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Exercício por
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 avalie sua aprendizagem
Em relação aos algoritmos genéticos, selecione a opção correta com as duas principais características deles.
Os métodos de busca em espaço de estados fazem parte da Inteligência Arti�cial. Eles podem ser aplicados em
áreas como robótica e jogos digitais, por exemplo. Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito dos métodos
de busca no espaço de estados.
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.
02811 - TÉCNICAS DE BUSCA PARA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
 
1.
Técnicas de cruzamento e mutação aleatória.
Mutação aleatória e função de condicionamento físico.
Busca direcionada e limitação de profundidade.
Indivíduos entre a população e mutação aleatória.
Função de �tness e técnicas de cruzamento.
Data Resp.: 25/11/2023 18:51:47
Explicação:
Os algoritmos genéticos simulam o comportamento da biologia genética, por meio da representação das
soluções por vetores, que são chamados de cromossomos, sendo que as posições dentro do vetor são chamadas
de genes, um método de cruzamento e uma função de condicionamento chamada de �tness, que é usada para
medir a qualidade de uma solução.
 
2.
São métodos exatos e não dependem de como são implementados.
A função de utilidade é uma forma de veri�car se o método é útil para resolver problemas para os quais ele foi
projetado.
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:voltar();
Selecione a opção que apresenta a busca que implementa a operação de pilha para buscar os estados.
Qual método de pesquisa irá expandir o nó que está mais próximo do objetivo?
Existem diversos algoritmos de busca cega. Nesse sentido, selecione a opção correta em que todos os métodos são
do tipo busca cega.
Devido ao não determinismo, não é possível medir seu desempenho.
Esses métodos podem não ser exatos. Além disso, eles são sensíveis ao modo como é feita o mapeamento
entre condições, ações e estados.
O seu desempenho é medido de forma exata, analisando apenas a estrutura do método.
Data Resp.: 25/11/2023 18:53:11
Explicação:
Existem métodos exatos para resolver problemas de espaços de estados, no entanto, normalmente, esses
algoritmos são lentos para produzir respostas. Ora, o tempo de resposta é fundamental em muitas aplicações,
outra coisa a qualidade da resposta, em muitos casos precisa satisfazer algumas condições e não precisa ser,
necessariamente, ótima. É por isso que métodos não exatos são utilizados na prática, apesar de serem sensíveis
ao mapeamento entre condições, ações e estados.
 
3.
Busca em largura.
Busca com profundidade limitada.
Busca em largura limitada.
Busca pelo melhor primeiro.
Busca em profundidade.
Data Resp.: 25/11/2023 18:53:53
Explicação:
Uma das características do algoritmo de busca em profundidade é o retorno para um estado anterior a �m de
explorar outras soluções. Esse processo é conhecido como backtracking, ou seja, a trilha do caminho de retorno.
Para implementar esse processo, que, normalmente, é feito por meio de recursividade, o algoritmo utiliza de
uma estrutura de dados de pilha.
 
4.
Busca bidirecional.
Busca gananciosa pelo melhor primeiro (Greedy best-�rst search).
Busca em Profundidade.
Busca A*.
Busca pelo melhor primeiro (Best First Search).
Data Resp.: 25/11/2023 18:54:30
Explicação:
O algoritmo de busca gulosa primeiro é caracterizado por fazer escolhas que tenham o potencial de conduzir
mais rapidamente à solução alvo. Por se tratar de uma heurística, o método não garante a escolha da solução
ótima, mas, como os demais métodos heurísticos, funcionam bem na prática para determinados tipos de
problema, como, por exemplo, para traçar rotas.
 
5.
Busca em profundidade primeiro, busca greedy e pesquisa bidirecional.
Um dos problemas de otimização mais conhecidos é o do caixeiro viajante. Nesse problema, o caixeiro deve visitar
de modo e�ciente um conjunto de cidades e voltar para o ponto inicial. Nesse sentido, selecione a opção correta
sobre as estratégias de busca.
As estratégias aplicadas aos métodos de busca em espaço de estados devem ser feitas conforme características do
problema. Por exemplo, suponha o seguinte caso: ''Um robô pode se locomover por meio de nós que são
conectados entre si, de modo que ele possa visitar alguns lugares. Ele começa em um nó e depois vai visitar todos os
nós conectados a esse nó e assim por diante''. Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito dos métodos de
busca no espaço de estados e de suas estratégias para o exemplo apresentado.
Busca A*, busca greedy e busca em grafo.
Busca em largura primeiro, busca em profundidade primeiro e pesquisa bidirecional.
Busca em grafo, busca em largura primeiro e pesquisa bidirecional.
Busca em largura, custo uniforme e busca A*.
Data Resp.: 25/11/2023 18:55:29
Explicação:
Os algoritmos de busca cega - também chamados de busca (ou de pesquisa) não informada - não contêm
informações sobre seu domínio. A única coisa que esses algoritmos podem fazer é distinguir entre um estado
não objetivo de um estado objetivo (estado alvo). É o caso dos algoritmos de busca em largura primeiro, busca
em profundidade primeiro e de pesquisa bidirecional.
 
