Busca por Qualquer                            CaminhoLuís Fabrício W. Góes
Sumário   Busca     Conceito     Características     Representação do Problema     Classes de Busca   Busca por Qual...
Busca   Conceito     Dado um problema representado por alguma linguagem lógica,      um grafo, objetos ou outra forma de...
Problema   Estados (Todos os aspectos relevantes do    problema)     Roteadores    (na Internet)     Cidades (em um map...
Problema   Teste de Objetivo (Condição de Sucesso)     Todos  os pacotes chegaram?     Chegou na cidade destino?     C...
Representação do Problema   Árvore       O primeiro nodo é chamado raiz       A é o pai de B, C e D       I é o filho ...
Representação do Problema   Grafo Não Direcionado   Grafo Direcionado
Classes de Busca   Sem Informação x Qualquer Caminho: procura por toda a árvore até    encontrar uma primeira solução (ca...
Jogo do PACMAN   O solitário PAC precisa escapar dos maldosos    fantasmas em um labirinto   Como dar inteligência aos f...
Algoritmo de Busca Simples(para uma solução qualquer)Seja Q uma lista de caminhos (A B S, D B S etc.)Seja S o nodo origemS...
Busca em Profundidade   Mudança no Algoritmo de Busca Simples (S para G)     Passo 2: Senão pegar o primeiro Caminho(N) ...
Busca em Amplitude   Mudança no Algoritmo de Busca Simples     Passo 2: Senão pegar o primeiro Caminho(N) de Q     Pass...
Busca em Profundidade XBusca em Amplitude   Problemas da Busca em Profundidade:     Busca sem informação     Não encont...
Definição de Heurísticas   Uma heurística é uma dica para que o algoritmo    de busca chegue mais rapidamente a uma    so...
Busca do Melhor Primeiro    Mudança no Algoritmo de Busca Simples       Passo 2: Senão pegar o melhor Caminho(N) de Q (v...
Busca do Melhor Primeiro   Características     Busca   com informação     Não encontra uma solução ótima     Utiliza v...
Exemplo   Quebra Cabeça de 8 Peças     Estados: posição de cada peça em um dos quadrados     Ações: deslocamento do esp...
Referências   Russel, S. & Norvig, P., “Inteligência    Artificial”, Elsevier, 2ª edição, 2004.   Luger, G. F., “Intelig...
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

Ia un01 busca_qualquer_caminho

1.061 visualizações

Publicada em

Publicada em: Negócios
0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
1.061
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
11
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
11
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Ia un01 busca_qualquer_caminho

