tl porqu poição orrponnt l já tá oup om mro mnor omprimnto. Prono t mnir, grmo too o mro. A tl 2 prnt rtríti prinipi plição téni mro-opror ivro prolm. Pr rolvr o 8-Puzzl, prtino qulqur to ívl onigurção mt im, ão nário prnr 35 mro, no qu o mior l é ontituío 14 opror primitivo. O númro movimnto méio (onirno too o o poívi) é 39,78 o pior o mn 64 movimnto. Pr mi inormçõ or olução o 8- Puzzl, vj (Shoil, 1967). Tl 2. Crtríti gri mro-opror n olução prolm. Prolm n o mro Mior mro vlor méio pior o 8-Puzzl , Puzzl , , ,

Problema do Caixeiro Viajante. Solução força bruta. Problema do Caixeiro Viajante. Projeto e Análise de Algoritmos. Problema do Caixeiro Viajante

Problema do Caixeiro Viajante. Solução força bruta. Problema do Caixeiro Viajante. Projeto e Análise de Algoritmos. Problema do Caixeiro Viajante Projto Anális Aloritmos Prolm o Cixiro Vijnt Altirn Sors Silv Univrsi Frl o Amzons Instituto Computção Prolm o Cixiro Vijnt Um vim (tour) m um ro é um ilo qu pss por toos os vértis. Um vim é simpls quno

Leia mais

Lista de Exercícios 9 Grafos

Lista de Exercícios 9 Grafos UFMG/ICEx/DCC DCC111 Mtmáti Disrt List Exríios 9 Gros Ciênis Exts & Engnhris 1 o Smstr 2018 1. O gro intrsção um olção onjuntos A 1, A 2,..., A n é o gro qu tm um vérti pr um os onjuntos olção tm um rst

Leia mais

ESTRATÉGIAS DE BUSCA CEGA

ESTRATÉGIAS DE BUSCA CEGA Bus m Espço Estos Intliêni Artiiil ESTRATÉGIAS DE BUSCA CEGA Um vz o prolm m ormulo... o sto inl v sr uso Em outrs plvrs, v-s usr um métoo us pr sr orm orrt plição os oprors qu lvrá o sto iniil o inl HUEI

Leia mais

Fontes Bibliográficas. Estruturas de Dados Aula 15: Árvores. Introdução. Definição Recursiva de Árvore

Fontes Bibliográficas. Estruturas de Dados Aula 15: Árvores. Introdução. Definição Recursiva de Árvore Fonts Biliográis Estruturs Dos Aul 15: Árvors 24/05/2009 Livros: Introução Estruturs Dos (Cls, Crquir Rngl): Cpítulo 13; Projto Algoritmos (Nivio Zivini): Cpítulo 5; Estruturs Dos sus Algoritmos (Szwritr,

Leia mais

Otimização em Grafos

Otimização em Grafos Otimizção m Grfos Luii G. Simontti PESC/COPPE 2017 Luii Simontti (PESC) EEL857 2017 1 / 25 Grfo (não iriono): G = (V, E) V - onjunto vértis - V = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} E - onjunto rsts - E = {[1, 2], [1,

Leia mais

Primeira Prova de CTC-20 Estruturas Discretas 24/09/2009 Prof. Carlos Henrique Q. Forster

Primeira Prova de CTC-20 Estruturas Discretas 24/09/2009 Prof. Carlos Henrique Q. Forster Primir Prov CTC-0 Estruturs Disrts 4/09/009 Pro Crlos nriqu Q Forstr om: GABARITO 40 pontos Consir Z n { 0 n } Z é um grupo on é oprção ou-xlusivo Mostr qu oprção ou-xlusivo it--it m plvrs 3 its orm um

Leia mais

Problemas Hamiltonianos

Problemas Hamiltonianos Prolms Hmiltoninos Dfinição: Um iruito hmiltonino m um grfo onxo G é finio omo um minho lmntr, fho pssno m vérti G xtmnt um vz. Um grfo qu mit um iruito hmiltonino é um grfo hmiltonino. Evintmnt nm too

Leia mais

Lista 3 - Resolução. 1. Verifique se os produtos abaixo estão bem definidos e, em caso afirmativo, calcule-os.

Lista 3 - Resolução. 1. Verifique se os produtos abaixo estão bem definidos e, em caso afirmativo, calcule-os. GN7 Introução à Álgr Linr Prof n Mri Luz List - Rsolução Vrifiqu s os proutos ixo stão m finios, m so firmtivo, lul-os ) [ / ] / ) / [ / ] ) ) Solução ) orm primir mtriz é x sgun é x, logo o prouto stá

Leia mais

AULA 12. Otimização Combinatória p. 342

AULA 12. Otimização Combinatória p. 342 AULA 2 Otimizção Comintóri p. 342 Emprlhmntos pso máximo Otimizção Comintóri p. 343 Emprlhmntos Um mprlhmnto m um gro (não-orinto) é um onjunto rsts qu us--us não tm pont m omum. Exmplo: {, } {, } ormm

Leia mais

MAC0328 Algoritmos em Grafos AULA 1. Edição MAC0328 Algoritmos em Grafos. Administração MAC0328 MAC0328

MAC0328 Algoritmos em Grafos AULA 1. Edição MAC0328 Algoritmos em Grafos. Administração MAC0328 MAC0328 MAC0328 Algoritmos m Gros AULA 1 Eição 2011 MAC0328 Algoritmos m Gros Aministrção Págin isiplin: uls, stro, órum,... http://p.im.usp.r/ Liro: PF = Pulo Folo, Algoritmos pr Gros m C i Sgwik www.im.usp.r/

Leia mais

Dado um grafo G, é possível encontrar uma representação gráfica para o grafo tal que não

Dado um grafo G, é possível encontrar uma representação gráfica para o grafo tal que não 13 - Gros Plnrs Nst ul qurmos rsponr à suint qustão: Do um ro G, é possívl nontrr um rprsntção rái pr o ro tl qu não hj ruzmnto rsts? Consir por xmplo o ro K 4 rprsnto rimnt ns iurs i1, i2 i3.: i. 1 i.

Leia mais

MAC0328 Algoritmos em Grafos. Administração. MAC328 Algoritmos em Grafos. Página da disciplina: ~ am/328. Livro:

MAC0328 Algoritmos em Grafos. Administração. MAC328 Algoritmos em Grafos. Página da disciplina:  ~ am/328. Livro: MAC0328 Algoritmos m Gros MAC328 Algoritmos m Gros Arnlo Mnl 1º Smstr 2012 http://spikmth.om/250.html Algoritmos m Gros 1º sm 2012 1 / 1 Págin isiplin: Aministrção Algoritmos m Gros 1º sm 2012 2 / 1 Liro:

Leia mais

Grafos. Luís Antunes. Grafos dirigidos. Grafos não dirigidos. Definição: Um grafo em que os ramos não são direccionados.

