1ª e 2ª Lista de Exercícios.docx

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAUÍ – UFPI Disciplina: Inteligência Computacional

Professor Coordenador: Vinicius Machado Aluno: Francisco Marcos Gomes Sousa

São João do Piauí1ª e 2ª Listas de Exercícios

1. Dada as seguintes categorias de IA I. Sistemas que raciocinam de forma semelhante a dos seres humanos II. Sistemas que pensam de forma racional III. Sistemas que agem como os seres humanos IV. Sistemas que agem de forma racional Classifique os seguintes sistemas computacionais de acordo com as categorias acima:

a. Robôs automatizados para soldar chassis de carro

R – Categoria II

b. Sistema para controlar a temperatura de uma caldeira R - Categoria IV c. Androide David do filme A.I – Inteligência Artificial (http://pt.wikipedia.org/wiki/A.I._-_Intelig%C3%AAncia_Artificial)




R - Categoria III

d. Hal 9000 – O computador do filme 2001: Uma Odisseia no Espaço – http://www.adorocinema.com/filmes/2001/

R – Categorias I e III

d. Software autônomo para investigar gargalos no tráfego de uma rede – R - Categoria II e. Máquina que passou no teste de Turing

R – Categoria III

2. Por que mesmo com a tecnologia que temos hoje, após quase 60 anos, nenhuma máquina conseguiu passar no teste de Turing? R – Porque nenhum sistema conseguiu a premissa de agir como um ser humano.




3. O jogo dos 8 números é um quebra-cabeça de movimento que consiste em uma grade de quadrados numerados onde um deles é vazio, ou não existe, com algo escrito sobre ele. O objetivo do quebra-cabeça é desembaralhar as peças fazendo apenas movimentos de "deslizar" quadrados para o espaço em branco, fazendo com que apareça outro espaço em branco na posição da peça que foi movimentada até que os números fiquem em ordem. (Modele em termos computacionais (usando árvores, matriz, arrays ou qualquer outra estrutura de dados) o estado inicial, demais estado, operadores, custo do caminho e teste de término). R - 9 4. O que significa dizer que um algoritmo de busca é ótimo e completo. Exemplifique. R – O algoritmo de busca ótima é uma sequência de instruções que leva à solução de um problema, de maneira que essa solução resulte em um menor custo para se chegar ao estado final (objetivo). Ex: a distância entre as cidades romenas em relação a Bucharest, resulta no menor caminho, tendo como nó raiz a cidade de Arad: Arad->Sibiu->Fagaras>Bucarest (Figura 8). 5. Dada a seguinte árvore de busca do jogo dos 8 números:

Responda:




a. Considerando que cada movimento de peça tem esforço computacional 1 e os nós de cada nível são todos expandidos até encontrar a solução, qual o custo de caminho da solução do problema?

b. Qual seria o teste de objetivo para este problema? c. Em qual nó está o estado final? d. A árvore acima apresenta a solução ótima? Por quê? 2ª Lista

1. Faça uma análise comparativa entre busca em profundidade e busca em largura em termos de completeza e otimalidade da solução, complexidade temporal e espacial. Suponha que os custos de caminho entre estados vizinhos sejam iguais. R - A Busca em Profundidade expande sempre o nó mais profundo ainda não expandido; não é ótima (otimalidade), pois falha em árvores de profundidade infinita (nesse caso pode-se arbitrar um limite de profundidade – Busca em Profundidade Limitada), seu tempo é O(bm), gasta-se mais tempo (complexidade temporal), seu espaço é O(b*m) (complexidade espacial), ou




seja, crescimento linear, e não é ótima, devendo ser evitada em árvores muito profundas ou profundidade infinita. A busca em profundidade progride através da expansão do primeiro nó filho da árvore de busca, e se aprofunda cada vez mais, até que o alvo da busca seja encontrado ou até que ele se depare com um nó que não possui filhos - nó folha (). Então a busca retrocede (backtrack) e começa no próximo nó. Numa implementação não recursiva, todos os nós expandidos recentemente são adicionados a uma pilha, para realizar a exploração. Enquanto que a busca em Largura expande sempre o nó menos profundo ainda não expandido; é completa desde que “d “seja finito (completeza), seu tempo é da ordem de bd+1, se gasta mais tempo (complexidade temporal), tal qual o espaço (complexidade espacial), e em geral não é ótima (otimalidade), exceto quando o custo é constante a cada passo. Na busca em largura temos (Figura 3): 1. Expande-se o nó raiz; 2. Expande-se todos os nós gerados pelo nó raiz; 3. Todos os nós na profundidade d são expandidos antes dos nós na profundidade d+1.

2. O que é uma heurística? E uma heurística admissível? R - A Busca Heurística estima qual o melhor nó da fronteira a ser expandido com base em funções heurísticas. É uma busca com informação. Uma heurística é admissível sempre subestima o custo real (Custo (Caminho Percorrido)), para todo nó.

3. Determine uma heurística para o problema do jogo dos 8 números e verifique se é admissível. 4. Considere a árvore de jogo de profundidade 3 e fator de ramificação 3 (na última folha). Para responder a questão objetiva, execute obrigatoriamente os passos indicados abaixo. A questão objetiva somente terá valor se os seguintes passos forem executados.

I. Encontre os valores minimax do nó raiz (estado inicial), utilizando a poda alfa-beta. Comece a exploração pela ramificação mais abaixo, indicada por um A*.




II. Circule os nós que não são necessários para a avaliação do valor-minimax do nó raiz. III. Quantas avaliações de folhas são necessárias para encontrar o valor-minimax do nó raiz? 5. Dado o mapa abaixo encontrar a melhor rota possível entre as cidades de Zerind e Bucharest utilizando: I. Busca Gulosa: R - Arad->Sibiu->Fagaras>Bucarest II. A* R - Arad->Sibiu->Rimnicu Vilcea>(via Pitesti)->Bucarest

Cidade Distância Mehadai 241 Neamt 234 Oradea 380 Pitesti 98 Rimnicu 193 Sibiu 253 Timisoara 329 Urziceni 80 Vaslui 199 Zerind 374

Cidade Distância

Arad 366 Bucharest 0 Craiova 160 Dobreta 242 Eforie 161 Fagaras 178 Giurgiu 77 Hirsova 151 Iasi 226 Lugof 244

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