Introdução
Introdução Problemas de Satisfação de Restrições
No vasto campo da Inteligência Artificial, os Problemas de Satisfação de Restrições (Constraint Satisfaction Problems - CSPs) surgem como uma classe fundamental e poderosa de problemas (LUGER, 2008). Sua relevância reside na capacidade de modelar e resolver uma ampla gama de desafios práticos, desde o planejamento de horários e alocação de recursos até a configuração de produtos e o clássico quebra-cabeça de coloração de mapas. A essência dos CSPs reside na identificação de um estado ou conjunto de valores para variáveis que satisfaça um conjunto predefinido de limitações ou restrições.
Uma característica distintiva dos CSPs é a sua estrutura inerente. Ao contrário de abordagens de busca genéricas que exploram um espaço de estados de forma atômica, os algoritmos de CSPs exploram a estrutura das restrições para eliminar grandes porções do espaço de busca de maneira eficiente. Isso é frequentemente alcançado através da propagação de restrições, uma técnica que ajusta os possíveis valores de variáveis com base nas restrições existentes e nas atribuições já feitas, garantindo a consistência local e podando ramos inviáveis da árvore de busca (RUSSELL; NORVIG, 2010).
A representação de um CSP é frequentemente visualizada através de um grafo de restrições, onde os nós simbolizam as variáveis e as arestas (ou hiperarestas) representam as restrições que envolvem essas variáveis. Essa abstração não apenas facilita a compreensão do problema, mas também orienta a aplicação de heurísticas e algoritmos específicos. Exemplos clássicos, como a coloração de mapas (onde regiões adjacentes não podem ter a mesma cor), o problema das N-Rainhas (posicionar N rainhas em um tabuleiro NxN sem que se ataquem) e o planejamento de tarefas em linhas de montagem (respeitando precedências e recursos), ilustram a versatilidade e aplicabilidade dos CSPs.
Este portfólio explora os conceitos fundamentais dos CSPs, suas técnicas de resolução e sua conexão com o paradigma de agentes inteligentes, demonstrando como essa abordagem contribui significativamente para a construção de sistemas capazes de raciocinar e encontrar soluções em ambientes complexos e restritos.
Bibliografia
LUGER, George F. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. 6th ed. Boston: Addison-Wesley, 2008.
RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2010.
SUTTON, Richard S.; BARTO, Andrew G. Reinforcement Learning: An Introduction. 2nd ed. Cambridge, MA: MIT Press, 2018.
| Versão | Data | Modificação | Nome | GitHub |
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03/06/2025 | Criação do documento | Ana Beatriz Norberto | @ananorberto |