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Uso de métodos de pesquisa local e pesquisa local estocástica usando um problema de geração de polígonos simples.

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KatFT/Inteligencia-Artificial-TSP

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Inteligência Artificial TSP

O objetivo desde trabalho foi usar métodos de pesquisa local e pesquisa estocástica usando um problema de geração de polígonos simples para resolução de TSP. Os algoritmos/heurísticas implementados(as) foram os seguintes:

  • Permutação (Heurística)
  • Nearest-Neighbour First (Heurística)
  • Hill Climbing (Algoritmo)
  • Simulated Annealing (Algoritmo)

Compilar e executar

javac RPG.java && java RPG Executar interface gráfica python: python3 Pontos.py

Para visualização dos poligonos, temos um programa python que faz a representação gráfica.

Programa contem um menu informativo, cada numero corresponde ao numero do exercicio de avalição.

Caso comece a executar o programa sem escolher a opçao 1, o programa automaticamente pede para inserir os valores pedidos(nº pontos e o range) no exercicio em falta. Acontece o mesmo no exercício 2, caso execute o programa sem escolher a opcao 2, o programa pede para inserir a opcao correspondente ( permutation ou nearest-neightbout first). Os exercicios 2 e 4, contem alineas cada uma com um menu correspondente. O exercício 3 tem a opcao se queremos que imprima a lista de candidatos ou nao. Caso escolha o exercicio 4, faça ou nao o exercicio 3, o programa faz automaticamente as modificaçoes de acordo com o algoritmo 2-exchange. Caso escolha o exercicio 5, o programa faz automaticamente as modificações segundo o algoritmo simulated annealing.

Exercicios resolvidos: 1, 2, 3, 4 e 5 Bugs: não detetados.

Grupo 31 Catarina Teixeira up201805042 Patrícia Vieira up201805238

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