Hill Climbing e Simulated Annealing Flashcards
O que são algoritmos de busca local por refinamentos sucessivos?
Algoritmos que partem de soluções propostas e tentam melhorá-las, operando sobre um único estado corrente e movendo-se apenas para os vizinhos desse estado.
Qual é a principal característica do algoritmo Hill-Climbing?
Move-se continuamente na direção de um valor melhor, terminando quando encontra um pico em que nenhum vizinho tem um valor mais alto.
Quais são as vantagens dos algoritmos de busca local por refinamentos sucessivos?
Ocupam pouca memória e podem encontrar soluções razoáveis em grandes ou infinitos espaços de estados.
O que é necessário para o algoritmo Hill-Climbing funcionar?
Uma função heurística para avaliar as soluções e uma função sucessor que gera uma solução próxima à atual.
Qual é uma desvantagem do algoritmo Hill-Climbing?
Pode ficar preso em máximos locais.
O que é a Subida da Encosta com reinício aleatório?
Consiste em várias buscas a partir de estados iniciais gerados ao acaso, parando quando encontrar o objetivo.
Como a Subida da Encosta Estocástica difere da versão tradicional?
Escolhe ao acaso entre os movimentos possíveis de encosta acima, com a probabilidade de seleção variando com a declividade do movimento.
Pergunta: O que é Hill Climbing?
Hill Climbing é um algoritmo de busca local que melhora iterativamente uma solução fazendo mudanças incrementais nela, movendo-se para cima em direção a soluções melhores.
Qual problema o algoritmo Simulated Annealing tenta resolver?
O problema dos máximos locais no algoritmo Hill-Climbing.
Como o algoritmo Simulated Annealing decide aceitar um estado vizinho pior?
Aceita estados vizinhos piores com uma probabilidade que diminui exponencialmente à medida que os estados pioram e a temperatura se reduz.
Quando o algoritmo Simulated Annealing termina?
Quando nenhuma melhora significativa é alcançada, um número fixo de iterações é efetuado ou a temperatura T atinge seu valor mínimo.
Qual é a função de uma função heurística no contexto de busca local?
Avaliar as soluções para determinar a direção da busca para melhorar o estado corrente
Como a função sucessor influencia o algoritmo Hill-Climbing?
Gera uma solução próxima à atual, introduzindo uma modificação na solução atual.
