https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv en-us 2023-10-23 23:17:02 UTC 2023-10-24 00:05:55 UTC hello@padlet.com carolsantos2002_ https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759888351 2023-10-23 23:19:14 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759888351 ntaufenbach https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759891896 O máximo local não necessariamente representa a maior soma possível, já o máximo global (melhor solução) sim.]]> 2023-10-23 23:24:52 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759891896 carolsantos2002_ https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759892186 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). ]]> 2023-10-23 23:25:21 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759892186 ntaufenbach https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759893616 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" ]]> 2023-10-23 23:27:24 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759893616 https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759902013 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.]]> 2023-10-23 23:38:10 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759902013 ntaufenbach https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759903841 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.]]> 2023-10-23 23:40:33 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759903841 carolsantos2002_ https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759907975 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.]]> 2023-10-23 23:45:58 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759907975 carolsantos2002_ https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759914363 2023-10-23 23:52:54 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759914363 carolsantos2002_ https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759915535 2023-10-23 23:54:04 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759915535 carolsantos2002_ https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759915895 2023-10-23 23:54:26 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759915895 https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759925843 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.]]> 2023-10-24 00:03:50 UTC https://padlet.com/carolsantos2002_/ojymond6q4hig8dv/wish/2759925843