SUBIDA DA ENCOSTA
   Elaborado por: Perycles Lopes e Klyvia Farias
SUBIDA DA ENCOSTA



•   É um método de busca local que usa a ideia de que o objetivo deve ser atingido com o menor número de passos.

•   heurísticas de busca em vizinhança, como a busca local, as quais necessariamente partem de uma solução inicial viável (em alguns casos
    podendo ser somente uma solução possível qualquer), tentando melhorar esta solução através de operações de troca, remoção ou
    inserção, até que não seja mais possível a melhoria ou algum outro critério de parada seja satisfeito;

•   Empregando uma ordenação total ou parcial do conjunto de estados, é possível dizer se um estado sucessor leva para mais perto ou para
    mais longe da solução. Assim o algoritmo de busca pode preferir explorar em primeiro lugar os estados que levam para mais perto da
    solução.
SUBIDA DA ENCOSTA



•   Há duas variações do método: a Subida de Encosta SIMPLES e a Subida de Encosta PELA TRILHA MAIS ÍNGREME.

•   Subida de encosta simples: vai examinando os sucessores do estado atual e segue para o primeiro estado que for maior que o atual.

•   Subida de encosta pela trilha mais íngreme: Examina todos os sucessores do estado atual e escolhe entre estes sucessores qual é o que
    está mais próximo da solução.
SUBIDA DA ENCOSTA


Algoritmo:

1. Estado corrente ← estado inicial
2. Repita até que o estado corrente seja a solução ou não existam operadores a serem aplicados ao estado corrente
a) Escolha um operador que ainda não tenha sido aplicado ao estado corrente e aplique-o para produzir
um novo estado.
b) Avalie o novo estado.
      i) Se for a solução (um estado meta) retorne-o e encerre.
      ii) Se for melhor que o estado corrente então Estado corrente ← novo estado.

Características:
• Seleciona o primeiro vizinho que seja melhor.
• Problema: tende a convergir para uma solução que é um máximo local e não para o máximo global.
• É irrevogável (sem retrocesso)
SUBIDA DA ENCOSTA PARA A TRILHA MAIS ÍNGREME


Algoritmo:

1.Estado corrente ← Estado inicial.
2. Repita até que estado corrente seja a solução ou não haja mudança no estado corrente.
a) Sucessor ← pior absoluto
b) Para cada operador aplicável ao estado corrente.
i) aplique o operador e gere um novo estado.
ii) Avalie o novo estado.
   Se for a solução retorne-o e encerre
   Se for melhor então sucessor ← novo estado
c) Se sucessor for melhor que estado corrente
Então Estado corrente ← sucessor
Características
• Seleciona o melhor vizinho, desde que seja melhor que o estado corrente.
• Problema: tende a convergir para uma solução que é um máximo local e não para o máximo global.
• É irrevogável (sem retrocesso)
EXEMPLO



          Problema:
          h=1 (valor de h para cada sucessor possível obtido pela movimentação de uma rainha), todo
          movimento de qualquer rainha só piora a situação.

          Solução:
          Movimento lateral para evitar plano
          – pode ocorrer repetição infinita se for um máximo local plano que não seja planície;
          – Impor um limite sobre o número de movimentos laterais;
EXEMPLO
BIBLIOGRAFIA


http://www.scribd.com/doc/62492025/20/Subida-da-encosta-Hill-Climbing

http://www.gsigma.ufsc.br/~popov/aulas/ia/modulo3/index.html

http://pt.wikipedia.org/wiki/Heur%C3%ADstica_(computa%C3%A7%C3%A3o)

http://www.professeurs.polymtl.ca/michel.gagnon/Disciplinas/Bac/IA/ResolProb/resproblema.html#hillclimbing

https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:AwC4OtSerR0J:fei.edu.br/~psantos/slidesIA/CAP4_busca_informada.ppt+&hl
=en&gl=br&pid=bl&srcid=ADGEESj7EtSbHXPaETuSbzJShy8vPHVMLhAJs-LS02-
0fGsESCBbBrgd6DqIKjGd9EAInIwcXsClT7sxUn7T1gownl8JFeWFs6COzUnk9Ut7vADdfLLtWdfgs5Gxmyh8RQpv7U9q09Gb&
sig=AHIEtbSbiEGlx_R4ZGxpctaUsjaYSyjLtw

Trabalho de inteligência artificial