Problema das N-Rainhas

Relatório Trabalho Prático 3 – Problema das N Rainhas – Laboratório de Inteligência Artificial

Diego Ascânio Santos

1. Introdução

O problema das N-Rainhas consiste em dispor N rainhas (do jogo de xadrez) em um tabuleiro de casas negras e claras de dimensão NxN de forma que as rainhas não se ataquem em nenhum momento, respeitadas as movimentações da peça (Horizontal, Vertical e Diagonal). Existem várias abordagens para se resolver esse problema, tais como a abordagem back track (um tipo de abordagem por força bruta) e abordagens utilizando algorítmos genéticos e algorítmos de subida de encosta avaliando funções de fitness, sendo as últimas duas as que foram implementadas para solucionar esse problema.

2. Conceitos:

Função de Fitness:

Uma função matemática que mapeia um determinado valor de entrada (ex: disposição das linhas que as rainhas ocupam em cada coluna do tabuleiro – [0, 7, 2, 1, 4, 5, 3, 6]) e retorna um valor numérico para essa entrada. A finalidade desse valor numérico gerado por essa função é a de definir o quão útil ou ótima é uma entrada para a solução de um problema e ela é usada pelos algoritmos genético e de subida de encosta para encontrar a solução ótima (local ou global) de um problema.

Algoritmos Genéticos (AG):

São algoritmos baseados em mecanismos de seleção natural (Darwin) e estruturas genéticas (Mendel) utilizados para resolução de problemas de otimização e busca. Foram propostos inicialmente em 1975 pelo professor John Holland, da universidade de Michigan.

Algoritmos de Subida de Encosta:

É um algoritmo de busca local que não armazena a es utilizado para encontar o estado objetivo de um problema de otimização / busca sem se importar com a sequência de passos tomada. Esse algoritmo consiste em uma repetição que percorre o espaço de estados no sentido do valor que atinge o objetivo da função (Crescente – maximização, Decrescente – minimização) e termina quando um pico (Maximização) ou vale (Minimização) são encontrados – pontos onde a derivada da função objetivo é igual a 0. Pelo fato do algoritmo não armazenar a estrutura de dados de busca, duas analogias bem simplórias podem ser utilizadas para explicar o conceito do algoritmo. A primeira, oriunda da transparência da disciplina compara o algoritmo ao ato de “Subir o monte everest em meio a uma crise de amnésia”, podendo ser aplicada aos problemas de maximização. A segunda definição, oriunda da experiência de eventos não tão agradáveis vivenciados em estádios de futebol, compara o algoritmo a “Descer um barranco do mineirão antigo correndo de um arrastão da torcida do flamengo sem nem olhar pra trás e sem nem saber o caminho tomado para tal.”, podendo ser aplicada a problemas de minimização.

3. Experimento

O experimento consistiu em implementar:

1. 1.        Função Fitness

        2.        Algoritmo de Subida de Encosta

        3.        Algoritmo Genético

        4.        Junção híbrida entre AG e Subida de Encosta

E após a implementação da função fitness, dos algorítmos e da junção híbrida entre os dois, testou-se a execução dos algoritmos 10 vezes para tabuleiros nxn de tamanhos: n = (6, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512) para pegar o melhor indivíduo encontrado, o pior indivíduo, a média dos indivíduos e o desvio padrão da amostra.

4. Estratégias de implementação.

1. Função Fitness

Dado o objetivo do problema das n-rainhas, o ideal é que em um tabuleiro de casas negras e brancas, o número de rainhas que não estejam se atacando seja máximo. Pode-se calcular o número de ataques entre rainhas em um tabuleiro à partir das coordenadas que elas ocupam em um tabuleiro nxn, usando duas abordagens: A distância entre um par de rainhas ou a inclinação da reta existente entre as coordenadas de um par de rainhas. A primeira abordagem, utilizada inicialmente, consistiu em calcular as distâncias que cada rainha em um tabuleiro mantinha para as outras e averiguar se essa distância era um número inteiro (se o resto da divisão da distância por 1 dava 0 – configurando um ataque horizontal ou vertical) ou se essa distância era um múltiplo de2 (se o resto da divisão da distância por2 dava 0 – configurando um ataque diagonal). Se as condições supracitadas fossem verdadeiras, configurava-se um ataque e portanto a função fitness diminuia em 1 o valor da variável interna pares (inicialmente valendo n**2 e tendo valor ótimo de n*(n-1), uma vez que cada rainha atacava a si própria, já que a distância para ela mesma era um número inteiro). Conceitualmente, a primeira abordagem era correta e válida, mas na prática isso não aconteceu por conta da implementação de operações de ponto flutuante da linguagem python que considerou como ataques alguns movimentos que não eram de ataque, por problemas na precisão de ponto flutuante que independente da linguagem de programação irão acontecer, por conta do padrão IEEE 754.

Como a primeira abordagem não ofereceu valores concisos, foi necessária pensar em outra abordagem mais simples para servir com solidez o propósito da função fitness. À partir disso, pensou-se em utilizar o cálculo da inclinação das retas entre duas rainhas dispostas em um tabuleiro para averiguar se elas se atacam ou não. Essa abordagem mostrou-se muito mais simplificada e sólida do que a primeira e independentemente dos valores das coordenadas das rainhas em um tabuleiro, o valor da inclinação das retas é sempre a tangente do Ângulo de inclinação delas. Os angulos que configuram ocasiões de ataque entre as rainhas são somente 3: 0°, 45° e 90° e os valores da tangente de cada um desses ângulos são respectivamente 0, 1 e infinito e esses valores foram considerados para a função de fitness avaliar se uma situação de ataque exisitia ou não. Quando essas condicções de ataque eram verdadeiras, assim como na primeira abordagem, o valor da variável interna pares diminuia em 1.

1. Algorítmo de subida de encosta

O algoritmo de subida de encosta foi implementado tal qual o exemplo que encontra-se na transparência utilizada em sala de aula. Sendo uma função que recebe como parâmetros: s – um indivíduo a ser avaliado inicialmente, N – conjunto de vizinhos de s que podem ser úteis para adentrarem a vizinhança e f – um objeto apontando para uma função de fitness a ser avaliada, apontando por padrão para a função fitness. Quando o algoritmo de subida de encosta é chamado, ele avalia o indivíduo inicial s e todos os possíveis vizinhos que podem ser úteis para encontar um pico da função, ou seja, todos aqueles cujo o valor de fitness seja maior ou igual ao valor do fitness de s. À partir daí, ele passa a explorar a vizinhança de s e atualiza a variável s para o indivíduo de maior valor na vizinhança. E esse processo é repetido até não existir mais vizinhos úteis (que tenham valor maior ou igual a s). No final, o indivíduo s de maior fitness é retornado e a execução finaliza.

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