Inteligência artificial 4 exercício

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 avalie sua aprendizagem
Dado abaixo as suposições restritivas de um problema de planejamento clássico:
Suposição Restritiva Descrição
A0 Sistema tem um número finito de estados
A1 Sistema é completamente observável.
A2 Sistema é determinístico.
A3 Sistema é estático
A4 O planejador só lida com metas restritivas que são explícitas.
A5 Um plano é uma sequência linear finita de ações
A6
Ações e eventos não têm duração.
A transição de estado é instantânea.
A7
O planejador não se preocupa em qualquer mudança
que pode acontecer no ambiente, enquanto estiver planejando
(offline planning)
Considere um robô que tem como objetivo explorar a superfície da lua. No desenvolvimento do robô, fazemos
diversas suposições:
O ambiente é estático
O ambiente só é observável em um raio de 2 metros de distância do robô
O robô demora na duração de suas ações, por ter muita cautela na exploração.
O ambiente é contínuo, ou seja, o número de estados do ambiente é in�nito.
Marque a alternativa que caracteriza as relaxações que deverão ser feitas a respeito das restrições do
planejamento clássico:
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  
KEVENY BORGES DOS SANTOS 202001410261
INTELIGÊNCIA ART  2023.2 (G) / EX
Prezado (a) Aluno(a),
Você fará agora seu EXERCÍCIO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha.
Após responde cada questão, você terá acesso ao gabarito comentado e/ou à explicação da mesma. Aproveite para se
familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS.
02706 - PLANEJAMENTO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
 
1.
Relaxar somente A0 e A1.
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:voltar();
Considere o pseudocódigo de implementação da Busca por Retrocesso, abaixo:
Selecione a a�rmativa verdadeira:
Relaxar somente A6.
Relaxar somente A0, A1 e A6.
Relaxar somente A0 e A6.
Relaxar A1 somente.
Data Resp.: 25/11/2023 19:17:53
Explicação:
Como o ambiente é estático, não precisamos fazer nenhuma relaxação do planejamento clássico (que assume as
8 restrições). O sistema não é completamente observável, pelo fato de o robô só perceber 2 metros de distância,
logo precisamos relaxar a suposição restritiva que diz que o ambiente é observável A1. Como as ações demoram,
precisamos relaxar a suposição restritiva A6, por considerar que as ações têm duração. Como o ambiente é
contínuo, precisamos relaxar A0, que considera um ambiente com um número �nito de estados, e não contínuo.
Sendo assim, precisamos relaxar A0, A1 e A6.
 
2.
No pior caso, esse algoritmo é de ordem O(n²).
Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a variável mais
restrita, podemos modi�car a função PickUnassignedVariable(V).
Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a variável mais
restrita, podemos modi�car a função Domain(V).
No pior caso, esse algoritmo é de O(n).
Para implementar a heurística que percorre os valores possíveis das Variáveis, na ordem cujo os valores
restringem menos seus vizinhos, podemos modi�car a função PickUnassignedVariable(V).
Data Resp.: 25/11/2023 19:18:20
Explicação:
Considere o problema dos robôs autônomos do porto. Considere um dos estados do problema de�nido na �gura a
seguir:
state = {attached(p1,loc1), attached(p2,loc1), in(c1,p1), in(c3,p1), top(c3,p1), on(c3,c1), on(c1,pallet), in(c2,p2),
top(c2,p2), on(c2,pallet), belong(crane1,loc1),
empty(crane1),adjacent(loc1,loc2), adjacent(loc2, loc1), at(r1,loc2), occupied(loc2),
unloaded(r1)}
 
Após o robô r1 entrar na plataforma loc1, quais predicados teriam seus valores alterados:
Considere o problema dos robôs autônomos do porto. Considere um dos estados do problema de�nido na �gura a
seguir:  
state = {attached(p1,loc1), attached(p2,loc1), in(c1,p1), in(c3,p1), top(c3,p1), on(c3,c1), on(c1,pallet), in(c2,p2),
top(c2,p2), on(c2,pallet), belong(crane1,loc1),
Na implementação da busca por retrocesso, se o objetivo é selecionar a variável que não foi atribuída, porém a
variável mais restrita, teremos que mudar a função que tem por objetivo selecionar a variável em questão, e essa
função é a PickUnassugnedVariable().
 
