Algoritmo de Busca em Agentes Inteligentes

Introdução

Agentes Inteligentes são sistemas capazes de perceber seu ambiente através de sensores e atuar sobre esse ambiente usando atuadores. A capacidade de um agente inteligente de tomar decisões, resolver problemas e aprender a partir de suas experiências depende fortemente de sua habilidade em buscar e analisar informações.

Antes de um agente inteligente empregar um algoritmo de busca, ele deve primeiro perceber seu ambiente e formular o problema de maneira que possa ser resolvido por meio de busca. Isso envolve a identificação do estado atual, o estado objetivo (ou metas), e as ações possíveis que podem levar de um estado a outro. A formulação do problema é crítica, pois define o espaço de busca no qual o agente operará.

Dependendo da natureza do problema e das características do ambiente, um agente inteligente pode escolher entre uma variedade de algoritmos de busca. Algoritmos de busca podem ser classificados em dois grupos principais: busca não informada (ou cega) e busca informada (ou heurística).

Busca Não Informada: Não utiliza conhecimento específico sobre o problema além da definição do estado objetivo. Exemplos incluem busca em largura, busca em profundidade, busca de custo uniforme, entre outros.

Busca Informada: Utiliza conhecimento específico sobre o problema (heurísticas) para guiar a busca de maneira mais eficiente em direção ao estado objetivo. Algoritmos como A*, busca gulosa, e Beam Search são exemplos dessa categoria.

Uma vez escolhido o algoritmo de busca apropriado, o agente inteligente executa o algoritmo para explorar o espaço de busca. O objetivo é encontrar uma sequência de ações (caminho) que leve do estado atual ao estado objetivo. Durante esse processo, o agente pode avaliar múltiplos caminhos, comparando-os com base em critérios como custo, eficiência e viabilidade.

Aplicações

Robôs de Exploração Espacial: Como o Mars Rover da NASA, que utiliza algoritmos de busca para navegar pelo terreno marciano, identificando o caminho mais seguro e eficiente para alcançar seus objetivos de exploração.

Veículos Autônomos: Carros autônomos empregam algoritmos de busca avançados para planejar rotas, evitar obstáculos e otimizar o trajeto em tempo real, garantindo uma viagem segura e eficiente.

Jogos de Tabuleiro Digitais: Agentes inteligentes em jogos de xadrez, Go, e outros jogos de estratégia usam algoritmos de busca, como minimax e poda alfa-beta, para antecipar movimentos do oponente e decidir a melhor jogada.

Personagens de Jogos Eletrônicos: Algoritmos de busca permitem que em jogos eletrônicos tomem decisões inteligentes, desde encontrar caminhos em um ambiente até elaborar estratégias de combate contra o jogador.

Motores de Busca: Google, Bing, e outros motores de busca utilizam algoritmos sofisticados para indexar, buscar e classificar informações na internet, permitindo que os usuários encontrem rapidamente o conteúdo desejado.

Assistentes Virtuais: Siri, Alexa, Google Assistant e outros assistentes virtuais empregam algoritmos de busca para entender consultas dos usuários e fornecer respostas relevantes, desde informações simples até o controle de dispositivos inteligentes.

Sistemas de Recomendação: Algoritmos de busca são usados para filtrar, classificar e recomendar produtos, serviços ou conteúdos personalizados aos usuários, como visto em plataformas como Netflix, Amazon e Spotify.

Otimização de Rotas de Entrega: Empresas de entrega e logística, como UPS e FedEx, utilizam algoritmos de busca para otimizar as rotas de entrega, minimizando o tempo e o custo, considerando variáveis como tráfego e condições meteorológicas.

Diagnóstico Médico: Sistemas de apoio à decisão clínica usam algoritmos de busca para analisar dados de pacientes e literatura médica, auxiliando médicos no diagnóstico e na escolha de tratamentos baseados em evidências.

Robótica Cirúrgica: Robôs cirúrgicos, como o Da Vinci, podem utilizar algoritmos de busca para planejar e executar movimentos precisos durante procedimentos minimamente invasivos, melhorando a segurança e os resultados para os pacientes.

Problemas de Algoritmos de Busca

Os agentes com algoritmos de busca poderão atuar como agente de resolução de problemas. Os problemas relacionados à busca irão possuir os seguintes componentes:

Estado Inicial
Estado Final (objetivo)
Espaço de estados (todas as soluções possíveis entre o estado inicial e o estado final)
Ações (passa de um estado para outro)
Solução (caminho que leva do estado inicial ao final)

Problema-1: O mundo do Aspirador de pó.

Estado Inicial: Qualquer estado pode ser definido como estado atual
Estado Final: Estado de todas as células limpas
Espaço de estados: Posição do robô e a sujeira (no caso temos 8)
Ações: esquerda (E), direita (D), aspirar (A) – (São três ações para cada estado)
Solução: As células Limpas, não importa a posição do robô.

