Problemas e Busca Tópicos Avançados em Inteligência Artificial

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  • Problemas e Busca Tpicos Avanados em Inteligncia Artificial
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  • Os problemas da IA n Jogos n demonstraes de teoremas n problemas de raciocnio do senso comum n percepo(viso e fala) n compreenso da linguagem natural n soluo de problemas em domnios especializados
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  • Para criao de um sistema que solucione um problema precisamos: n definir o problema (estado inicial e estado meta); n analisar o problema (tcnicas para a soluo); n representar o conhecimento do domnio; n escolher e aplicar a melhor tcnica para a soluo do problema.
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  • Mtodos de Resoluo de Problemas
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  • Definindo o problema como uma busca em um espao de estados n O problema definido atravs de estados posio inicial,regras (deslocamento de estados), posio final(vitria, objetivo); n Este mecanismo define a soluo do problema atravs de 2 aspectos: definio formal do problema; definio do processo de seleo atravs da combinao das tcnicas e busca;
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  • necessrio: n Definir todas as configuraes possveis que o problema pode apresentar (espao de estados). n Definir configurao inicial e final. n Definir regras (operadores para transformaes de estados). n Representao do problema (deve conter a forma de representar os dados, descrio dos estados inicial e objetivo) e descrio dos operadores.
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  • Exemplo.: Jogo dos 8 : 2 83 1 64 7 5 1 23 8 4 7 65
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  • n busca um mecanismo genrico usado quando no h conhecimento do mtodo, ou seja, necessrio a procura de um caminho que v do estado inicial ao estado meta, solucionando o problema.
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  • Sistemas de Produo Aps a definio do problema e os espaos de estados, definimos como resolve-los: n Conjunto de regras; n base de conhecimento; n estratgia de controle; n aplicador de regras.
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  • Estratgias de controle: n O maneira como as decises forem tomadas de suma importncia para resoluo ou no do problema. n 1.Movimento: aquela que causa movimento: no iniciando sempre no mesmo local, podendo no obter o resultado favorvel ao estado meta do problema.
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  • escolhe aleatoriamente uma cabea de regra aplicvel, mas por no ser sistemtica, h possibilidade de sempre passar por regras desnecessrias e assim no otimiza a busca do problema; n Sistemtica: para otimizao utiliza-se estratgias de movimento global e local: Busca em Amplitude: Cria-se uma rvore com estado inicial representando a raiz do problema, e as ramificaes representando caminhos do estado inicial para o estado meta
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  • Cria uma lista de ns e a ajusta para o estado inicial; Regras criam ramificaes gerando novos estado; chega-se a uma soluo quando uma das ramificaes produzir primeiro o estado meta; (0,0) (4,0)(0,3)
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  • (0,0) (4,0) (4,3)(1,3)(4,3)(3,0) (0,3)
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  • Busca em Profundidade: Cria-se um n com estado inicial; Cria-se ramificaes; Desenvolve-se aquela ramificao at ser encontrado o estado meta; Se no encontra-se o estado meta, ocorre um backtraking ao estado anterior utilizando outra regra gerando uma nova ramificao, e assim por diante at encontrar-se o estado meta (soluo do problema)
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  • (0,0) (4,0) (4,3)
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  • Tcnicas de Busca Heurstica n Problemas da IA complexos demais para serem solucionados por tcnicas diretas: n criam-se tcnicas de busca apropriados; n chamados mtodos fracos: exploso combinatria; eficcia limitada na resoluo de problemas difceis; eficcia depende do domnio do problema; n mtodos de busca heurstica: gerar-e-testar; subida de encosta;
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  • Busca pela melhor escolha; reduo de problemas; satisfao de restries; anlise meios-fins;Gerar-e-Testar n etapas: gerar uma soluo possvel. Para alguns problemas, isto significa gerar um ponto em particular no espao do problema. Par outros, significa gerar um caminho, a partir de um estado inicial; testar e visualizar se a soluo gerada realmente um soluo, comparando o ponto escolhido ou o ponto final do caminho
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  • escolhido com o conjunto de estados-meta aceitveis; Se a soluo tiver sido encontrada, saia. Seno volte ao passo um; n um tipo de busca em profundidade; n solues completas geradas e, aps, testadas; n mtodo sistemtico de busca: busca exaustiva do espao do problema: gera solues aleatrias; no h garantias que a soluo seja encontrada; se o espao do problema for muito grande,a soluo pode eventualmente ser encontrada rapidamente; ex: museu britnico:
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  • H referncias que dizem que voc pode encontrar qualquer objeto nele se vagar por l aleatoriamente; n mtodo gerar-e-testar sistemtico: arvore de busca em profundidade e retrocesso (as vezes a soluo chega at um ponto da rvore e o sistema pensa que no adianta continuar naquela heurstica pois a soluo, no pondo de vista dele, est muito distante, mas nem sempre o sistema est correto em suas concluses; exemplo: cubo colorido usa o mtodo gerar-e testar de modo eficiente (processamento sistemtico do espao de busca (pequeno) e gerao da soluo, pela busca exaustiva no espao de estados at encontrar estado meta);
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  • Subida de encosta n programa que usa eficientemente o mtodo gerar-e- testar: DENTRAL: infere a estrutura de componentes orgnicos usando dados de espectrograma de massa e de ressonncia magntica nuclear. n Hill climbing: variao do procedimento gerar-e- testar: realimenta os testes e ajuda a deslocar-se no espao de busca do problema; possui uma funo heurstica fornecendo uma estimativa da proximidade de determinado estado em relao ao estado meta do problema;
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  • Exemplo: se voc est em uma cidade desconhecida, sem mapa e quer chegar ao centro: procura os prdios mais altos (provavelmente seja o centro da cidade); a funo heurstica dada pela distncia entre o local corrente e o local dos prdios mais altos, e os estados desejveis do aqueles nos quais a distncia minimizada; n Solues Absolutas ou relativas: solues absolutas: reconhecer um estado meta por meio de um simples exame do mesmo. Ex: chegar ao centro de uma cidade; solues relativas: no existe um estado meta a priori (vrios o so);
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  • Caixeiro-viajante ( percorrer determinadas cidades, pelo menor caminho e menor tempo passando por todas elas)

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