pre aula dia 09/07

docs/aulas/08_heuristica/index.md

@@ -121,6 +121,8 @@ Ao executar:
 
 O algoritmo abriu muitos nodos de forma desnecessária? 
 
+<!--
+
 ## Entrega do exercício
 
 * Para a implementação e entrega deste exercício nós vamos utilizar o [Github Classroom](https://classroom.github.com/a/OQePW2ai). 
@@ -131,6 +133,8 @@ O algoritmo abriu muitos nodos de forma desnecessária?
 
 * **Prazo para a entrega**: 10/03/2024 (domingo) até às 23:30 horas.
 
+-->
+
 ## Usando heurísticas para otimizar a busca na árvore
 
 ??? warning "O que é uma heurística?"

docs/aulas/08_heuristica_parte_3/index.md

@@ -9,7 +9,9 @@ No problema apresentado na [aula passada](../08_heuristica/index.md) teve alguma
     A heurística é admissível quando ela nunca superestima o custo para alcançar o objetivo.
 
 
-## Problema do Taxi Driver
+## Problemas
+
+### Problema do Taxi Driver
 
 Considere um agente que precisa levar um passageiro de um ponto A para um ponto B como apresentado no mapa abaixo: 
 
@@ -21,7 +23,7 @@ Para as dimensões apresentadas acima talvez algoritmos de busca cegos poderiam
 
 **O que é necessário fazer para implementar uma solução que sempre fornece uma solução ótima para o problema? Independente das dimensões do mapa?**
 
-## 8-Puzzle
+### 8-Puzzle
 
 Defina uma ou mais heurísticas admissíveis para o problema do [8-puzzle](https://www.aiai.ed.ac.uk/~gwickler/eightpuzzle-inf.html).
 
@@ -31,5 +33,14 @@ Esta mesma heurística pode ser utilizada para o problema do [15-puzzle](https:/
 
 O que muda do problema do 8-puzzle para o 15-puzzle?
 
+### Cavalo e tabuleiro de xadrez
+
+Considerando um tabuleiro de xadrez (`8x8`) com um
+  único cavalo, quais os movimentos que o cavalo deve fazer para
+  percorrer todas as posições do tabuleiro uma única vez e
+  retornar ao ponto de partida?
+
+
+
 
 

docs/aulas/08_heuristica_parte_3_aps/index.md

@@ -0,0 +1,69 @@
+# Problema do 8-Puzzle
+
+Considere o problema dos *8-puzzle* discutido em sala de aula. Implemente uma solução para este problema. 
+
+<p align="center">
+<img src="../../referencias/03_algoritmos_busca/figuras/fig03-04.png" alt="Grafo" width="400"/>
+</p>
+
+Implemente um agente autônomo que consegue resolver este problema. Você deve adotar uma matriz como forma de representação dos estados. Por exemplo, o estado inicial indicado acima deve ser representado da seguinte forma: 
+
+```python
+[[5,4,0],[6,1,8],[7,3,2]]
+```
+
+ou seja, o espaço em branco deve ser representado por um `zero`. O estado final apresentado acima deve ser representado da seguinte forma: 
+
+```python
+[[1,2,3],[8,0,4],[7,6,5]]
+```
+
+As operações que o agente sabe fazer são: 
+
+* `cima`: o agente move o espaço em branco para cima;
+* `baixo`: o agente move o espaço em branco para baixo;
+* `esquerda`: o agente move o espaço em branco para a esquerda, e;
+* `direita`: o agente move o espaço em branco para a direita.
+
+Considerando a forma como os estados são representados e as ações que o agente sabe executar, responda as seguintes perguntas: 
+
+* Qual a estimativa do tamanho do espaço de busca (número de
+    estados possíveis)?
+* Que algoritmo de busca pode ser utilizado para resolver este problema considerando que a solução apresentada precisa ser ótima? 
+
+A entrega da sua implementação deverá ter 1 arquivo chamado `Puzzle8.py` que implementa a interface `State` e que deve passar por TODOS os testes especificados em [test_8_puzzle.py](./src/test_8Puzzle.py). 
+
+O seu agente deve ser capaz de identificar um plano para todos os estados iniciais descritos como fáceis e difícieis no arquivo de testes. Para os estados descritos como impossível o agente precisa retornar a mensagem *"Nao achou solucao"*. Deve-se considerar o estado *goal* em formato caracol, como apresentado abaixo:
+
+| 1 | 2 | 3 |
+|:-:|:-:|:-:|
+| 8 |   | 4 |
+| 7 | 6 | 5 |
+
+Ao implementar o método `successors` do seu agente considere a seguinte ordem para adicionar os nodos em abertos: cima, baixo, esquerda e direita. 
+
+## Formato de entrega
+
+* Para a implementação e entrega deste exercício nós vamos utilizar o [Github Classroom](https://classroom.github.com/a/iZCPEiAe). 
+
+* O link para o enunciado é este aqui [https://classroom.github.com/a/iZCPEiAe](https://classroom.github.com/a/iZCPEiAe). Através deste link você consegue baixar o repositório e começar a sua codificação. 
+
+* **Prazo para a entrega**: 15/03/2022 (sexta-feira) até às 23:30 horas.
+
+* Este trabalho pode ser feito em equipes com até 3 integrantes. 
+
+## Exemplo de código para o método `show_path`
+
+```python
+    def show_path(self):
+        algorithm = AEstrela()
+        if not Puzzle8.tem_solucao(self.tabuleiro):
+            return 'Nao tem solucao' 
+        result = algorithm.search(self)
+        if result != None:
+            return result.show_path()
+        else:
+            return 'Nao achou solucao'
+```
+
+**Detalhe importante sobre o método `tem_solucao`**: uma forma para cálculo se uma determinada configuração tem solução ou não é seguir a seguinte regra: *deve-se calcular a quantidade de inversões necessárias para ordenar certa sequência numérica, determinado por Possível a quantidade de inversões pares e Impossível a quantidade de inversões ímpares*.

mkdocs.yml

@@ -26,10 +26,12 @@ nav:
       - 'aulas/04_x_modelagem/index.md'
 ##      - 'aulas/05_busca_com_custo/index.md'
 ##    # - 'aulas/05_x_busca_cega/index.md'
-#      - 'aulas/07_revisao/index.md'
-#      - 'aulas/08_heuristica/index.md'
-#      - 'aulas/08_heuristica_parte_2/index.md'
-##      - 'aulas/08_heuristica_parte_3/index.md'
+      - 'aulas/07_revisao/index.md'
+    - 'Busca com heurística':
+      - 'aulas/08_heuristica/index.md'
+      - 'aulas/08_heuristica_parte_2/index.md'
+# proxima aula      - 'aulas/08_heuristica_parte_3/index.md'
+# proxima aula     - 'aulas/08_heuristica_parte_3_aps/index.md'
 ##    # - 'aulas/10_heuristica_revisao/index.md'
 ##      - 'aulas/11_contribuindo_aigyminsper/index.md'
 #