Algoritmo guloso

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Algoritmo guloso, ou ganancioso, é uma técnica de algoritmos para resolver problemas de otimização, sempre realizando a escolha que parece ser a melhor no momento; fazendo uma escolha ótima local, na esperança de que esta escolha leve até a solução ótima global.

Funcionamento[editar | editar código-fonte]

Expande os nós que se encontram mais próximos do objetivo (uma linha reta conectando os dois pontos no caso de distancias), desta maneira é provável que a busca encontre uma solução rapidamente. A implementação do algoritmo se assemelha ao utilizado na busca cega, entretanto utiliza-se uma função heurística para decidir qual o nó deve ser expandido.

Vantagens[editar | editar código-fonte]

Algoritmos simples e de fácil implementação.

Desvantagens[editar | editar código-fonte]

  • Nem sempre conduz à soluções ótimas globais. Podem efetuar cálculos repetitivos.
  • Escolhe o caminho que é mais econômico à primeira vista.
  • Pode entrar em loop se não detectar a expansão de estados repetidos.
  • Pode tentar desenvolver um caminho infinito.

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