Projeto O Mundo do Wumpus - Anbiente para estudo da disciplina de Inteligencia Computacional.
Project description
Universidade Federal do Pará
Campus Universitário de Tucuruí
Faculdade de Engenharia Elétrica
Mundo do Wumpus - Intelegência Computacional
Ambiente para estudo de modelos de Apredizagem de Máquina da disciplina de Inteligência Computacional.
Versões do Projeto
Link Versão 00
Etapa 1 - Gerador Aleatório de Ambientes do Mundo do Wumpus.
- Tamanho (n) = ordem(n) da matriz quadrada (n >= 3). Linha e coluna = (n - 1);
- Objetos: poços (p), Wumpus (W) e ouro (o). Quantidade? [São parâmetros definidos pelo usuário (p, W, o >= O). E, também, podem ser atribuídos automaticamente, de acordo com o tamanho do ambiente (n), via a definição de alguma regra].
- A partir dos objetos, posicionar no ambiente, também, as percepções geradas por cada um deles.
- A casa (0,0) é a única que não pode ter nenhum objeto, pois é a posição inicial do Agente
- Onde houver poço não pode ser posicionado o ouro e o Wumpus. No entanto, estes podem ser posicionados em quaisquer uma das outras casas.
Link Versão 01
Etapa 2 - Agente Reativo (Versão 1).
- O comportamento do Agente é definido a partir de seu conjunto de regras:
- Se < percepções > então < ação >.
- Este conjunto de regras (ou Base de Conhecimento) deve ser especificado por meio de uma tabela, aos moldes da que foi especificada, inicialmente, na “Aula 04';
- A partir da especificação, o próximo passo é codificar o Agente e integrar ao “Gerador Aleatório de Ambientes, de forma a ossibilitar a realização de testes de validação para posterior avaliação de performance;
- Obs.: Serão projetadas várias versões deste Agente. Nesta primeira versão, ele utiliza apenas o conjunto de regras como base de conhecimento. Ou seja, não tem memória e nenhum outro mecanismo mais sofisticado para escolher qual das possíveis regras utilizar. Para isto, deve ser uma escolha aleatória. Além disso, ele tem apenas uma única flecha.
Link Versão 02
Etapa 3 - Agente Reativo (Versão 2).
- Esta versão engloba a versão 1 e, mais, aos moldes do “Modelo Linear de Estruturas de Agentes”;
- Estrutura de memória, que pode ser: uma lista; uma matriz - réplica do ambiente, com anotações feitas pelo agente; ou, outra estrutura de dados definida como mais adequada pela equipe;
- Mecanismo mais inteligente para escolha da regra a ser aplicada, em caso de duas ou mais possíveis de serem utilizadas em determinado instante. Na primeira versão foi utilizada a Estratégia Aleatória. Logo, há liberdade para definir a melhor estratégia para essa finalidade;
- Além disso, uso do conhecimento registrado na memória para auxiliar o processo de escolha da regra a ser aplicada (Inferência? Planejamento?);
- Além disso, uso do conhecimento registrado na memória para auxiliar o processo de escolha da regra a ser aplicada (Inferência? Planejamento?);
- E o que mais a equipe deseje projetar: “- Usem as vossas criatividades”
- Ao final, após o projeto deste Agente, pede-se que este seja classificado de acordo com as estruturas de agentes e justificada a classificação.
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Algorithm | Hash digest | |
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