Busca Local

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Across
  1. 1. A subida de encosta com reinício aleatório conduz uma série de buscas de subida de encosta a partir de estados iniciais gerados de forma ____________, até encontrar um objetivo.
  2. 6. Se tiver uma busca de feixe local com k = 1, pode resultar no algoritmo ______________ ______________.
  3. 8. Uma variante de subida de encosta é a subida de encosta _______________ que escolhe de forma aleatória os movimentos encosta acima; a probabilidade de seleção pode variar com a declividade do movimento encosta acima. Em geral, isso converge mais lentamente que a subida mais íngreme, mas, em algumas configurações de estados, encontra soluções melhores.
  4. 10. A subida de encosta não examina antecipadamente valores de estados além dos vizinhos ___________ do estado atual.
  5. 13. O algoritmo de busca de subida de encosta acompanha um estado atual e, a cada iteração, prossegue para o estado vizinho com valor mais alto – ou seja, ele segue na direção que oferece a encosta mais _________.
  6. 16. Na busca em ______________ ______________ , cada processo de busca opera independentemente uns dos outros.
Down
  1. 2. Um máximo __________ é um pico mais alto que cada um de seus estados vizinhos, embora seja mais baixo que o máximo global.
  2. 3. Para explicar a têmpera simulada, é necessário mudar o ponto de vista de subida de encosta para a descida de gradiente (isto é, minimização do custo) e imaginar a tarefa de colocar uma bola de pingue-pongue na fenda mais profunda em uma superfície acidentada. Se simplesmente deixar a bola rolar, ela acabará em um ________ local.
  3. 4. Na busca em ______________ ______________ , informações úteis são compartilhadas entre todas as buscas realizadas em paralelo.
  4. 5. Um _________ é uma área plana no espaço de estados. Ele pode ser um máximo local plano, a partir do qual não existe nenhuma saída encosta acima, ou uma planície, a partir da qual é possível prosseguir.
  5. 7. O algoritmo de busca em feixe local mantém o controle de k estados, em vez de somente um. Ela começa com k estados gerados aleatoriamente. Em cada passo, são gerados todos os sucessores de todos os k estados. Se qualquer um deles for um objetivo, o algoritmo irá parar. Caso contrário, ele selecionará os k melhores ______________ a partir da lista completa e repetirá o procedimento.
  6. 9. ______________ resultam em uma sequência de máximos locais que torna muito difícil a navegação para algoritmos gulosos.
  7. 11. O algoritmo de busca de subida de encosta termina quando alcança um “pico” em que nenhum ___________ tem valor mais alto.
  8. 12. O algoritmo de busca de subida de encosta funciona como tentar alcançar o cume do Monte Everest em meio a um nevoeiro denso durante uma crise de __________.
  9. 14. Se tiver uma busca de têmpera simulada com T = 0 em todos os momentos, pode resultar no algoritmo ______________ ______________ .
  10. 15. Uma variante de subida de encosta é a subida de encosta com ______________ aleatório, que adota o princípio prático: “Se não tiver sucesso na primeira vez, continue tentando”.