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A busca local se baseia em algoritmos que focam na solução, ou seja, o caminho para alcançar uma solução não é importante. Ele praticamente se baseia nas opções atuais para seguir adiante. Assim nem sempre gerando a melhor solução.

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Qual é a diferença entre um máximo local e um máximo global?

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Qual é a diferença entre um máximo local e um máximo global?

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Utilizando Hill Climbing, como algoritmo de solução, nos deparamos com esses dois termos. O Algortimo de Hill Climbing, não garante, alcançarmos a solução ótima, por este motivo temos o máximo local, onde com base no estado inicial, é encontrado uma solução, que não corresponde a solução ótima, no caso, ao máximo global. Então a principal diferença, é que o máximo local, é o ponto máximo, com base no estado inicial definido, não sendo ele o ponto mais alto do problema.

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Conforme a Imagem acima, temos um exemplo onde o algoritmo funcionaria perfeitamente, enquanto em outro, já não funcionaria, por haver muitos máximos locais.

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Descreva a técnica Hill-Climbing (Subida pela Encosta). Quais as suas limitações?

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Descreva a técnica Hill-Climbing (Subida pela Encosta). Quais as suas limitações?

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O algoritmo Hill-Climbing, é baseado em sempre buscar uma melhor situação, do que a anterior, existindo mais de uma, ele define aleatoriamente uma das melhores, para prosseguir. Dessa forma ele busca alcançar o ponto onde, não existem ações melhores para serem executadas(Máximo Local ou Máximo Global).

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Função de Chacolhar, para evitar mínimos locais.

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Qual a ideia básica da Busca de Têmpera Simulada?

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Qual a ideia básica da Busca de Têmpera Simulada?

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Basicamente o algoritmo, combina o Hill Climbing com o algoritmo da caminhada aleatória. Nesse tipo de abordagem, buscamos o Mínimo global, de forma a evitar os Mínimos locais. Como é evitado os mínimos globais? Basicamente ele "chacoalha", e quanto mais ele se aproxima do ponto máximo, menos ele "chacoalha", até que chegue no T = 0.

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Qual algoritmo pode resultar se tiver uma busca de feixe local com k = 1?

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Qual algoritmo pode resultar se tiver uma busca de feixe local com k = 1?

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Caso houver somente um k estado, ou seja k =1, o algoritmo basicamente se transforma em um Hill Climbing.

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Descreva a técnica de Busca de Feixe Local e a sua variante, a Busca de Feixe Local Estocástica.

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Descreva a técnica de Busca de Feixe Local e a sua variante, a Busca de Feixe Local Estocástica.

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A técnica de Busca de Feixe Local busca adicionar  mais de um estado na memória. Esse algoritmo mantém k estados ao invés de apenas um. Primeiramente é gerado k estados aleatórios, alocando dentro do problema. Em cada passo é gerado os sucessores de todos os k estados mais promissores. E isso acontece até alcançar o objetivo, caso não encontre objetivo, é gerado novamente os estados sucessivos e repetido até encontrar o objetivo.
A sua variante, tenta resolver o problema de diversidade dos k escolhidos. A Busca de Feixe Local Estocástica gera k sucessores "aleatoriamente", porém se baseia na função de avaliação, para determinar a probabilidade de ser escolhido, os que tiverem maior função de avaliação, tem mais chances de serem escolhidos, como se houvesse uma seleção natural.

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Qual algoritmo pode resultar se tiver uma busca de têmpera simulada com T = 0 em todos os momentos?

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Qual algoritmo pode resultar se tiver uma busca de têmpera simulada com T = 0 em todos os momentos?

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Se o T=0, podemos assumir o algoritmo de Hill Climbing, onde não será possível pular os mínimos ou máximos locais.