Grafos. Luís Antunes. Grafos dirigidos. Grafos não dirigidos. Definição: Um grafo em que os ramos não são direccionados. Luís Antuns Grfos Grfo: G=(V,E): onjunto vértis/nós V um onjunto rmos/ros E VxV. Rprsntção visul: Grfos não irigios Dfinição: Um grfo m qu os rmos não são irionos. Grfos irigios Dfinição: Um grfo m qu

Leia mais

Conteúdo PCS Aula 12 Modelos de Rede e Algoritmo do Fluxo Máximo. Líria Sato Professor Responsável. 5.1 Modelos de rede. 5.

Conteúdo PCS Aula 12 Modelos de Rede e Algoritmo do Fluxo Máximo. Líria Sato Professor Responsável. 5.1 Modelos de rede. 5. PCS 5 Funmntos Engnhri Computção II Aul Molos R Algoritmo o Fluxo Máximo Contúo 5. Molos r lgoritmo o fluxo máximo 5. Molos r 5. Algoritmo o fluxo máximo Líri Sto Profssor Rsponsávl vrsão:. (st 00) Gomi,

Leia mais

Estratégias de Busca. Busca em Espaço de Estados. Cabeça-8. Exemplo: Quebra-Cabeça. Exemplo: 8 Rainhas. Exemplo: 8 Rainhas

Estratégias de Busca. Busca em Espaço de Estados. Cabeça-8. Exemplo: Quebra-Cabeça. Exemplo: 8 Rainhas. Exemplo: 8 Rainhas Etrtéi Bu Bu m Epço Eto Intliêni Artiiil Nt ul ão rit lum trtéi u m pço to Bu não inorm Bu inorm Um ro po r uo pr rprntr um pço to on: O nó orrponm ituçõ um prolm A rt orrponm movimnto prmitio ou çõ ou

Leia mais

Análise e Síntese de Algoritmos

Análise e Síntese de Algoritmos Anális Sínts Aloritmos Aloritmos Elmntrs m Gros [CLRS, Cp. 22] 2014/2015 Contxto Rvisão [CLRS, Cp.1-13] Funmntos; notção; xmplos Aloritmos m Gros [CLRS, Cp.21-26] Aloritmos lmntrs Árvors rnnts Cminos mis

Leia mais

Conteúdo PCS Aulas 4-5 Grafos. Líria Sato Professor Responsável. 4.1 Representação de Grafos. 4.1 Representação de Grafos

Conteúdo PCS Aulas 4-5 Grafos. Líria Sato Professor Responsável. 4.1 Representação de Grafos. 4.1 Representação de Grafos PCS 2215 Funmntos Ennri Computção II Contúo 4. Rprsntção ros, Gros isomoros plnrs Auls 4-5 Gros Líri Sto Prossor Rsponsávl vrsão: 1.2 (osto 2002) 1 Gomi, Rli, Sto Simn, 2002 Auls 4-5 PCS 2215 - Fun. En.

Leia mais

Lista de Exercícios 9: Soluções Grafos

Lista de Exercícios 9: Soluções Grafos UFMG/ICEx/DCC DCC111 Mtmáti Disrt List Exríios 9: Soluçõs Gros Ciênis Exts & Engnhris 2 o Smstr 2016 1. O gro intrsção um olção onjuntos A 1, A 2,..., A n é o gro qu tm um vérti pr um os onjuntos olção

Leia mais

Teoria dos Grafos Aula 11

Teoria dos Grafos Aula 11 Tori dos Gros Aul Aul pssd Gros om psos Dijkstr Implmntção Fil d prioridds Hp Aul d hoj MST Algoritmos d Prim Kruskl Propridds d MST Dijkstr (o próprio) Projtndo um Rd $ $ $ $ $ Conjunto d lolidds (x.

Leia mais

Estratégias de Busca em Espaços de Estados

Estratégias de Busca em Espaços de Estados Estrtéis Bus m Espços Estos Intliêni Artiiil Bus não inorm Em prouni vriçõs Em lrur Bus inorm Gulos A* Hill-limin Estrtéis Bus m Espços Estos Intliêni Artiiil Bus não inorm Em prouni vriçõs Em lrur Bus

Leia mais

Estratégias de Busca em Espaços de Estados

Estratégias de Busca em Espaços de Estados Estrtéis Bus m Espços Estos Intliêni Artiiil Bus não inorm Em prouni vriçõs Em lrur Bus inorm Gulos A* Hill-limin Bus por solução Como rprsntr o prolm s vriir s há um minho ntr us is quisqur rião? São

Leia mais

Núcleo de Computação Eletrônica Universidade Federal do Rio de Janeiro. Grafos: Introdução

Núcleo de Computação Eletrônica Universidade Federal do Rio de Janeiro. Grafos: Introdução Núlo Computção Eltrôni Univrsi Frl o Rio Jniro Grfos: Introução Grfos Um grfo não orinto G é um pr (V, E), on V é um onjunto vértis E é um onjunto rsts; rst é um pr não orno vértis. Sj (v, w) E; v w são

Leia mais

Operações em Estruturas de Dados

Operações em Estruturas de Dados Oprçõs m Estruturs Dos Intligêni rtifiil José ugusto Brnusks Dprtmnto Físi Mtmáti FFCP-USP Nst ul são srits lgums oprçõs omuns m struturs os frqüntmnt utilizs m I Otimizção ursão no Finl (umulors) Ornção

Leia mais

Busca Informada. Busca Informada. Funções Heurísticas. Funções Heurísticas ESTRATÉGIAS DE BUSCA INFORMADA I. Inteligência Artificial HUEI DIANA LEE

Busca Informada. Busca Informada. Funções Heurísticas. Funções Heurísticas ESTRATÉGIAS DE BUSCA INFORMADA I. Inteligência Artificial HUEI DIANA LEE Inliêni Ariiil ESTRATÉGIAS DE BUSCA INFORMADA I In whih w how inormion ou h p n prvn lorihm rom lunrin ou in h rk Rull & Norvi HUEI DIANA LEE Bu Inorm Bu xuiv () Enonr oluçõ pr prolm pl rção imái novo

Leia mais

A Função Densidade de Probabilidade

A Função Densidade de Probabilidade Prof. Lorí Vili, Dr. vili@mt.ufrgs.r http://www.mt.ufrgs.r/~vili/ Sj X um vriávl ltóri com conjunto d vlors X(S). S o conjunto d vlors for infinito não numrávl ntão vriávl é dit contínu. A Função Dnsidd

Leia mais

PROVA EXTRAMUROS (ii) A Parte I (duas questões dissertativas) corresponde a 25% da pontuação total da prova.

