aplicação de buscas heurísticas ao problema de determinação de ...

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utilizada quando se possui uma função de avaliação altamente informativa, capaz de manter a busca afastada de máximos locais, selas e platôs. B.5.2 - Buscas Cegas Sistemáticas Conforme visto na seção anterior, a estratégia de hill-climbing não atende aos requisitos de sistematização já enunciados. O passo seguinte na evolução das estratégias de busca deve considerar a possibilidade de que, se uma determinada rota de busca é selecionada para exploração as outras alternativas não devem ser descartadas. Ao contrário, elas devem ser exploradas caso a rota originalmente explorada falhe na busca pela solução do problema em questão. Esta classe de estratégias de busca é denominada busca cega, no sentido de que a ordem em que a busca evolui independe da natureza do problema e da solução desejada. Em termos do modelo de grafo desenvolvido até agora, podemos dizer que uma estratégia de busca é cega se a localização do nó solução não altera a ordem da expansão dos nós. Por não utilizar informações relacionadas com a natureza do problema, estas estratégias de busca são ineficientes, o que as torna impraticáveis em problemas de grandes dimensões. No entanto, é importante descrevê-las, tanto para introduzir conceitos como para ter uma base de comparação em relação à qual as estratégias de busca heurísticas serão comparadas. B.5.2.1 Busca em Profundidade e “Backtracking”: Estratégias Tipo LIFO Na busca em profundidade, assim como em sua variante por vezes denominada “backtracking”, é dada prioridade aos nós em níveis mais profundos do grafo de busca. Na primeira, a etapa mais importante é a expansão do nó, isto é, cada nó selecionado para exploração tem todos os seus sucessores gerados antes que outro nó seja explorado. Após cada expansão, um dos filhos da nova geração é escolhido para exploração e o processo prossegue até que, por algum motivo, é impossível continuar. Quando isto ocorre, o processo retorna até o último nó com alternativas inexploradas. Esta estratégia funciona bem quando existem muitas soluções Apêndice B 188
igualmente boas para o problema ou quando é possível, de forma antecipada, obter indicações seguras de que uma direção candidata incorreta foi tomada. Em árvores de busca o conceito de profundidade é muito bem definido e um algoritmo de busca em profundidade não tem dificuldade em identificar que nó em OPEN é o de maior profundidade, pois o nó mais profundo é aquele mais recentemente gerado. Logo, se OPEN for estruturada como uma pilha, uma estratégia de busca em profundidade deve colocar o último nó gerado no topo de OPEN e selecionar para expansão o nó do topo. Esta organizaço do tipo LIFO (“last in first out) garante que nenhum nó no nível d será expandido enquanto ainda existirem nós em níveis mais profundos que ainda estiverem em OPEN. É fácil antever que esta estratégia, quando aplicada a um grafo de grandes dimensões e/ou infinito, pode ser perigosa. O algoritmo pode continuar a “descer” indefinidamente, ao longo de um caminho infrutífero, sem ter um mecanismo para se recuperar de maus resultados, retornando a um ponto anterior e tentando um outro subconjunto candidato. Por estas razões, estes algoritmos são normalmente dotados de regras de parada baseadas na produndidade. Assim, o algoritmo pode retornar ao ponto imediatamente anterior e com profundidade menor que a estipulada quando: 1. O limite de profundidade é excedido. 2. Um nó é reconhecido como um caminho infrutífero. Esta última situação ocorre quando um nó falha no teste de alguma propriedade que deve ser verdadeira para algum nó no caminho de uma solução do problema em questão. Algoritmo Básico de Busca em Profundidade 1. Colocar a raiz da busca r em OPEN. 2. Se OPEN é vazia, finalizar com erro; caso contrário, continuar. 3. Remover o nó do topo de OPEN e colocá-lo em CLOSED. Chamar este nó de n . Apêndice B 189
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Resumo da Tese apresentada à COPPE
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