3.
somente occupied(loc2) seria modi�cado.
at(r1,loc2), occupied(loc2) seriam modi�cados.
adjacent(loc1,loc2) seriam modi�cados.
on(c2,pallet) e belong(crane1,loc1) seriam modi�cados.
attached(p1,loc1) e attached(p2,loc1) seriam modi�cados.
Data Resp.: 25/11/2023 19:18:44
Explicação:
Após o robô r1 entrar na plataforma loc1, at(r1,loc2)  e occupied(loc2) seriam modi�cados, porque o robô r1 não
estaria mais em loc2 (at(r1,loc2)), e assim loc2 não estaria mais ocupado, modi�cando também occupied(loc2).
 
4.
empty(crane1), adjacent(loc1,loc2), adjacent(loc2, loc1), at(r1,loc2), occupied(loc2),
unloaded(r1)}
Após o robô entrar na plataforma loc1. Considere a ação a = load(crane1,loc1,c3,r1).
Assinale a a�rmativa verdadeira:
Ao modi�car o algoritmo em Prolog em Coloração de Mapas, disponível logo abaixo, para esse mapa apresentado,
permitindo que as cidades A e B possam ter cores iguais. Quantas soluções existem?
/*
* Variáveis: A,B,C,D,E,F
Domínio:: {vermelho,verde,azul}
Restrições: A!=B, A!=C, B!=C, B!=D, C!=D, C!=E, C!=F, D!=E, E!=F
*/
 
/*
* Impomos as restriçõess: different(A,B) signi�ca que a cor de A deve ser diferente da de B.
* */
 
coloring(A,B,C,D,E,F) :-
different(A,B),
different(A,C),
different(B,C),
different(B,D),
different(C,D),
different(C,E),
different(C,F),
different(D,E),
Ação é aplicável no estado da �gura.
Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação não é aplicável e somente o átomo belong(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação não é aplicável e os átomos holding(k,c) e at(r,l) da pré-condição não são verdadeiro.
Data Resp.: 25/11/2023 19:18:53
Explicação:
Com o robô entrando na plataforma loc1, o guindaste ainda não está segurando o container, por isso ação não é
aplicável. Assim: Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
 
5.
different(E,F).
 
/*
* Os fatos: vermelho é diferente de azul, que é diferente de verde , etc
* */
different(vermelho,azul).
different(azul,vermelho).
different(vermelho,verde).
different(verde,vermelho).
different(verde,azul).
different(azul,verde).
 
 
Modi�que o programa Restrições Domínios Finitos para resolver o seguinte problema de restrição de domínios
�nitos: VERY + NICE = MEMES, onde cada letra representa um algarismo de 0 a 9. Quantas soluções têm esse
problema?
 
% S E N D
% + M O R E
% _________
% M O N E Y
 
 
20
14
16
18
12
Data Resp.: 25/11/2023 19:19:05
Explicação:
A alteração que deve ser feita no algoritmo é de apenas retirar a restrição: different(A,B). Assim, o número de
soluções é 12, fazendo novamente a consulta coloring(A,B,C,D,E,F).
 
6.
10
8
7
Para o problema da árvore genealógica, cujo código está disponibilizado logo abaixo. A pessoa que ocupa a posição
X é:
5
4
Data Resp.: 25/11/2023 19:19:17
Explicação:
Para resolver o problema, basta adaptar as condições do exemplo de Restrições Domínios Finitos.  Assim, as
variáveis serão V,E,R,Y,N,I,C,M,S. E a condição de igualdade será: (1000*V + 100*E + 10*R+Y ) +   (1000*N +
100*I + 10*C+E ) #=  (10000*M  + 1000*E + 100*M + 10*E + S). Os dígitos iniciais devem ser diferentes de 0:  V
#\= 0, N #\=0,M #\=0. Sendo assim, ao rodar a consulta puzzle([V,E,R,Y,N,I,C,M,S]), há o retorno de 8 soluções. 
 