PROVA EXTRAMUROS (ii) A Parte I (duas questões dissertativas) corresponde a 25% da pontuação total da prova. +1/1/60+ PROVA EXTRAMUROS - 018 NOME: IDENTIDADE (OU PASSAPORTE): ASSINATURA: Instruçõs (i) O tmpo stino st prov é 5 hors. (ii) A Prt I (us qustõs issrttivs) orrspon 5% pontução totl prov. (iii) C qustão

Leia mais

v 2 Cada um dos arcos está associado a um par ordenado de vértices sendo o primeiro a extremidade inicial do arco e o outro a sua extremidade final.

v 2 Cada um dos arcos está associado a um par ordenado de vértices sendo o primeiro a extremidade inicial do arco e o outro a sua extremidade final. I. Introução 1. Grfo Orinto É um grfo "G" om um onjunto V vértis (nós) um onjunto U ros pono sr inio por G=(V,U). C um os ros stá ssoio um pr orno vértis sno o primiro xtrmi iniil o ro o outro su xtrmi

Leia mais

Universidade Federal de São Carlos Centro de Ciências Agrárias campus Araras Departamento de Recursos Naturais e Proteção Ambiental

Universidade Federal de São Carlos Centro de Ciências Agrárias campus Araras Departamento de Recursos Naturais e Proteção Ambiental 4.4. Rgrssão linr multivri onsirno irnts onjuntos os Visno vriir s s rgrssõs otis prsntvm munç no oiint trminção m unção o númro os isponívis, prou s orgnizção irnts onjuntos os pr um s tnsõs onsirs (

Leia mais

Anexo IV Estrutura societária. Estrutura societária vigente

Anexo IV Estrutura societária. Estrutura societária vigente tdt ntrg o Anxo: (Pr uso o BNA) Bno Nionl Angol Prtiipçõs Anxo IV Estrutur soitári Estrutur soitári vignt D orm rir o umprimnto os rquisitos lgis stlios n Li s Instituiçõs Finnirs, nos trmos o Aviso nº

Leia mais

Disciplina: Programação 1 Professor: Paulo César Fernandes de Oliveira, BSc, PhD. Lista de Exercícios JavaScript 8 (revisão)

Disciplina: Programação 1 Professor: Paulo César Fernandes de Oliveira, BSc, PhD. Lista de Exercícios JavaScript 8 (revisão) Disiplin: Progrmção 1 Profssor: Pulo Césr Frnns Olivir, BS, PhD List Exríios JvSript 8 (rvisão) 1. O qu ont o s xutr progrm ixo? jvsript: - funtion utorizr(snh){ if(snh == "luno"){ lrt("bm-vino!"); ls{

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: TEMPO TOTAL APLICADO: h m TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins sm utorizção CTA Eltrôni Rsolv os prolms ssinl ltrntiv orrsponnt: 01)

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: TEMPO TOTAL APLICADO: h m www.tltroni.om.r TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins sm utorizção CTA Eltrôni Rsolv os prolms ssinl ltrntiv

Leia mais

+12V. 0.1uF/ 100V RL4 :A ULN2003A C3 3 U1:D LIGA/ DESLIGA CARREGADOR. 10uF/ 16V C2 4 1N4148 D1 1 1N K GND 10K BC337 R2 5 CRISTAL DE 2 0 MHZ

+12V. 0.1uF/ 100V RL4 :A ULN2003A C3 3 U1:D LIGA/ DESLIGA CARREGADOR. 10uF/ 16V C2 4 1N4148 D1 1 1N K GND 10K BC337 R2 5 CRISTAL DE 2 0 MHZ ДХILUIR P/ LRR RL_ R To l. er a l es. Num. QU M PRVR IOO P O RROR MIOR V R LMJ U: UZZR R 0 ILUIR P M PRLLO OM ONTTO O RL 0.u/ 00V V R 0 0 R 0 verm elho U: ULN00 U: LMJ 0 ULN00 U: LI/ LI RROR V N R 0u/

Leia mais

O E stado o d o o Solo

O E stado o d o o Solo O Etdo do Solo Índic Fíico Elmnto Contituint d um olo O oloéummtril contituídoporum conjunto d prtícul ólid, dixndo ntr i vzio qu podrão tr prcil ou totlmnt prnchido pl águ. É poi no co mi grl, um itm

Leia mais

MESTRADO INTEGRADO EM ENGENHARIA INFORMÁTICA E COMPUTAÇÃO EIC0011 MATEMÁTICA DISCRETA

MESTRADO INTEGRADO EM ENGENHARIA INFORMÁTICA E COMPUTAÇÃO EIC0011 MATEMÁTICA DISCRETA 1. Tm 40 livros irnts qu vi gurr m 4 ixs ors irnts, olono 10 livros m ix.. Qunts possiilis tm istriuir os livros pls ixs irnts? Justiiqu.. Suponh gor qu tinh 60 livros. Qunts possiilis pr os olor ns 4

Leia mais

Conteúdo. PCS 2215 Fundamentos de Engenharia de Computação II. Aulas 1-3 Grafos. Líria Sato Professor Responsável. 1.1 Conceitos principais

Conteúdo. PCS 2215 Fundamentos de Engenharia de Computação II. Aulas 1-3 Grafos. Líria Sato Professor Responsável. 1.1 Conceitos principais PCS Funmntos Engnhri Computção II Contúo. Grfos Auls - Grfos Líri Sto Profssor Rsponsávl. Cilos Hmiltoninos o prolm o ixiro vijnt. Algoritmo minho mínimo vrsão:. (st ) Gomi, Rli, Sto Sihmn, Auls PCS -

Leia mais

Usando a função Etiqueta adesiva imprimível. Usando a tela de edição. Computador. Tablet. ScanNCutCanvas

Usando a função Etiqueta adesiva imprimível. Usando a tela de edição. Computador. Tablet. ScanNCutCanvas SnNCutCnvs Usno unção Etiqut siv imprimívl Voê porá rir tiquts sivs xlusivs usno su imprssor jto tint unção Rortr irto SnNCut. Pr otr inormçõs sor s oprçõs ásis o SnNCutCnvs, onsult Aju. Pr vr Aju, liqu

Leia mais

c.c. É a função que associa a cada x X(S) um número f(x) que deve satisfazer as seguintes propriedades:

c.c. É a função que associa a cada x X(S) um número f(x) que deve satisfazer as seguintes propriedades: Prof. Lorí Vili, Dr. vili@mt.ufrgs.r http://www.mt.ufrgs.r/~vili/ Sj um vriávl ltóri com conjunto d vlors (S). S o conjunto d vlors for infinito não numrávl ntão vriávl é dit contínu. É função qu ssoci

