Inteligência Artificial

Transcrição

1 Inteligência Artificial Métodos de resolução de problemas Prof. Angel Alberto Vazquez Sánchez

2 Objetivos Caracterizar a busca como um método para resolver problemas a partir de seus elementos fundamentais I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

3 Bibliografía Bello, Rafael, Curso de Métodos de Solución de Problemas para la Inteligencia Artificial, Tyugu, Enn, Algorithms and Architectures of Artificial Intelligence, Konar, Amit, Artificial Intelligence and Soft Computing, Behavioral and Cognitive Modeling of the Human Brain, I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

4 Jogos 8 puzzle Missionários contra canibales 8 queens I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

5 Outras questões de interesse Reconheça personagens Diagnosticando uma doença Descubra o conhecimento implícito em bases de dados. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

6 Características dos problemas anteriores Não existe uma solução algorítmica conhecida, ou A solução conhecida é tão complexa que uma implementação computacional prática não é possível I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

7 Solução de problemas A resolução de problemas é uma forma muito complexa de raciocínio que requer a geração e assimilação de novas estruturas de memória para responder a uma pergunta. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

8 Solução de problemas No processamento da informação, a abordagem dada à resolução de problemas foi tentar traçar o gráfico da seqüência de eventos desde a formulação do problema até sua solução final. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

9 Métodos 1. A aplicação de uma fórmula explícita que dá a solução. 2. O uso de uma definição recursiva. 3. O uso de um algoritmo que converge para a solução. 4. A aplicação de outros processos, em especial de tentativa e erro. Sempre que possível, o primeiro método é o melhor. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

10 Métodos 1. A aplicação de uma fórmula explícita que dá a solução. 2. O uso de uma definição recursiva. 3. O uso de um algoritmo que converge para a solução. 4. A aplicação de outros processos, em especial de tentativa e erro. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

11 Métodos 1. A aplicação de uma fórmula explícita que dá a solução. 2. O uso de uma definição recursiva. 3. O uso de um algoritmo que converge para a solução. 4. A aplicação de outros processos, em especial de tentativa e erro. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

12 A busca A resposta foi desenvolver novas técnicas de resolução de problemas, semelhantes às humanas, uma das mais importantes foi a busca. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

13 A busca A busca por I.A. procura uma maneira que conecta a descrição inicial do problema com uma descrição do estado desejado para o problema, ou seja, o problema foi resolvido. Esse caminho representa os passos para resolver o problema. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

14 Métodos de Búsqueda Métodos relatados heuristicamente (Hill Climbing, Best-First, A*,Recursive Breadth First Search). Métodos Locais (Simulated Annealing, Local Beam Search, Búsqueda Tabú). Métodos populacionais. Algoritmos genéticos, Swarm Intelligence. Busca com adversários. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

15 Algoritmo general function General_Search(Problem, Strategy) return Solução; Inicialize a árvore de pesquisa usando o estado inicial ou Fail Loop do if nenhum nó para expandir e retornar Fails Selecione um nó de folha para expandir de acordo com a Estratégia. if o nó contém um estado meta then return Solução else expanda o nó e adicionar nós resultantes espaço de busca. end loop. end I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

16 Busca Existem diferentes alternativas para realizar a pesquisa. Do ponto de vista, podemos apreciar três alternativas: aleatório, cego e dirigido. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L

17 Buscas Em relação à direção de busca Dirigido por dados (para frente) Direção dirigida (para trás) I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

18 Definição formal Estado inicial Possíveis ações (operador) Espaço de estado Caminho no espaço de estado Critério objetivo (meta?) Custo de um caminho Solução (caminho) Custo da busca (tempo e memória) Custo total da busca (custo caminho + busca) I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

19 Exemplos 8 puzzle Missionários e canibais I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

20 Estratégia de busca (EB) O EB define os critérios para selecionar o próximo nó a ser expandido. É avaliado por: Completude: A estratégia garante a busca de uma solução quando existe? Complexidade do tempo: quanto tempo demora para encontrar uma solução? Complexidade do espaço: quanto memória é necessária para realizar a pesquisa? Optimalidade: A melhor solução é alcançada mesmo quando há várias soluções diferentes? I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

21 Classificação Em geral e muitas vezes as estratégias de busca são: busca exaustiva, (examine o espaço do estado completamente) busca cega (não existe informação para decidir qual nó se expandirá) busca informada ("algumas informações" estão disponíveis na proximidade de cada estado em um estado objetivo). I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

22 Busca Cega Exploração sistemática da árvore de busca sem informações. Tipos de busca: Busca (primeiro) em profundidade (depth first search). Busca (primeiro) em amplitude (breadth first search). I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

23 Busca em profundidad Estratégia: expandir os nós mais profundos primeiro se alguém chegar a um nó sem sucessores, recuar e expandir o próximo nó mais profundo Resultado: o método está explorando um "caminho atual" nem sempre o nó está profundidade mínima I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

24 Busca em profundidad a b c d e f g h i j hk Secuencia: a, b, d, h, d, b, e, i, e, j I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

25 Busca em profundidad Vantagens Memória baixa: apenas armazena nós do caminho atual. Ele pode encontrar uma solução sem examinar muito do espaço estadual. Desvantagens Pode cair em ciclos infinitos, se não controlados. Você pode explorar desnecessariamente estradas longínquas e não promissoras. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

26 Busca em amplitude Pesquisando a árvore por níveis, a partir do nó raiz. Explore progressivamente em camadas do mesmo gráfico de profundidade. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

27 Busca em amplitude: Estratégia: gerar a árvore por níveis de profundidade expandir todos os nós do nível i, antes de expandir os nós do nível i + 1 Resultado: primeiro considere todos os caminhos do longitude 1, então os caminhos do longitude 2, etc. O estado alvo de menor profundidade é encontrado I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

28 Busca em aplitude Eles levam várias estradas. Se qualquer solução atual for objetivo: FIN Se nenhum for: Formule todos os caminhos novos dos atuais (adicionando um arco) e siga a pesquisa Não há necessidade de se retratar. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

29 CONCLUSÕES I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L m l i c e u c i. c u

30 Estudo Independente Faça uma definição formal do problema tic-tac-toe (3 em uma linha) para ser resolvido por um método de busca. I N T E L I G E N C I A A R T I F I C I A L 02:37 PM

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