Correção Prova1

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Revisão Prova 1 
SCC-630 
 
Solange Oliveira Rezende 
PAE: Camila V. Sundermann 
 
USP São Carlos / ICMC 
Departamento de Ciências de Computação 
Laboratório de Inteligência Computacional 
http://www.icmc.usp.br 
e-mail: solange@icmc.usp.br 
camilasundermann@gmail.com 
 
 
 
© Solange Oliveira Rezende 
Questão 1 
Questão 1 – a) Best-first 
 Apresente a árvore de busca gerada, o 
caminho retornado e o seu custo 
S(5) 
B(3) C(5) 
1 5 
Questão 1 – a) Best-first 
 Apresente a árvore de busca gerada, o 
caminho retornado e o seu custo 
S(5) 
B(3) C(5) 
1 5 
Questão 1 – a) Best-first 
 Apresente a árvore de busca gerada, o 
caminho retornado e o seu custo 
S(5) 
B(3) C(5) 
1 5 
E(3) F(1) 
2 4 
Questão 1 – a) Best-first 
 Apresente a árvore de busca gerada, o 
caminho retornado e o seu custo 
S(5) 
B(3) C(5) 
1 5 
E(3) F(1) 
2 4 
Questão 1 – a) Best-first 
 Apresente a árvore de busca gerada, o 
caminho retornado e o seu custo 
S(5) 
B(3) C(5) 
1 5 
E(3) F(1) 
2 4 
G1 
2 
Questão 1 – a) Best-first 
 Apresente a árvore de busca gerada, o 
caminho retornado e o seu custo 
 
 Caminho: S-B-F-G1 
 Custo: 1+4+2=7 
S(5) 
B(3) C(5) 
1 5 
E(3) F(1) 
2 4 
G1 
2 
Questão 1 
b) Busca em Largura 
 Apresente a árvore de busca gerada, o 
caminho retornado e o seu custo 
S(5) 
B(3) C(5) 
1 5 
Questão 1 
b)Busca em Largura 
 Apresente a árvore de busca gerada, o 
caminho retornado e o seu custo 
 
S(5) 
B(3) C(5) 
1 5 
E(3) F(1) 
2 4 
G1 
8 
Questão 1 
b)Busca em Largura 
 Apresente a árvore de busca gerada, o 
caminho retornado e o seu custo 
 
 Caminho: S-C-G1 
 Custo: 5+8=13 
 
S(5) 
B(3) C(5) 
1 5 
E(3) F(1) 
2 4 
G1 
8 
D(2) G2 G1 
2 4 1 
Questão 2 
 a) (F) Toda estratégia de busca informada deve ter uma 
função de avaliação, h(n), e uma função de custo, g(n). 
 Existem estratégias de busca informada que utilizam 
apenas a função de avaliação h(n), como é o caso da 
estratégia de busca Best-first. 
 b) (F) Para modelar um problema do mundo real como 
um problema de busca, basta definir um espaço de 
estados e um estado inicial. 
 Também é necessário definir o estado inicial. 
 c) (F) A Busca A* em qualquer circunstância encontra a 
solução ótima. 
 É necessário utilizar uma heurística admissível para que A* 
encontre a solução ótima. 
Questão 2 
 d) (V) A estratégia de busca Hill-Climbing pode não 
encontrar uma solução, pois pode terminar em um 
mínimo/máximo local. 
 e) (V) A função de avaliação traduz um conhecimento 
do mundo real para um valor numérico e é utilizada em 
estratégias de busca informada para podar ramos da 
árvore de busca. 
 f) (F) O Teste de Turing é capaz de determinar se um 
programa de computador é inteligente. Por isso o teste 
Captcha é amplamente usado para identificar os 
programas inteligentes. 
 O teste Captcha é o teste de turing invertido. Teste 
aplicado por um computador para certificar que o usuário é 
humano. 
 
 
 
Questão 3 
aluno(NomeAluno, ListaCursos) 
curso(NomeCurso, NotaFinal) 
aluno(carlos,[curso(ia,10),curso(md,9),curso(es,8)]) 
 a) no_cursos(NomeAluno,NoCursos). 
 
n_elementos([],0). 
n_elementos([_|Cauda],N):- 
 n_elementos(Cauda,N1), 
 N is N1 + 1. 
 
no_cursos(NomeAluno,NoCursos):- 
 aluno(NomeAluno,ListaCursos), 
 n_elementos(ListaCursos,NoCursos). 
 
 
 
Questão 3 
aluno(NomeAluno, ListaCursos) 
curso(NomeCurso, NotaFinal) 
aluno(carlos,[curso(ia,10),curso(md,9),curso(es,8)]) 
 b) media(NomeAluno,Media). 
somaNota([curso(_,NotaFinal)],NotaFinal). 
somaNota([curso(_,NotaFinal)|Cauda],Soma):- 
 somaNota(Cauda,Soma1), 
 Soma is Soma1+NotaFinal. 
 
media(NomeAluno,Media):- 
 aluno(NomeAluno,ListaCursos), 
 somaNota(ListaCursos,Soma), 
 no_cursos(NomeAluno,N), 
 Media is Soma/N. 
 
 
 
Questão 4 
easy(1). 
easy(2). 
easy(3). 
gizmo(a, 1). 
gizmo(b, 3). 
gizmo(a, 2). 
gizmo(c, 3). 
gizmo(a, 3). 
gizmo(c, 4). 
gizmo(d, 5). 
 
 
 
a) ?-easy(2). 
true. 
 
b) ?-easy(X). 
X=1; X=2; X=3. 
 
c) ?-gizmo(a, X). 
X=1; X=2; X=3. 
 
d) ?-gizmo(X, 3). 
X=b; X=c; X=a. 
 
e) ?-gizmo(d, Y). 
Y=5. 
 
f) ?-gizmo(X, X). 
false.