6.
Esse problema não pode ser resolvido por uma busca local.
Esse problema é bastante complexo do ponto de vista computacional e, sob determinadas condições, pode
ser resolvido por um algoritmo de busca local.
O problema do caixeiro viajante é usado apenas como uma referência acadêmica sem aplicações práticas.
Por se tratar de um problema bem documentado, ele pode ser resolvido e�cientemente por métodos
determinísticos.
Devido às características complexas desse problema, não é possível resolvê-lo.
Data Resp.: 25/11/2023 19:05:04
Explicação:
O problema do caixeiro viajante é um exemplo clássico de problemas muito difíceis de serem resolvidos. Isso
ocorre pela natureza combinatória do problema em que existem muitas possibilidades que precisam ser
testadas para garantir a solução ótima. A utilização de algoritmos de busca local é uma estratégia muita
adequada para encontrar soluções viáveis que, na prática, são úteis.
 
7.
A estratégia que deve ser aplicada é a de busca em profundidade (Depth First Search).
O problema não informa quais as ações que o robô pode executar, portanto, o mais adequado é não aplicar
nenhuma estratégia especí�ca até que haja um maior detalhamento do problema.
O problema não apresenta nenhuma característica que possa ser explorada, portanto, qualquer estratégia
pode ser aplicada.
Como a descrição do problema não destaca uma característica que possa ser usada como referência na
escolha da melhor estratégia, deve-se aplicar a busca pelo melhor primeiro (Best First Search).
Trata-se de um exemplo em que a melhor estratégia é a busca em largura (Breadth First Search).
Data Resp.: 25/11/2023 19:05:41
Explicação:
As estratégias de como um agente faz as suas escolhas são fundamentais, de modo a ter um tempo de resposta
adequado para obter uma solução de qualidade aceitável. Entre essas estratégias, estão os algoritmos baseados
em busca em largura que são caraterizados por explorarem soluções vizinhas. No caso do cenário descrito no
exercício, não cabe a busca em profundidade, pois a busca ocorre nos nós vizinhos.
A respeito dos métodos de busca local, selecione a opção correta.
As estratégias que podem ser aplicadas a um método de busca visam aumentar as chances de alcançar a solução
alvo (ou solução meta) do problema de um modo mais e�ciente. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata
sobre as estratégias de um método de busca noespaço de estados.
A estratégia de alguns algoritmos para resolver problemas em espaços de estados é explorar a vizinhança de uma
determinada solução com a garantia qualidade. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata esta classe de
problemas.
 
8.
Ainda que uma solução não exista no espaço de estados, o algoritmo de busca local é capaz de identi�cá-la.
Um algoritmo de busca local sempre encontra a solução ótima de um problema, desde que ela exista.
Não é possível criar um algoritmo ótimo de busca local.
Os algoritmos de busca local são e�cientes no uso da memória.
Todos os algoritmos de busca local sempre são completos.
Data Resp.: 25/11/2023 19:07:11
Explicação:
Os algoritmos de busca local são bastante utilizados para resolver problemas práticos devido à e�ciência na
exploração dos recursos computacionais, como memória, por exemplo, uma vez que o escopo das suas buscas
�ca restrito a uma determinada vizinhança, porém, não garantem encontrar a solução ótima do problema, caso
ela exista. A solução pode ser ou não restrita a um subconjunto do espaço de estados. Um algoritmo é chamado
de completo se ele encontra a solução ótima, desde que ela exista e os algoritmos de busca local não podem
garantir isso, pois o seu espaço de busca é limitado.
 
9.
A e�ciência de um método é medida através das estratégias que são aplicadas.
As estratégias mais e�cientes que podem ser aplicadas a um método de busca no espaço de estados são Best
First, Breadth First Search e Depth First Search.
Uma estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais e�ciente.
Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo das escolhas
dos estados ao longo das iterações.
Quando uma estratégia é e�ciente para um problema, pode-se a�rmar que ela é ideal para resolver qualquer
problema semelhante.
Data Resp.: 25/11/2023 19:08:21
Explicação:
Os métodos para explorar os espaços de estados, normalmente, são algoritmos heurísticos. Esses algoritmos são
caracterizados por incorporar comportamentos que funcionam bem na prática, mas que não dão garantias a
respeito da qualidade da solução. Portanto esses métodos não garantem que a solução é obtida da forma mais
e�ciente, apesar de que, normalmente, funcionam muito bem.
 
10.
Técnicas de pesquisa desinformadas.
Técnicas de pesquisa informadas.
Heurísticas.
Técnicas de pesquisa local.
Algoritmo A*.
Data Resp.: 25/11/2023 19:08:53
Explicação:
Os algoritmos de busca global são muito importantes, pois garantem a solução ótima de um problema, quando
ela existe. No entanto, para problemas práticos, obter a solução ótima global pode ser um processo muito
custoso do ponto de vista computacional. Uma estratégia bastante utilizada é a dos algoritmos de busca local
que exploram o entorno de uma determinada solução na tentativa de obter uma solução melhor que a atual, mas
não garantem uma solução global.
    Não Respondida      Não Gravada     Gravada
Exercício por Temas inciado em 25/11/2023 18:50:24.