Problema-2: Jogo da Velha

Estado Inicial: Inicio da marca do primeiro jogador
Estado Final: Quem alinhar três símbolos
Espaço de estados: A descrição da próxima jogada em qualquer posição vazia.
Ações: Marcar o símbolo “X” ou “O” em qualquer posição vazia.
Solução: O melhor caminho que leva do estado inicial para a estado final

Problema-3: Jogo das Peças (8-puzzle)

Estado Inicial: Qualquer estado pode ser definido como estado atual
Estado Final: Estado Meta
Espaço de estados: Uma descrição de estado especifica a posição de uma das oito peças + o espaço vazio
Ações: No mundo físico, é uma peça que se desloca, no entanto o modo mais simples de descrever uma ação é pensar em movimentos do quadrado vazio (para esquerda, para direta, para cima e para baixo)
Solução: O melhor caminho que leva do estado inicial para a estado meta (conforme figura)

Se eu tenho 8 peças, temos 181.440 estados possíveis
Se eu tenho 15 peças, temos 1,3 trilhões de estados possíveis
Se eu tenho 24 peças, temos 10²⁵ estados possíveis

Problema-4: Ir de Arad para Bucarest

Estado Inicial: Arad
Estado Final: Bucareste
Espaço de estados: Todos os caminhos possíveis
Ações: Passar de uma cidade para outra (ex. Arad até Sibiu)
Solução: O caminho do estado atual até o estado final como melhor solução

Grafos

Grafos são estruturas de dados utilizadas para modelar relações entre pares de objetos. Um grafo é composto por um conjunto de vértices (ou nós) e um conjunto de arestas que conectam esses vértices. Grafos são ferramentas versáteis que podem representar praticamente qualquer tipo de relação binária.

Componentes de um Grafo

Vértices (ou Nós): São os pontos fundamentais do grafo, que podem representar entidades como cidades, pessoas, ou qualquer objeto.

Arestas: São as conexões entre os vértices, que podem representar relações ou caminhos entre essas entidades.

Tipos de Grafos

Grafos Não Direcionados: As arestas não têm direção. Se dois vértices A e B estão conectados por uma aresta, então A e B são mutuamente acessíveis.

Grafos Direcionados (ou Dígrafos): As arestas têm direção. Se uma aresta aponta de A para B, então A pode chegar a B, mas não necessariamente o contrário.

Grafos Ponderados: As arestas têm pesos associados, que podem representar distâncias, custos, ou qualquer outra métrica que quantifique a conexão.

Grafos Não Ponderados: As arestas não têm pesos associados.

Grafos Cíclicos e Acíclicos: Um grafo é cíclico se contém pelo menos um ciclo. Um grafo que não contém ciclos é chamado de acíclico.

Árvores: Um tipo especial de grafo acíclico e conectado, onde existe exatamente um caminho entre quaisquer dois vértices.

Árvores

A estrutura em árvore é uma estruturas de dado usada para representar hierarquias e relações de parentesco entre elementos. Esta estrutura é denominada “árvore” porque se assemelha a uma árvore ao contrário, com a raiz no topo e os galhos se estendendo para baixo. A seguir, detalharemos os componentes, características e aplicações desta estrutura.

Componentes de uma Árvore

Raiz: O nó no topo da árvore, de onde todos os outros nós descendem. Uma árvore tem exatamente uma raiz.

Nó: Cada elemento da árvore é um nó, que pode conter dados e ter links para outros nós (seus filhos).

Filhos: Nós que descendem de outro nó. O nó de origem é chamado de pai.
Folha: Nós que não têm filhos.

Subárvore: Uma árvore contida dentro de outra árvore, começando de um nó e incluindo todos os seus descendentes.

Altura: A distância máxima da raiz até uma folha. A altura da árvore é a altura do seu nó raiz.

Profundidade: A distância de um nó até a raiz.

Características

Hierárquica: A estrutura em árvore reflete relações hierárquicas entre elementos, com um único elemento no topo seguido por níveis de elementos relacionados abaixo dele.

Recursiva: Uma árvore pode ser vista como uma coleção de subárvores, com cada subárvore sendo ela mesma uma estrutura em árvore.

Não Linear: Diferente de estruturas de dados lineares como listas e filas, a estrutura em árvore permite múltiplas sequências de elementos.

Tipos de Árvores

Árvore Binária: Cada nó tem no máximo dois filhos.

Árvore Binária de Busca (ABB): Uma árvore binária onde cada nó à esquerda é menor que o nó pai, e cada nó à direita é maior.

Árvore AVL: Uma árvore de busca binária balanceada em que a diferença de altura entre as subárvores de qualquer nó é no máximo um.

Árvore B e B+: Estruturas usadas em sistemas de banco de dados e sistemas de arquivos para permitir busca, inserção e remoção eficientes de grandes volumes de dados.

Árvore de Decisão: Usada em algoritmos de aprendizado de máquina para modelar decisões e seus possíveis resultados.

Jogos de Peças (8-puzzle)

Exemplo de Busca sem Informação e com Informação

Busca sem Informação

Busca com Informação

Árvore de Busca: de Arad para Bucarest

Monte a estrutura em árvore, e utilize a busca com informação para encontrar a melhor rota.

Atualizado em: 20/04/2024 por Nelson H. Koshoji