Conceitos de Busca e Agentes em Inteligência Artificial

Conceitos Fundamentais de Busca

Definições

Estado: Representações estruturadas que descrevem atributos específicos de um sistema em um determinado momento.

Espaço de Estados: Modelo matemático de um sistema físico, incluindo entradas, saídas e estados inter-relacionados por equações diferenciais.

Árvore de Busca: Estrutura hierárquica de nós, onde os valores dos nós da subárvore esquerda são menores que o nó raiz e os da direita são maiores.

Nó de Busca: Elementos individuais armazenados na árvore de busca.

Estado Objetivo: Estado desejado que a busca tenta alcançar.

Função Sucessora: Define as ações possíveis para um agente em um determinado estado.

Custo do Caminho: Soma dos custos das arestas percorridas em um caminho específico na árvore de busca.

Exemplo de Problema

Considere um problema de busca com estados de A a F. O espaço de estados é a representação individual de cada estado. A árvore de busca é a estrutura que conecta esses estados. O estado objetivo é D. A função sucessora define os movimentos possíveis, como A podendo ir para B ou F. Os valores das arestas representam os custos de transição entre estados.

Tipos de Busca

Busca Desinformada (Busca Cega)

Estratégias de busca que não utilizam conhecimento específico do problema, sendo geralmente ineficientes. Exemplos incluem busca em largura (expande o nó menos profundo) e busca em profundidade (expande o nó mais profundo).

Busca Informada

Estratégias que utilizam heurísticas para guiar a busca de forma mais eficiente. Exemplos:

• Busca Gulosa: Expande o nó mais próximo do objetivo, assumindo que isso levará a uma solução rápida. Função de avaliação: f(n) = h(n), onde h(n) é a heurística.
• Busca A*: Considera o custo do caminho percorrido e a heurística para expandir o nó com menor custo esperado. Função de avaliação: f(n) = g(n) + h(n), onde g(n) é o custo do caminho até o nó n e h(n) é a heurística.

Agentes em Inteligência Artificial

Tipos de Agentes

• Agentes Reativos: Baseiam suas ações em um mapeamento direto de estados para ações.
• Agentes de Resolução de Problemas: Seguem sequências de ações para alcançar estados desejados.

Desempenho dos Agentes

O desempenho dos agentes é avaliado por critérios como completeza (encontrar uma solução), otimização (encontrar a melhor solução), complexidade de tempo (tempo para encontrar uma solução) e complexidade de espaço (memória necessária).

Busca Heurística

Utiliza conhecimento específico do problema para estimar o custo do caminho mais barato até o objetivo. A função heurística (h) estima esse custo. A função de avaliação f(n) = g(n) + h(n) combina o custo real do caminho (g(n)) com a heurística (h(n)).

Ambientes Multiagentes

Ambientes onde múltiplos agentes interagem e influenciam as ações uns dos outros. Os agentes podem cooperar para atingir objetivos comuns ou competir, tentando minimizar os ganhos dos outros.

Exemplo de Jogo

Em um jogo, o estado inicial é o tabuleiro na posição inicial. A função sucessora define os movimentos permitidos. Os estados objetivo são as posições vencedoras. A função de utilidade atribui valores aos estados. A árvore de busca mostra todas as possibilidades de jogo. Uma solução ótima é uma sequência de movimentos que leva a um estado objetivo. O algoritmo Minimax é usado para minimizar a perda máxima possível em jogos com dois jogadores.