Leia mais

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA GRAFOS Pro. Ynr Mlono Introução; Rprsntção m Mmóri; Aloritmo Dijkstr. Pro. Ynr Mlono Goms Cost Pro. Ynr Mlono 2 Dinição: G (V, E), on: V é um

Leia mais

NESS-A TOUCH SCREEN 7" C/ MODEM

NESS-A TOUCH SCREEN 7 C/ MODEM 6 7 8 9 0 QUIPMNTOS ONTROLOS OMPRSSOR LTRNTIVO // LTRÇÃO LYOUT-IM MUTI PR SOPOST OTÃO MRÊNI LLN9 0 07/0/ LTRÇÃO O MOM O LYOUT LOUV 7 0 06// INLUSÃO O ORINTTIVO O LÇO OMUNIÇÃO IO V. 00 8/0/ INIIL TOS R.

Leia mais

GRAFOS GRAFOS GRAFOS. Introdução; Algoritmo de Dijkstra.

GRAFOS GRAFOS GRAFOS. Introdução; Algoritmo de Dijkstra. UNIVERSIAE ESTAUAL E EARTAMENTO E INFORMÁTICA ro. Ynr Mlono Introução; Rprsntção m Mmóri; Aloritmo ijkstr. ro. Ynr Mlono Goms Cost ro. Ynr Mlono 2 inição: G (V, E), on: V é um onjunto vértis (ou noos);

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: ELETRÔNICA TEMPO TOTAL APLICADO: h m www.tltroni.om.r TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins sm utorizção CTA Eltrôni Rsolv os prolms

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: ELETRÔNICA TEMPO TOTAL APLICADO: h m www.tltroni.om.r TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins sm utorizção CTA Eltrôni. Rsolv os prolms

Leia mais

Algumas considerações iniciais:

Algumas considerações iniciais: Progrm d álulo d otmzção do n d ntrd íd do oltor olr trvé d orrlçõ r rd d rg m lnh lzd. lgum ondrçõ n: Condçõ d orção do fludo: t modlção não v lvr m ont vrçõ d tmrtur ud lo trto l borção do lor rovnnt

Leia mais

Módulo 03. Determinantes. [Poole 262 a 282]

Módulo 03. Determinantes. [Poole 262 a 282] Móulo Not m, ltur sts potmtos ão sps moo lum ltur tt lor prpl r Cm-s à tção pr mportâ o trlo pssol rlzr plo luo rsolvo os prolms prstos lor, sm osult prév s soluçõs proposts, áls omprtv tr s sus rspost

Leia mais

Uma nota sobre bissetrizes e planos bissetores

Uma nota sobre bissetrizes e planos bissetores Runs Ros Ortg Junior 83 Um not sor isstris pnos isstors Runs Ros Ortg Junior Doutor Curso Mtmáti Univrsi Tuiuti o rná Dprtmnto Mtmáti Univrsi Fr o rná Tuiuti: Ciêni Cutur n 9 FCET 4 pp 83-9 Curiti r 84

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: ELETRÔNICA TEMPO TOTAL APLICADO: h m www.tltroni.om.r TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Rsolv os prolms ssinl ltrntiv orrsponnt: Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins

Leia mais

CATÁLOGO DE PEÇAS COLHEDORA DE CAPIM. Rev /01

CATÁLOGO DE PEÇAS COLHEDORA DE CAPIM. Rev /01 TÁLOO PÇS Rev. 0.0/0 OLOR PIM N 00 Implementos Netz Ltda. one: () -7 / -00 ndereço: RS, KM, - ao lado da O do rasil Santa Rosa - RS ÍNI N00 (VISÃO RL OLOR PIM) 0 N00 (LIST PÇS OLOR PIM) 0 N0 (J MT I) 0

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: TEMPO TOTAL APLICADO: h m www.tltroni.om.r TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins sm utorizção CTA Eltrôni Rsolv os prolms ssinl ltrntiv

Leia mais

CASA DE DAVI CD VOLTARÁ PARA REINAR 1. DEUS, TU ÉS MEU DEUS. E B C#m A DEUS, TU ÉS MEU DEUS E SENHOR DA TERRA

CASA DE DAVI CD VOLTARÁ PARA REINAR 1. DEUS, TU ÉS MEU DEUS. E B C#m A DEUS, TU ÉS MEU DEUS E SENHOR DA TERRA S VI VOLTRÁ PR RINR 1. US, TU ÉS MU US #m US, TU ÉS MU US SNHOR TRR ÉUS MR U T LOUVRI #m SM TI NÃO POSSO VIVR M HGO TI OM LGRI MOR NST NOV NÇÃO #m #m OH...OH...OH LVNTO MINH VOZ #m LVNTO MINHS MÃOS #m

Leia mais

8/8 6/8 5/8 4/8 3/8 2/8 1/8 LAY-OUT DO QUADRO FOLHA 2 LAY-OUT DO QUADRO FOLHA 1 MOTIVO ÉRITON S. VER.

8/8 6/8 5/8 4/8 3/8 2/8 1/8 LAY-OUT DO QUADRO FOLHA 2 LAY-OUT DO QUADRO FOLHA 1 MOTIVO ÉRITON S. VER. 3 4 6 7 8 9 ÁR S MÁQUIN QUIPMNTOS ONTROLOS STÁIOS À 8/8 NOTS, LN OS NOMNLTURS 7/8 LIST PRIÉRIOS 3 7/04/ LTRÇÃO OS USÍVIS, NOTS, LNS OS LIST MTRIIS TOS 77 6/8 /8 4/8 LIST MTRIIS IRM INTRLIÇÕS O MÓULO M-0.

Leia mais

RESOLUÇÃO DE EQUAÇÕES POR MEIO DE DETERMINANTES

RESOLUÇÃO DE EQUAÇÕES POR MEIO DE DETERMINANTES RESOLUÇÃO DE EQUAÇÕES POR EIO DE DETERINANTES Dtrmt um mtrz su orm Sj mtrz: O trmt st mtrz é: Emlo: Vmos suor o sstm us quçõs om us óts y: y y Est sstm quçõs o sr srto orm mtrl: y Est qução r três mtrzs:.

