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

implementação. Uma vez que a função de avaliação heurística, f (.) ,
permanece arbitrária, o algoritmo não especifica como esta função é
computada, de onde provém a informação necessária para decidir qual é a
melhor escolha ou como esta informação se propaga através do grafo de
busca. Estes aspectos são fundamentais para avaliar o esforço de busca por
uma solução e, por isso, têm um papel fundamental no desenvolvimento de
uma taxonomia para algoritmos do tipo “best-first”.
Em grafos de grandes dimensões, o cálculo de f (.) pode ser uma tarefa
impossível se cada subgrafo candidato tiver que ser avaliado separadamente
ou se todo o conjunto de candidatos tiver que ser reavaliado a cada nó
expandido. No entanto, o cálculo de f (.) pode ser facilitado através de dois
recursos básicos, que continuam dependendo do tipo de função de avaliação
heurística adotado:
1. Cálculos compartilhados – cálculos intermediários utilizados na avaliação
de f (.) para um candidato podem ser salvos e reutilizados na avaliação
de outros candidatos.
2. Atualização seletiva – apenas ancestrais de novos nós expandidos
necessitam ser atualizados em relação a seus valores de f (.) , enquanto
outros nós mantêm os valores anteriormente calculados.
Estes dois recursos podem ser utilizados quando a função de avaliação
heurística escolhida é recursiva. Um exemplo de uma função de avaliação
heurística não recursiva é a mediana dos pesos das arestas (a mediana de
um conjunto de n números é o n/2-ésimo menor valor do conjunto). Esta
função é de difícil avaliação porque não existe forma recursiva de calculála.
A mediana de um conjunto não pode ser calculada a partir das medianas
de seus subconjuntos. É necessário calcular os valores de cada indivíduo do
conjunto global.
Felizmente, as funções de avaliação heurística que naturalmente se
apresentam como medida de mérito não possuem estas dificuldades. Elas
exibem uma certa regularidade na forma de cálculo, o que facilita bastante a
implementação de estratégias do tipo “best-first”.
Apêndice B 197