Técnicas de Busca Heurística Problemas da IA complexos demais para serem solucionados por técnicas diretas: criam-se técnicas de busca aprorpiados; chamados.

Apresentação em tema: "Técnicas de Busca Heurística Problemas da IA complexos demais para serem solucionados por técnicas diretas: criam-se técnicas de busca aprorpiados; chamados."— Transcrição da apresentação:

1 Técnicas de Busca Heurística Problemas da IA complexos demais para serem solucionados por técnicas diretas: criam-se técnicas de busca aprorpiados; chamados métodos fracos: –explosão combinatória; –eficácia limitada na resolução de problemas difíceis; –eficácia depende do domínio do problema; métodos de busca heurística: –gerar-e-testar; –subida de encosta;

2 –Busca pela melhor escolha; –redução de problemas; –satisfação de restrições; –análise meios-fins;Gerar-e-Testar etapas: –gerar uma solução possível. Para alguns problemas, isto significa gerar um ponto em particular no espaço do problema. Par outros, significa gerar um caminho, a partir de um estado inicial; –testar e visualizar se a solução gerada é realmente um solução, comparando o ponto escolhido ou o ponto final do caminho

3 escolhido com o conjunto de estados-meta aceitáveis; –Se a solução tiver sido encontrada, saia. Senão volte ao passo um; é um tipo de busca em profundidade; soluções completas geradas e, após, testadas; método sistemático de busca: –busca exaustiva do espaço do problema: gera soluções aleatórias; não há garantias que a solução seja encontrada; se o espaço do problema for muito grande,a solução pode “eventualmente” ser encontrada rapidamente; –ex: museu britânico:

4 Há referências que dizem que você pode encontrar qualquer objeto nele se vagar por lá aleatoriamente; método gerar-e-testar sistemático: –arvore de busca em profundidade e retrocesso (as vezes a solução chega até um ponto da árvore e o sistema “pensa” que não adianta continuar naquela heurística pois a solução, no pondo de vista dele, está muito distante, mas nem sempre o sistema está correto em suas conclusões; –exemplo: cubo colorido usa o método gerar-e testar de modo eficiente (processamento sistemático do espaço de busca (pequeno) e geração da solução, pela busca exaustiva no espaço de estados até encontrar estado meta);

5 Subida de encosta programa que usa eficientemente o método gerar-e- testar: –DENTRAL: infere a estrutura de componentes orgânicos usando dados de espectrograma de massa e de ressonância magnética nuclear. Hill climbing: variação do procedimento gerar-e-testar: –realimenta os testes ajuda a deslocar-se no espaço de busca do problema; –possui uma função heurística fornecendo uma estimativa da proximidade de determinado estado em relação ao estado meta do problema;

6 –Exemplo: se você está em uma cidade desconhecida, sem mapa e quer chegar ao centro: procura os prédios mais altos (provavelmente seja o centro da cidade); a função heurística é dada pela distância entre o local corrente e o local dos prédios mais altos, e os estados desejáveis dão aqueles nos quais a distância é minimizada; Soluções Absolutas ou relativas: –soluções absolutas: reconhecer um estado meta por meio de um simples exame do mesmo. Ex: chegar ao centro de uma cidade; –soluções relativas: não existe um estado meta a priori (vários o são);

7 Caixeiro-viajante ( percorrer determinadas cidades, pelo menor caminho e menor tempo passando por todas elas)