Leia mais

AGRUPAMENTO DE ESCOLAS DE MORTÁGUA Geometria Ficha de Trabalho Nº 02 10º Ano

AGRUPAMENTO DE ESCOLAS DE MORTÁGUA Geometria Ficha de Trabalho Nº 02 10º Ano AGUPAMENO DE EOLA DE MOÁGUA Gomti Fih lho Nº 0 0º Ano Osv igu o lo... Ini so istm: ois plnos ppniuls us ts plls um t post um plno um t snt o plno FIH us ts não omplns. s oons os vétis... Qul posição ltiv

Leia mais

ORION 6. Segunda Porta USB. Henry Equipamentos Eletrônicos e Sistemas Ltda.

ORION 6. Segunda Porta USB. Henry Equipamentos Eletrônicos e Sistemas Ltda. ORION 6 Sgun Port USB Hnry Equipmntos Eltrônios Sistms Lt. Ru Rio Piquiri, 400 - Jrim Wissópolis Cóigo Postl: 83.322-010 Pinhis - Prná - Brsil Fon: +55 41 3661-0100 INTRODUÇÃO: Pr orrto unionmnto, é nssário

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: ELETRÔNICA TEMPO TOTAL APLICADO: h m www.tltroni.om.r TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Rsolv os prolms ssinl ltrntiv orrsponnt: Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins

Leia mais

DIAGRAMA DE INTERLIGAÇÃO DE AUTOMAÇÃO EXXA -SL

DIAGRAMA DE INTERLIGAÇÃO DE AUTOMAÇÃO EXXA -SL 3 4 7 8 9 0 QUIPMNTOS ONTROLOS XX SL (L44) - RJ4- /SNSORS - IM SOPOR 30.400.83.7 XX SL (L44) - RJ4- /SNSORS - IM MUTIR 30.400.84. IRM INTRLIÇÃO UTOMÇÃO XX -SL 3 0// INTIIÇÃO OS SNSORS UMI PRSSÃO /03/4

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: TEMPO TOTAL APLICADO: h m www.tltroni.om.r TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins sm utorizção CTA Eltrôni Rsolv os prolms ssinl ltrntiv

Leia mais

MATEMÁTICA. 01. Sejam os conjuntos P 1, P 2, S 1 e S 2 tais que (P 2 S 1) P 1, (P 1 S 2) P 2 e (S 1 S 2) (P 1 P 2). Demonstre que (S 1 S 2) (P 1 P 2).

MATEMÁTICA. 01. Sejam os conjuntos P 1, P 2, S 1 e S 2 tais que (P 2 S 1) P 1, (P 1 S 2) P 2 e (S 1 S 2) (P 1 P 2). Demonstre que (S 1 S 2) (P 1 P 2). GGE RESOE - VESTIBULAR IME MATEMÁTICA) MATEMÁTICA Sj o ojuo S S qu S ) S ) S S ) ) or qu S S ) ) : Sj S S Coo S S ão ou l r o rol oo uor r grl) qu oo S ão logo oo qurío orr F F F F F ) Crufrê ro -) ro

Leia mais

Eletrônica Digital Moderna e VHDL Volnei A. Pedroni, Elsevier, Soluções dos Exercícios Ímpares dos Capítulos 1 5

Eletrônica Digital Moderna e VHDL Volnei A. Pedroni, Elsevier, Soluções dos Exercícios Ímpares dos Capítulos 1 5 Eltrôni Digitl Morn VHDL Volni A. Proni, Elsvir, 200 Trução (om rvisão, tulizção mplição) Digitl Eltronis n Dsign with VHDL Elsvir / Morgn Kufmnn, USA, 2008 Soluçõs os Exríios Ímprs os Cpítulos 5 Cpítulo

Leia mais

Corrected. Exame de Proficiência de Pré-Cálculo (2018.2)

Corrected. Exame de Proficiência de Pré-Cálculo (2018.2) Em d Profiiêni d Pré-Cálulo (. Informçõs instruçõs. Cro studnt, sj m-vindo à Univrsidd Fdrl d Snt Ctrin! Em oposição o vstiulr, st m não tm rátr sltivo. O ojtivo qui é mdir su onhimnto m mtmáti dqur sus

Leia mais

PV nrt V. (isocórico) P V. Resumo e Exemplos Resolvidos Processos Termodinâmicos - Física Prof. Dr. Cláudio S.

PV nrt V. (isocórico) P V. Resumo e Exemplos Resolvidos Processos Termodinâmicos - Física Prof. Dr. Cláudio S. Resumo e Exemplos Resolvios roessos Termoinâmios - Físi ro. Dr. láuio S. Srtori Lei termoinâmi: U W roessos termoinâmios omuns 2 Lei Termoinâmi: uno se inluem toos os sistems que tomm prte num proesso,

Leia mais

TRANSFORMADA DE LAPLACE

TRANSFORMADA DE LAPLACE TRANSFORMADA DE LAPLACE Nt cpítulo trtmo d um método d rolução d quçõ difrncii linr d ordm n com coficint contnt condiçõ inici, ou j, trnformd d Lplc.. Dfinição Sj f(t) um função dd pr t, uponhmo qu f

Leia mais

10. Análise da estabilidade no plano complexo (s)

10. Análise da estabilidade no plano complexo (s) . Análie d etilidde no plno omplexo ( A nálie d etilidde de um item liner em mlh fehd pode er feit prtir d lolizção do pólo em mlh fehd no plno. Se qulquer do pólo e lolizr no emiplno direito, então qundo

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: ELETRÔNICA TEMPO TOTAL APLICADO: h m www.tltroni.om.r TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins sm utorizção CTA Eltrôni. Rsolv os prolms

Leia mais

Exame de Proficiência de Pré-Cálculo

Exame de Proficiência de Pré-Cálculo +//+ Em d Profiiêni d Pré-Cálulo - Informçõs instruçõs. Cro studnt, sj bm-vindo à Univrsidd Fdrl d Snt Ctrin! Em oposição o vstibulr, st m não tm rátr sltivo. O objtivo qui é mdir su onhimnto m mtmáti

Leia mais

TCC COBERTURA S/ ESC PROF. DR. CARLOS EDUARDO DIAS COMAS

TCC COBERTURA S/ ESC PROF. DR. CARLOS EDUARDO DIAS COMAS T RTUR / PRF. R. RL UR I M 1/8 R. PR WI RVIÇ UITÓRI PÁTI RVIÇ PÁTI RVIÇ RR LH RI P Ç XP IÇÕ ITR TRUÇÃ UM T P Ç IÇÕ M LG M IT M ÁRI ULI IT FMI ÁRI I XP F IL P Ç XP IÇÕ MU U XP IÇ IT P V. M RR Õ LHR RR I

Leia mais

Árvores B. Introdução. Introdução. AVL como Índice em Disco. AVL como Índice em Disco. Representação