7.
Henrique
Pedro
José
Simon
João
Data Resp.: 25/11/2023 19:19:27
Explicação:
Para saber qual a pessoa que ocupa a posição X basta fazer as quatro consultas a seguir. A primeira tentamos
descobrir os pais de Laura. A segunda, os �lhos de Miguel (que é pai de Laura). Depois descobrimos que Larissa é
irmã de Laura,e, pela árvore X é marido de Larissa. Como ambos tem um �lho, fazemos a consulta para descobrir
Considere o problema de satisfação com restrições, a seguir, que consiste em colorir o mapa da �gura, utilizando
três cores somente, de modo que países vizinhos não possuam a mesma cor. Utilizando a heurística MRV, ou seja,
selecionaremos primeiro as variáveis que possuem a menor quantidade possível de valores para atribuir, e em caso
de empate usar outra heurística de escolher primeiro a variável com o maior número de restrições com outras
variáveis (a variável de maior grau de restrições), qual seria o primeiro país a começar a ser preenchido?
Considere o problema de satisfação com restrições, a seguir, que consiste em colorir o mapa da �gura, utilizando
três cores somente, de modo que países vizinhos não possuam a mesma cor. Utilizando a heurística MRV, ou seja,
selecionaremos primeiro as variáveis que possuem a menor quantidade possível de valores para atribuir, e em caso
de empate usar outra heurística de escolher primeiro a variável com o maior número de restrições com outras
variáveis (a variável de maior grau de restrições), e supondo que começamos o preenchimento do país B de Azul,
quais seriam os próximos países a serem preenchidos, em ordem:
o �lho de Larissa. Daí descobrimos que José é �lho de Larissa, terminamos a questão consultando os pais de
José, que é Larissa e Pedro. Assim, X é Pedro.
 
8.
D
C
A
E
B
Data Resp.: 25/11/2023 19:19:36
Explicação:
No início, todos os países podem assumir 3 cores, e por isso, a heurística MRV não consegue decidir por onde
começar. Para critério de desempate, selecionamos o país com maior grau de restrições, que é o país C, que
possui grau 4, fazendo fronteira com A, B, D, E. Por isso, o primeiro país a começar a ser preenchido é o C.
 
9.
Considere o problema dos robôs autônomos do porto. Considere um dos estados do problema de�nido na �gura a
seguir:  
state = {attached(p1,loc1), attached(p2,loc1), in(c1,p1), in(c3,p1), top(c3,p1), on(c3,c1), on(c1,pallet), in(c2,p2),
top(c2,p2), on(c2,pallet), belong(crane1,loc1),
empty(crane1),adjacent(loc1,loc2), adjacent(loc2, loc1), at(r1,loc2), occupied(loc2),
unloaded(r1)}
Considere a ação a = load(crane1,loc1,c3,r1).
E, D
C, D
C, A
A, C
A, D
Data Resp.: 25/11/2023 19:20:04
Explicação:
O próximo país seria C, já que os países A e C são os países com valores mais restritos empatados (MRV) e pelo
critério de desempate, C ganha por ter grau de restrição 4, fazendo fronteira com A,B,D,E. Em seguida, o
próximo seria A, por possuir duas restrições de valores (cor de B e cor de C), e por isso, seria o próximo escolhido
pela Heurística MRV. Assim, a correta são os países C, A
 
10.
Assinale a a�rmativa verdadeira:
Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação não é aplicável e os átomos holding(k,c) e at(r,l) da pré-condição não são verdadeiro.
Ação não é aplicável e somente o átomo belong(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação é aplicável no estado da �gura.
Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Data Resp.: 25/11/2023 19:20:14
Explicação:
A ação não é aplicável, porque o guindaste deve estar segurando um container, e o robô tem que estar na
plataforma loc1. Ambas as condições devem ser satisfeitas, mas não são. Logo: Ação não é aplicável e os átomos
holding(k,c) e at(r,l) da pré-condição não são verdadeiros.
    Não Respondida      Não Gravada     Gravada
Exercício por Temas inciado em 25/11/2023 19:17:26.