  1. 1. Busca por Qualquer CaminhoLuís Fabrício W. Góes
  2. 2. Sumário Busca  Conceito  Características  Representação do Problema  Classes de Busca Busca por Qualquer Caminho  Sem Informação  Busca em Profundidade  Busca em Amplitude  Com Informação  Busca do Melhor Primeiro  Exemplo
  3. 3. Busca Conceito  Dado um problema representado por alguma linguagem lógica, um grafo, objetos ou outra forma de representação, um algoritmo de busca procura uma solução sob a forma de uma seqüência de ações.  Função: permitir a exploração de alternativas  Ex: menor caminho entre duas cidades, sequencia de jogadas em um jogo etc. Características  Problemas são geralmente representados por grafos ou árvores.  Existem 4 classes diferenciadas por duas dimensões:  Qualquer Caminho x Caminho Ótimo  Com Informação (Busca Heurística) x Sem Informação
  4. 4. Problema Estados (Todos os aspectos relevantes do problema)  Roteadores (na Internet)  Cidades (em um mapa rodoviário)  Variáveis (linguagem lógica) Ações (Operações)  Trafegar pacotes  Dirigir de uma cidade para outra  Atribuir valores verdade aos predicados de acordo com as regras
  5. 5. Problema Teste de Objetivo (Condição de Sucesso)  Todos os pacotes chegaram?  Chegou na cidade destino?  Chegamos a alguma conclusão? (alguma coisa satisfaz as regras?) Custo de Caminho  Largura de banda  Quilômetros  Atribuições as variáveis (número de estados)
  6. 6. Representação do Problema Árvore  O primeiro nodo é chamado raiz  A é o pai de B, C e D  I é o filho de C  Cada nodo tem apenas um pai, mas pode ter vários filhos  G é descendente de A  A é ancestral de M
  7. 7. Representação do Problema Grafo Não Direcionado Grafo Direcionado
  8. 8. Classes de Busca Sem Informação x Qualquer Caminho: procura por toda a árvore até encontrar uma primeira solução (caminho) Sem Informação x Caminho Ótimo: encontra o caminho mais curto usando o tamanho do caminho Com Informação x Qualquer Caminho: utiliza medida heurística para saber o grau de sucesso de um estado (ex: distância do destino) Com Informação x Caminho Ótimo: encontra o caminho mais curto usando o tamanho do caminho e uma heurística
  9. 9. Jogo do PACMAN O solitário PAC precisa escapar dos maldosos fantasmas em um labirinto Como dar inteligência aos fantasmas? Como alcançar o PAC mais rapidamente?
  10. 10. Algoritmo de Busca Simples(para uma solução qualquer)Seja Q uma lista de caminhos (A B S, D B S etc.)Seja S o nodo origemSeja Caminho (N) um caminho até o nodo NSeja V uma lista de nodos visitadosPassos1 – Iniciar Q com o Caminho (S). Inserir o nodo S em V2 – Se Q está vazia, então falhar. Senão pegar algum Caminho(N) de Q3 – Se Caminho (N) leva ao objetivo, Retornar Caminho (N)4 – Senão remover Caminho(N) de Q5 – Pegar os filhos do primeiro nodo de N não contidos em V6 – Adicionar os caminhos para os seus filhos em Q Adicionar os seus filhos em V7 – Voltar ao passo 2
  11. 11. Busca em Profundidade Mudança no Algoritmo de Busca Simples (S para G)  Passo 2: Senão pegar o primeiro Caminho(N) de Q  Passo 6: Adicionar os caminhos p/ os seus filhos na frente de Q Execução do Algoritmo
  12. 12. Busca em Amplitude Mudança no Algoritmo de Busca Simples  Passo 2: Senão pegar o primeiro Caminho(N) de Q  Passo 6: Adicionar os caminhos p/ os seus filhos atrás (no final) de Q Execução do Algoritmo
  13. 13. Busca em Profundidade XBusca em Amplitude Problemas da Busca em Profundidade:  Busca sem informação  Não encontra uma solução ótima  Demora para encontrar uma solução se o caminho para ela está mais perto da raiz (origem)  Solução: Busca em profundidade limitada ou iterativa em profundidade Problemas da Busca em Amplitude:  Busca sem informação  Não encontra uma solução ótima  Requer muita memória (todos os nodos dos níveis pesquisados precisam estar na memória)  Demora para encontrar uma solução se o caminho para ela é profundo
  14. 14. Definição de Heurísticas Uma heurística é uma dica para que o algoritmo de busca chegue mais rapidamente a uma solução Exemplo de heurísticas  Distância Euclidiana (linha reta)  Distância de Manhattan (número de quarteirões)  Número de Peças no lugar correto (no quebra cabeça de 8 peças)
  15. 15. Busca do Melhor Primeiro  Mudança no Algoritmo de Busca Simples  Passo 2: Senão pegar o melhor Caminho(N) de Q (valores heurísticos que indicam quanto está perto da solução)  Passo 6: Adicionar os caminhos p/ os seus filhos em qualquer lugar de Q  Execução do Algoritmo Valores Heurísticos(Distância de Manhattan) H(A) = 5 H(C) = 2 H(B) = 6 H(D) = 5 H(S) = 7 H(G) = 0
  16. 16. Busca do Melhor Primeiro Características  Busca com informação  Não encontra uma solução ótima  Utiliza valores heurísticos. Ex: menor distância entre dois pontos (espaço euclidiano) etc.  Valores heurísticos errados podem levar a soluções mais demoradas
  17. 17. Exemplo Quebra Cabeça de 8 Peças  Estados: posição de cada peça em um dos quadrados  Ações: deslocamento do espaço vazio para Direita, Esquerda, Acima ou Abaixo  Teste Objetivo: verifica se as peças estão dispostas como mostrado na figura abaixo  Custo de Caminho: número de passos ou movimentações do espaço
  18. 18. Referências Russel, S. & Norvig, P., “Inteligência Artificial”, Elsevier, 2ª edição, 2004. Luger, G. F., “Inteligência Artificial”, Bookman, 4ª edição, 2004.

×