Árvores B. Introdução. Introdução. AVL como Índice em Disco. AVL como Índice em Disco. Representação Aloritmos Estruturs Dos II José Auusto Brnusks Dprtmnto ísi Mtmáti CLP-USP Árvors B Nst ul srá prsnto o ADT árvor B qu são árvors m- vis omplts As árvors B são prots pr unionr m m ispositivos mmóri sunári

Leia mais

1a) QUESTÃO: ciclos 2a) QUESTÃO: estado inicial indefinidamente travar 4a) QUESTÃO: Anel 1ª) Questão

1a) QUESTÃO: ciclos 2a) QUESTÃO: estado inicial indefinidamente travar 4a) QUESTÃO: Anel 1ª) Questão 1 ) QUSTÃO: (3, pontos) Pr máquin e esto efini pel su tel e fluo io, pee-se: y\ 1 1 ) nontre um tel e fluo mínim; / /- /- / ) onstru um tel e eitção livre e /- /1 / /- orris ríti (rir ilos quno neessário);

Leia mais

Nova Linha T-holder com Grampo Combinado para Pastilhas de Cerâmica

Nova Linha T-holder com Grampo Combinado para Pastilhas de Cerâmica Stmro 2014 www.tgut.om.r 1/13 Nov Lin T-olr om Grmpo Comino pr Pstils Crâmi Stmro 2014 www.tgut.om.r 2/13 Nov Lin T-olr om Grmpo Comino pr Pstils Crâmi A TguT stá rpginno lin T-olr pr pstils râmi. O tul

Leia mais

VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS. Vamos agora estudar algumas variáveis aleatórias contínuas e respectivas propriedades, nomeadamente:

VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS. Vamos agora estudar algumas variáveis aleatórias contínuas e respectivas propriedades, nomeadamente: 86 VARIÁVIS ALATÓRIAS CONTÍNUAS Vmos gor studr lgums vriávis ltóris contínus rspctivs propridds, nomdmnt: uniform ponncil norml qui-qudrdo t-studnt F DISTRIBUIÇÃO UNIFORM Considr-s qu função dnsidd d proilidd

Leia mais

Grafos. Histórico. Histórico. Histórico. Histórico. Definição

Grafos. Histórico. Histórico. Histórico. Histórico. Definição Aloritmos Estruturs Dos II José Auusto Brnusks Dprtmnto Físi Mtmáti FFCLRP-USP Gros Nst ul é ornio um rv histório sor tori os ros São tmém introuzios onitos sor ros loritmos qu os mnipulm uusto@lrp.usp.r

Leia mais

LEISHMANIOSES. Informe Epidemiológico das Américas. Introdução. Informe de Leishmanioses Nº 6 - Fevereiro, 2018

LEISHMANIOSES. Informe Epidemiológico das Américas. Introdução. Informe de Leishmanioses Nº 6 - Fevereiro, 2018 Inform ihmnio Nº 6 - Fvriro, 218 EISHMANIOSES Inform Epimiológico Améric Introução A lihmnio ão onç com lv inciênci mpl itribuição gográfic n Améric continum no um fio pr o progrm ncioni rgionl, porqu

Leia mais

DIAGRAMA DE INTERLIGAÇÃO DE AUTOMAÇÃO NESS P2 COM SENSORES NESS P2 SEM SENSORES

DIAGRAMA DE INTERLIGAÇÃO DE AUTOMAÇÃO NESS P2 COM SENSORES NESS P2 SEM SENSORES 0 QUIPMTOS OTROLOS OMPRSSOR PRUSO IRM ITRLIÇÃO UTOMÇÃO 0.0.. SS P OM SSORS 0.0..0 SS P SM SSORS /0/ ILUSÃO O MOLO SM SSORS 0/0/ LTRÇÃO MR O TRSUTOR ORRT URO URO /0/ RVISÃO S IMSÕS O LYOUT /0/ LTRÇÃO O

Leia mais

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente:

TOTAL PONTOS Nome: Data: / Hora: h m às h m Resolva os problemas e assinale a alternativa correspondente: ELETRÔNICA TEMPO TOTAL APLICADO: h m www.tltroni.om.r TOTAL PONTOS TURMA Nom: Dt: / Hor: h m às h m Toos os iritos rsrvos. Proii rproução totl ou pril sts págins sm utorizção CTA Eltrôni. Rsolv os prolms

Leia mais

ADESIVO PARAFUSO TRANSPORTE 2 7

ADESIVO PARAFUSO TRANSPORTE 2 7 9 0 Nº O ITM Nº PÇ QT. 0.00. - STRUTUR RVISÃO 0 0 N.. LOLIZÇÃO SRIÇÃO - RTIR O ONJUNTO MORTOR RONTL 0 T SOLIITO POR MOIIO POR 9/0/0 GUILHRM RNNO - SI 0.00.(x) / NTR 0.00.(x) 09/0/0 RNNO RNNO 0.00. - RLO

Leia mais

MATEMÁTICA A - 12o Ano Funções - Teorema de Bolzano Propostas de resolução

MATEMÁTICA A - 12o Ano Funções - Teorema de Bolzano Propostas de resolução MATEMÁTICA A - o Ano Funçõs - Torm d Bolzno Proposts d rsolução Exrcícios d xms tsts intrmédios. Dtrminndo s coordnds dos pontos P Q, m função d são, rsptivmnt P (,h() ) = P Q (,h() ) ( = Q, ln() ), tmos

Leia mais

= 1, independente do valor de x, logo seria uma função afim e não exponencial.

= 1, independente do valor de x, logo seria uma função afim e não exponencial. 6. Função Eponncil É todo função qu pod sr scrit n form: f: R R + = Em qu é um númro rl tl qu 0

Leia mais

O PRESIDENTE DA REPÚBLICA Faço saber que o Congresso Nacional decreta e eu sanciono a seguinte Lei:

O PRESIDENTE DA REPÚBLICA Faço saber que o Congresso Nacional decreta e eu sanciono a seguinte Lei: Propost Plno Crrir pr os Srviors o Por Juiiário União ANATA Assoição Nionl os Anlists, Ténios Auxilirs o Por Juiiário Ministério Púlio União Li nº, 0 Institui o Plno Crrir os srviors o Por Juiiário União

Leia mais

+ = x + 3y = x 1. x + 2y z = Sistemas de equações Lineares

+ = x + 3y = x 1. x + 2y z = Sistemas de equações Lineares Sisms d quçõs Linrs Equção Linr Tod qução do ipo:.. n n Ond:,,., n são os ofiins;,,, n são s inógnis; é o rmo indpndn. E.: d - Equção Linr homogên qundo o rmo indpndn é nulo ( ) - Um qução linr não prsn

