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Aline Marins Paes Paula Fernanda M. V. de Carvalho
Algoritmos de Busca Aline Marins Paes Paula Fernanda M. V. de Carvalho
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Métodos não informados de busca
Não utilizam qualquer conhecimento específico do problema para determinar a prioridade com que os nós serão expandidos, por isso são chamados de busca cega
3
Busca em Largura Expande os nós do nível d antes dos nós do nível d+1
Encontra a solução ótima Complexidades de tempo e espaço exponenciais
4
Busca de Custo Uniforme
Expande nós de acordo com o custo Se (custo=profundidade do nó) temos a Busca em Largura
5
Busca em Profundidade Expande os nós mais profundos primeiro
Pode não encontrar a solução Complexidade de tempo exponencial Complexidade de espaço polinomial
6
Busca em Profundidade Limitada
Impõe uma profundidade máxima para a expansão dos nós Encontra a solução se esta estiver em uma profundidade menor ou igual ao limite estabelecido Complexidade de tempo exponencial Complexidade de espaço polinomial
7
Busca em Profundidade Iterativa
Aumenta o limite de profundidade a cada iteração Encontra solução ótima Complexidade de tempo exponencial Complexidade de espaço polinomial
8
Métodos informados de busca
Utilizam alguma informação específica do problema para gerar um novo estado Função de avaliação que procura estimar o número de passos para chegar à solução A heurística utilizada foi a quantidade de peças que estão fora do lugar em relação ao estado final
9
Busca Gulosa Expande o nó que possui a melhor avaliação heurística
Pode não encontrar a solução Complexidades de tempo e espaço exponenciais
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Busca A* Expande o nó que possui a melhor função de avaliação (soma do custo e avaliação heurística) Encontra a solução ótima Complexidades de tempo e espaço exponenciais Gera menos nós que os outros métodos de busca ótimos
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Resultados Config. 1 Config. 2 Config. 3 BL 60 684 893 BCU BP Erro
BPL, lim=10 81 89 360 13 33 153 Gulosa 9 23 22 A* 27 29
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