# data[].attributes.headline
2. Qual é a diferença entre um máximo local e um máximo global?

# data[].attributes.subject
2. Qual é a diferença entre um máximo local e um máximo global?

# data[].attributes.body
O máximo local não necessariamente representa a maior soma possível, já o máximo global (melhor solução) sim.

# data[].attributes.headline
4.Qual a ideia básica da Busca de Têmpera Simulada?

# data[].attributes.subject
4.Qual a ideia básica da Busca de Têmpera Simulada?

# data[].attributes.body
Ideia da busca de têmpera simulada:

A cada iteração uma função objetivo avalia a nova solução:

A solução nova é melhor do que a atual?  Se sim, substitui.
E se se for pior? Tem uma probabilidade de trocar para essa solução pior no início das iterações.

E essa é a ideia principal: aceitar soluções piores no início (em alusão à altas temperaturas) e ir aceitando soluções melhores gradativamente até ao final (moldar melhor a solução em quanto esfria).

# data[].attributes.headline
3. Descreva a técnica Hill-Climbing (Subida pela Encosta). Quais as suas limitações?

# data[].attributes.subject
3. Descreva a técnica Hill-Climbing (Subida pela Encosta). Quais as suas limitações?

# data[].attributes.body
A técnica busca os valores ao lado que são maiores que o atual. Ao chegar em um plateau ou valores menores, o algoritmo para. Nesse ponto surgem os problemas, porque pode ser que a solução chegou apenas em um "local maximum" conforme a imagem, quando na verdade se busca o "global maximum"

# data[].attributes.body
A busca local é uma técnica de otimização que tem o objetivo de encontrar a melhor solução em um espaço de soluções. Diferente de outros algoritmos de busca, como busca em profundidade e largura, a busca local não uma possui estrutura de fila ou lista. Esse algoritmo parte de um ponto inicial arbitrário, e apenas considera a posição de seus vizinhos atuais para decidir seu próximo passo. Por conta de seu funcionamento simples, geralmente este algoritmo encontra soluções não ótimas, pois chega em uma solução que parece boa, observando seus vizinhos, mas que não considera o contexto global do problema.

# data[].attributes.headline
5. Descreva a técnica de Busca de Feixe Local e a sua variante, a Busca de Feixe Local Estocástica.

# data[].attributes.subject
5. Descreva a técnica de Busca de Feixe Local e a sua variante, a Busca de Feixe Local Estocástica.

# data[].attributes.body
A busca de feixe local inicia várias tentativas de busca de maior valor ao mesmo tempo, com isso é possível juntar todas as soluções e ver qual é a melhor com base em algum critério de escolha. A diferença para sua variante Estocástica é que ela é mais adequada para situações com muitas opções de escolha, pois ela usa aleatoriedade no processo de seleção da melhor solução.

# data[].attributes.headline
6. Qual algoritmo pode resultar se tiver uma busca de feixe local com k = 1?

# data[].attributes.subject
6. Qual algoritmo pode resultar se tiver uma busca de feixe local com k = 1?

# data[].attributes.body
O algoritmo resultante é um algoritmo de busca local. Isso porque ele avalia a solução vizinha, se melhor substitui. Porém como k = 1, não há variação, e isso pode ser um problema porque pode não encontrar a solução ótima global, e sim ótima local.

# data[].attributes.headline
7. Qual algoritmo pode resultar se tiver uma busca de têmpera simulada com T = 0 em todos os momentos?

# data[].attributes.subject
7. Qual algoritmo pode resultar se tiver uma busca de têmpera simulada com T = 0 em todos os momentos?

# data[].attributes.body
O algoritmo resultante é um algoritmo de busca local. Porém como T = 0, não há variação de temperatura, e portanto é como se o algoritmo nem tivesse iniciado de fato.