Leia mais

Adição dos antecedentes com os consequentes das duas razões

Adição dos antecedentes com os consequentes das duas razões Adição dos ntcdnts com os consqunts ds dus rzõs Osrv: 0 0 0 0, ou sj,, ou sj, 0 Otnh s trnsformds por mio d dição dos ntcdnts com os consqünts: ) ) ) 0 0 0 0 0 0 0 0 ) 0 0 0 0 ) 0 0 0 0 ) Osrv gor como

Leia mais

Aulas práticas: Introdução à álgebra geométrica

Aulas práticas: Introdução à álgebra geométrica Auls prátics: Introdução à álgr gométric Prolm Mostr qu ár A do prllogrmo d figur nx é dd por A= = αβ αβ y β α α β β A = αβ αβ α x α β = α + α, = β + β = = αβ + αβ = = ( αβ αβ)( ) = + = = 0 = = = 0 = Prolm

Leia mais

Análises de sistemas no domínio da frequência

Análises de sistemas no domínio da frequência prmno d Engnhri Químic d Prólo UFF iciplin: TEQ0- COTROLE E PROCESSOS náli d im no domínio d frquênci Prof inok Boorg Rpo d Frquênci Cliqu pr dir o ilo do xo mr COCEITO: Coni d um méodo gráfico-nlíico

Leia mais

... CONTROLADOR DE TEMPERATURA/TEMPORIZADOR COM FUNÇÃO RAMPA E PATAMAR. modelo LWK48 Manual de Instalação 3 - PROCEDIMENTO DE CONFIGURAÇÃO

... CONTROLADOR DE TEMPERATURA/TEMPORIZADOR COM FUNÇÃO RAMPA E PATAMAR. modelo LWK48 Manual de Instalação 3 - PROCEDIMENTO DE CONFIGURAÇÃO M Içõ mp pív : wwwm INTÇÃ N IN m f pj p m çã pm, p m m p mgm m q é q pj p mm, m xõ é M m m m q q p g í: ) v fá ) Nã v m vçõ mp ) Nã v g v ) Nã v v pç ág f () ) mp m v ) m v v m fx m ( % %) m p m m p m

Leia mais

CD CORAÇÃO DA NOIVA - 1. O SENHOR É BOM INTR:E D A/C# C7+ B E D A/C# O SENHOR É BOM C7+ B E SEU AMOR DURA PARA SEMPRE ELE É BOM...

CD CORAÇÃO DA NOIVA - 1. O SENHOR É BOM INTR:E D A/C# C7+ B E D A/C# O SENHOR É BOM C7+ B E SEU AMOR DURA PARA SEMPRE ELE É BOM... C CORÇÃO NOIV - 1. O SNHOR É OM INTR: /C# C7+ /C# O SNHOR É OM C7+ SU MOR UR PR SMPR L É OM... Letra e Música: avi Silva C CORÇÃO NOIV - 2. SNTO É O TU NOM M TO TRR S OUVIRÁ UM NOVO SOM UM CNÇÃO MOR PRCORRRÁ

Leia mais

ESPAÇADOR DE TRANSPORTE SPECIAL ANEL VEDAÇÃO TERMOSTATO 1 NOTAS: TERMOSTATO SPECIAL TANQUE 1

ESPAÇADOR DE TRANSPORTE SPECIAL ANEL VEDAÇÃO TERMOSTATO 1 NOTAS: TERMOSTATO SPECIAL TANQUE 1 9 0 Nº O ITM Nº PÇ QT. RVISÃO 0 N.. LOLIZÇÃO SRIÇÃO - RTIR O ONJUNTO MORTOR RONTL SOLIITO POR MOIIO POR 9/0/0 GUILHRM RNNO 0.00. - STRUTUR 0 0 - SI 0.00.(x) / NTR 0.00.(x) 09/0/ RNNO RNNO 0.00. - RLO SPIL

Leia mais

2.) O grafo de interseção de uma coleção de conjuntos A1;A2;...;An é o grafo que tem um vértice para cada um dos conjuntos da coleção e

2.) O grafo de interseção de uma coleção de conjuntos A1;A2;...;An é o grafo que tem um vértice para cada um dos conjuntos da coleção e UDESC DCC BCC DISCIPLINA : TEG0001 Teori os Grfos PRIMEIRA LISTA DE EXERCÍCIOS 1.) Ientifique pr um os três grfos ixo:. número e nós e ros;. o gru e nó;. Compre som e toos os grus os nós e grfo om o número

Leia mais

TÓPICOS. Melhor aproximação. Projecção num subespaço. Mínimo erro quadrático.

TÓPICOS. Melhor aproximação. Projecção num subespaço. Mínimo erro quadrático. Not m: litur dsts pontmntos não dispns d modo lgum litur tnt d iliogrfi principl d cdir Chm-s tnção pr importânci do trlho pssol rlizr plo luno rsolvndo os prolms prsntdos n iliogrfi, sm consult prévi

Leia mais

Sinais e Sistemas Mecatrónicos

Sinais e Sistemas Mecatrónicos Sinis Sistms Mctrónicos Anális d Sistms no Domínio do Tmpo José Sá d Cost José Sá d Cost T11 - Anális d Sistms no Tmpo - Rsp. stcionári 1 Crctrizção d rspost stcionário A crctrizção d rspost stcionári

Leia mais

E NINGUÉM PODE TIRAR O QUE MEU DEUS ME DÁ A D B SUAS PROMESSAS EM MIM SE CUMPRIRÃO E JÁ POSSO CELEBRAR

E NINGUÉM PODE TIRAR O QUE MEU DEUS ME DÁ A D B SUAS PROMESSAS EM MIM SE CUMPRIRÃO E JÁ POSSO CELEBRAR LÓRI ÚLTIM S Intro: ON HVI SURIÃO LUZ US M MIM RILHOU ON STV SO SUS ÁUS RRMOU MINH OR ULP SOR SI L LVOU UM NOVO NTINO M MUS LÁIOS OLOOU # U VOU, VOU LRR VOU TRNSOR LRI # PORQU LÓRI ÚLTIM S JÁ É MIOR QU

Leia mais

ÍNDICE PREFÁCIO 9 O GREGO 9 FONÉTICA 11 MORFOLOGIA 23 PARTE PARTE CAPÍTULO I 25 ARTIGO CAPÍTULO II 26 SUBSTANTIVOS. QUADRO GERAL DAS DESINÊNCIAS

ÍNDICE PREFÁCIO 9 O GREGO 9 FONÉTICA 11 MORFOLOGIA 23 PARTE PARTE CAPÍTULO I 25 ARTIGO CAPÍTULO II 26 SUBSTANTIVOS. QUADRO GERAL DAS DESINÊNCIAS ÍNI 1 PRT 2 PRT PRÁIO 9 O GRGO 9 ONÉTI 11 LTO GRGO PRONÚNI TRIIONL... 12 SONS LÍNGU GRG... 13 ONSONTS QU POM INLIZR PLVRS... 13 MOIIÇÕS ONÉTIS... 14 1. SÍLS... 15 2. ONTRÇÃO... 16 3. RS... 16 4. LISÃO...

