A atividade prática tem como objetivo a implementação da versão Steepest Ascent da heurística vista em sala denominada Hill-Climbing, que se baseia em um método de busca local que usa um procedimento de melhoria iterativa. A ideia geral é verificar novas soluções candidatas na região da solução corrente (atual) e aceitar novas soluções caso sejam melhores.
O algoritmo foi projetado para minimização.
O algoritmo foi implementado em cima de duas funções matemáticas. Sendo a primeira a Função Quadrática, uma função matemática simples onde o gráfico dessa é uma simples parábola. A segunda função implementada é conhecida como Função de Ackley, que possui um gráfico mais complexo, esse é exibido a seguir.
Os resultados foram obtidos, tendo como base uma perturbação de até 5%. Para a inicialização um valor entre os limites (-10, 10) era aleatoriamente definido e o algoritmo realizaria uma busca local sendo limitado a 10 iterações e tendo um total de 30 amostras.
Os resultados foram obtidos, tendo como base uma perturbação de até 5%. Para a inicialização um valor entre os limites (-5, 5) era aleatoriamente definido e o algoritmo realizaria uma busca local sendo limitado a 10 iterações e tendo um total de 30 amostras.
O projeto foi desenvolvido, para fins didáticos, durante a disciplina de Meta-heurísticas do curso de Bacharelado em Ciência da Computação da UFV – Campus Florestal