Inteligencia artificial

lnteligência Artificial
Resolvendo Problemas através de Busca

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Agente solucionador de problemas (guiado por objetivo – deliberativo)
Busca uma seqüência de ações que o leve a estados desejáveis (objetivos). Propriedades do ambiente para este agente:
• Estático (não muda enquanto o agente delibera) • Discreto (enumera seqüências alternativas de ações) • Determinístico (solução é seqüência de ações, i.e., não lida com eventos inesperados pois executa a seqüência definida sem considerar percepções sistema de controle em malha aberta) • Observável (e sabe seu estado inicial)
– Algumas flexibilizações serão feitas em relação às propriedades de determinismo e observabilidade.
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Agente baseado em objetivo sensores Como está o mundo agora? ambiente Como ele ficará se faço isto? Que devo fazer agora? atuadores estado: como o mundo era antes como o mundo evolui (modelo) impacto de minhas ações Objetivos Agente

Vantagens e desvantagens:
• Mais complicado e ineficiente, porém mais flexível, autônomo • Não trata objetivos conflitantes

Ambientes: determinístico
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Agentes solucionadores de problemas
O que é um problema em I.A.? Como formulá-lo? Como buscar a solução do problema? Como avaliar a solução e o processo de encontrá-la?

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Definição de Problema
Quatro componentes:
Estado inicial do agente Descrição das possíveis ações do agente:
• Pela função sucessor: dado um estado x, suc(x) retorna um conjunto de pares ordenados (a,y), onde a indica cada ação válida em x e y é o estado sucessor. • Pelo conjunto de operadores que podem ser aplicados em um estado para gerar os sucessores. • Pode ser um conjunto de estados-objetivos ou • Propriedade mais abstrata (ex. cheque-mate em xadrez)

Um teste de término:

Uma função de custo da solução
• avalia numericamente cada solução (medida de desempenho)
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Definição de Solução
O estado inicial e a função sucessor implicitamente definem o espaço de estados do problema O espaço de estados é