Leia mais

Material Teórico - Módulo Triângulo Retângulo, Lei dos Senos e Cossenos, Poĺıgonos Regulares. Razões Trigonométricas no Triângulo Retângulo.

Material Teórico - Módulo Triângulo Retângulo, Lei dos Senos e Cossenos, Poĺıgonos Regulares. Razões Trigonométricas no Triângulo Retângulo. Mtril Tórico - Módulo Triângulo Rtângulo, Li dos Snos ossnos, Poĺıgonos Rgulrs Rzõs Trigonométrics no Triângulo Rtângulo Nono no utor: Prof Ulisss Lim Prnt Rvisor: Prof ntonio min M Nto Portl d OMEP 1

Leia mais

SIMULAÇÃO DA CAMADA LIMITE ATMOSFÉRICA EM TÚNEL DE VENTO UTILIZANDO TUBOS E CONEXÕES DE PVC

SIMULAÇÃO DA CAMADA LIMITE ATMOSFÉRICA EM TÚNEL DE VENTO UTILIZANDO TUBOS E CONEXÕES DE PVC XI ENTAC - Enontro Nionl Tnogi o Ambint Contruío - 9 3 Outubro - Juiz For SIMULAÇÃO DA CAMADA LIMITE ATMOSFÉRICA EM TÚNEL DE ENTO UTILIZANDO TUBOS E CONEXÕES DE PC Eon Mtumoto ( ; Luil Chbl Lbki ( ( FECUnimp,

Leia mais

QUESTIONÁRIO. Senhor(a) Professor(a),

QUESTIONÁRIO. Senhor(a) Professor(a), 2013 QUSTIONÁRIO O PROSSOR Senhor(a) Professor(a), O Sistema Nacional de valiação da ducação ásica, S, é composto por dois tipos de instrumentos de avaliação: as provas aplicadas aos estudantes e os questionários

Leia mais

PROVA MATRIZ DE MATEMÁTICA EFOMM-2009

PROVA MATRIZ DE MATEMÁTICA EFOMM-2009 PROVA MATRIZ DE MATEMÁTICA EFOMM-009 ª Questão: Qul é o número inteiro ujo prouto por 9 é um número nturl omposto pens pelo lgrismo? (A) 459 4569 (C) 45679 (D) 45789 (E) 456789 ª Questão: O logotipo e

Leia mais

Espaço de Estados. Modelo de Estado: y(t) = saída u(t) = entrada. função de transferência em cadeia fechada (f.t.c.f) :

Espaço de Estados. Modelo de Estado: y(t) = saída u(t) = entrada. função de transferência em cadeia fechada (f.t.c.f) : Epço Eo Eqo or corolo covcol - rlção r í-r, o fção rfrêc, o corolo moro - crção qçõ o m m rmo qçõ frc ªorm q pom r com m qção frcl ª orm form mrcl. O o oção mrcl mplfc m mo rprção mmác m qçõ. O mo úmro

Leia mais

log5 log 5 x log 2x log x 2

log5 log 5 x log 2x log x 2 mta unção rítmic. Indiqu o vlor d:.. 6.. 7 49...5..6. 5 ln.7. 9.4. ln.8..9. 46.. 4 4 6 6 8 8. Dtrmin o vlor d... 4 8.. 8.. 8.4. 5.5..9. 5.6. 9.7.,8.8... 6 5 8 4 5..... Rsolv cd um ds quçõs:.... 5.. ln

Leia mais

02. Resolva o sistema de equações, onde x R. x x (1 3 1) Solução: Faça 3x + 1 = y 2, daí: 03. Resolva o sistema de equações, onde x R e y R.

02. Resolva o sistema de equações, onde x R. x x (1 3 1) Solução: Faça 3x + 1 = y 2, daí: 03. Resolva o sistema de equações, onde x R e y R. 7 ATEÁTICA Prov Diuriv. Sej um mtriz rel. Defin um função n qul element mtriz e elo pr poição eguinte no entio horário, ej, e,impli que ( f. Enontre to mtrize imétri rei n qul = (. Sej um mtriz form e

Leia mais

VAGA VIVA 3 ESTRATÉGIA. GARAGEM (1º e 2ºpav) LUCAS PICCOLI WEINMANN. parking loft em Porto Alegre. Avenida Mauá. Rua General Câmara 02.

VAGA VIVA 3 ESTRATÉGIA. GARAGEM (1º e 2ºpav) LUCAS PICCOLI WEINMANN. parking loft em Porto Alegre. Avenida Mauá. Rua General Câmara 02. Trss rso Loro Tr R rl âmr R sso o Nsmto R Sqr mpos 1:250 STUÇÃO TUL 20m PLNTÇÃO prk lot m Porto lr LOLZÇÃO 1 LUS POL WNNN Urs rl o Ro r o Sl Trlho olsão rso 2014.1 Ortor rt Pxoto Púlo pês Sls rm Lojs r

Leia mais

Manual de instalação. Adaptador de LAN Daikin Altherma BRP069A61 BRP069A62. Manual de instalação Adaptador de LAN Daikin Altherma.

Manual de instalação. Adaptador de LAN Daikin Altherma BRP069A61 BRP069A62. Manual de instalação Adaptador de LAN Daikin Altherma. Mnul instlção Aptor LAN Dikin Althrm BRP069A6 BRP069A6 Mnul instlção Aptor LAN Dikin Althrm Portugus Íni Íni Ar oumntção. Ar st oumnto... Ar o prouto Ar ix. Dsmlr o ptor LAN... Prprção. Rquisitos o lol

Leia mais

ERROS ESTACIONÁRIOS. Controle em malha aberta. Controle em malha fechada. Diagrama completo. Análise de Erro Estacionário CONSTANTES DE ERRO

ERROS ESTACIONÁRIOS. Controle em malha aberta. Controle em malha fechada. Diagrama completo. Análise de Erro Estacionário CONSTANTES DE ERRO ERROS ESTACIONÁRIOS Control Mlh Abrt Fhd Constnts d rro Tios d sistms Erros unitários Exmlo Control m mlh brt Ação bási, sm rlimntção A ntrd do ontroldor é um sinl d rrêni A síd do ontroldor é o sinl d

Leia mais