Disciplina
Procura e Planeamento
Área
Área Científica de Inteligência Artificial > Tecnologia de Inteligência Artificial
Activa nos planos curriculares
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MEIC-A 2006 > MEIC-A 2006 > 2º Ciclo > Área de Especialização Principal > Sistemas Inteligentes > Procura e Planeamento
Nível
Exame: 50%; Mini-testes: 10%; Projecto: 40%.
Tipo
Não Estruturante
Regime
Semestral
Carga Horária
1º Semestre
3.0 h/semana
1.5 h/semana
147.0 h/semestre
Objectivos
Aprofundar os temas da procura de soluções para problemas complexos e do planeamento de acções. Reconhecer os diferentes tipos de problemas a resolver. Dominar as principais metodologias e estratégias de procura. Perceber que metodologia e estratégia aplicar para cada tipo de problema. Ser capaz de resolver problemas razoavelmente complexos. Compreender a especificidade do problema do planeamento de acções e porque necessita de uma abordagem mais potente. Estudar os fundamentos e abordagens do planeamento de acções e ser capaz de resolver problemas simples de planeamento.
Programa
Heurísticas e Representação de Problemas: Tipos de Problemas; Espaços de Estados e Redução de Problemas; Satisfação, Optimização e Semi-Optimização; Procura Sistemática e Divisão-e-Poda; Divisão-e-Poda face a Geração-e-Teste. Procedimentos Básicos de Procura Heurística: Trepar-a-Colina; Procura Sistemática Cega (Estratégias LIFO e FIFO e Procura em Grafos AND/OR); Procura Sistemática Informada; Estratégias Melhor-Primeiro Especializadas; Estratégias Híbridas. Procedimentos Avançados de Procura Heurística 3.1. Estratégias de Memória Limitada Minimalistas: Estratégias de Profundidade e Largura Incremental; Estratégias Recursivas. 3.2. Estratégias de Memória Limitada Maximalistas. 3.3. Estratégias de Tempo Limitado: Quase-Óptimas, de Procura Local e de Procura Parcial Não-Sistemáticas. Problemas de Satisfação de Restrições: Formalização; Grafos de Restrições; Procura de Retrocesso para PSRs; Ordenação de variáveis e valores; Propagação de restrições; Retrocesso Inteligente; Procura Local para PSRs; Estrutura de Problemas. Procura com Outras Fontes de Conhecimento: Sub-objectivos; Macro-operadores; Abstracção. Planeamento: Da Resolução de Problemas ao Planeamento; Planeamento em Cálculo Situacional; Planear procurando num espaço de estados; Planear procurando num espaço de planos; Grafos de Planeamento (GRAPHPLAN).
Metodologia de avaliação
Exame: 50%; Mini-testes: 10%; Projecto: 40%.
Pré-requisitos
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Componente Laboratorial
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Princípios Éticos
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Componente de Programação e Computação
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Componente de Competências Transversais
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Bibliografia
Principal
Heuristics, intelligent search strategies for computer problem-solving
Artificial Intelligence: A Modern Approach
Stuart Russel and Peter Norvig