Geração de estados iniciais difíceis e solucionáveis para Sokoban

• Autor(a) principal: Bento, Dâmaris da Silva
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/27610
• topic: Algoritmos heurísticos; Sokoban (Jogo); Sistemas de reconhecimento de padrões; Inovações tecnológicas; Automato celular; Teoria sequencial de máquina; Ciência da Computação

Nesse trabalho lidamos com a tarefa de geração de estados difíceis e solucionáveis para problemas de busca em espaço de estados, mais especificamente para o domínio de Sokoban. O foco principal está na geração de estados iniciais, que tem aplicações em aprendizagem de máquina e humana, assim como na avaliação de sistemas de planejamento. Introduzimos métricas de dificuldade baseadas em base de dados de padrões, que aproximam métricas conhecidas por correlacionar com o tempo neces- sário para humanos resolverem problemas de busca em espaço de estados. Além disto, propomos o uso de informação estrutural de problemas de busca por meio do conceito de novidade para aumentar a exploração do espaço de estados enquanto é realizada a busca por estados iniciais. Nós então apresentamos um sistema cha- mado β que usa nossas métricas de dificuldade e a informação estrutural do espaço de busca do problema para guiar uma busca para a geração de estados iniciais. Resultados empíricos em labirintos de Sokoban mostram que β é capaz de superar substancialmente o atual estado da arte em geração de estados iniciais. Nossa abor- dagem gera estados iniciais com quase cinco vezes mais variáveis do que os métodos existentes. Os estados iniciais gerados por β têm comprimento de solução maior e são tão difíceis de serem solucionados por um solver especializado em problemas de Sokoban, quanto os estados iniciais projetados por especialistas humanos.