Algoritmos de Busca Aline Marins Paes Paula Fernanda

Algoritmos de Busca Aline Marins Paes Paula Fernanda M. V. de Carvalho

Métodos não informados de busca n Não utilizam qualquer conhecimento específico do problema para determinar a prioridade com que os nós serão expandidos, por isso são chamados de busca cega

Busca em Largura n n n Expande os nós do nível d antes dos nós do nível d+1 Encontra a solução ótima Complexidades de tempo e espaço exponenciais

Busca de Custo Uniforme n n Expande nós de acordo com o custo Se (custo=profundidade do nó) temos a Busca em Largura

Busca em Profundidade n Expande os nós mais profundos primeiro n Pode não encontrar a solução n Complexidade de tempo exponencial n Complexidade de espaço polinomial

Busca em Profundidade Limitada n n Impõe uma profundidade máxima para a expansão dos nós Encontra a solução se esta estiver em uma profundidade menor ou igual ao limite estabelecido n Complexidade de tempo exponencial n Complexidade de espaço polinomial

Busca em Profundidade Iterativa n Aumenta o limite de profundidade a cada iteração n Encontra solução ótima n Complexidade de tempo exponencial n Complexidade de espaço polinomial

Métodos informados de busca n n n Utilizam alguma informação específica do problema para gerar um novo estado Função de avaliação que procura estimar o número de passos para chegar à solução A heurística utilizada foi a quantidade de peças que estão fora do lugar em relação ao estado final

Busca Gulosa n n n Expande o nó que possui a melhor avaliação heurística Pode não encontrar a solução Complexidades de tempo e espaço exponenciais

Busca A* n n Expande o nó que possui a melhor função de avaliação (soma do custo e avaliação heurística) Encontra a solução ótima Complexidades de tempo e espaço exponenciais Gera menos nós que os outros métodos de busca ótimos

Resultados Config. 1 Config. 2 Config. 3 BL 60 684 893 BCU 60 684 893 BP Erro BPL, lim=10 81 89 360 BP 13 33 153 Gulosa 9 23 22 A* 13 27 29