Artificial Intelligence · FIB-UPC
Desastres IA
Cerca local en un model d'ajuda en desastres: helicòpters rescaten grups en centres en un ordre optimitzat. Compara hill climbing vs simulated annealing — s'executa completament al teu navegador.
Cerca Local
AIMA · Java + Python📋
Estat
Cua ordenada de grups per helicòpter
🔀
SWAP
Intercanvia dos grups de posició
📊
Puntuació
H2 = suma del temps de tots els helicòpters
🔍
Cerca
HC escala · SA explora amb salts aleatoris
Esquema del problema
Els helicòpters surten de bases i serveixen als centres en un ordre optimitzat. Els grups tenen mides i prioritats. Capacitat: 15 persones per viatge, 10 min de descans entre sortides.
Funcions heurístiques
H1
Barreja de makespan (temps màx d'heli) i temps total, ponderat per repartir càrrega
H2usada a la demo
Minimitza la suma de temps de finalització de tots els helicòpters
H3
H1 + penalització per grups prioritaris rescatats tard (urgència)
Operadors successors
SWAPGENERALREDUCIDOSWAP + GENERALSWAP + REDUCIDOEstocàstic
6 funcions successores en Java (DesastresSuccessorFunction1–6). La demo utilitza SWAP. Passa el ratolí per veure'n detalls.
⚡
Executar demo
HC / SA · 7 grups · 3 helicòpters · s'executa al navegador
Com funciona: Distribució 2D aleatòria (amb llavor) amb 2 bases i 7 grups. Colors = helicòpter assignat. HC tria el millor veí SWAP fins estancar-se; SA de vegades accepta pitjors moviments per escapar de mínims locals.