Métodos de Busca para Resolução de Problemas: Busca Cega, Busca Heurística e Busca Competitiva
Métodos de Busca para Resolução de Problemas: Busca Cega, Busca Heurística e Busca Competitiva
Neste curso, os alunos compreenderão os fundamentos da resolução de problemas em Inteligência Artificial, aprendendo a definir estado inicial, objetivo, ações possíveis e custos associados. Serão apresentadas as buscas cegas, como a BFS e a DFS, ideais para espaços pequenos, e suas limitações diante de problemas complexos como o Xadrez ou o problema das 8 Rainhas.
O módulo explora também as buscas heurísticas, que utilizam conhecimento específico do problema para guiar a exploração. Serão discutidas aplicações práticas, como navegação por GPS, otimização de rotas de robôs e planejamento de rotas em saúde pública.
Por fim, os alunos estudarão buscas competitivas e meta-heurísticas, incluindo Algoritmos Genéticos, Recozimento Simulado, Busca Tabu e GRASP. Essas técnicas lidam com problemas muito grandes ou múltiplos objetivos, sendo essenciais para roteamento de frotas, logística industrial e otimização complexa. O módulo enfatiza que não existe método universalmente superior e aponta tendências futuras, como heurísticas automáticas via Machine Learning e sistemas híbridos para Big Data e robótica avançada.
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