Algoritmo genético como mecanismo de aprendizagem do agente na resolução do Mundo de Wumpus

O presente artigo faz uma abordagem sobre conceitos relacionados à Inteligência Artificial e sua aplicação para o problema do mundo de Wumpus com a utilização da técnica de Algoritmo Genético (AG). O objetivo é aplicar a técnica de AG como Mecanismo de Aprendizagem de um Agente Inteligente. O modelo de ambiente utilizado foi devidamente formalizado, de acordo com as recomendações feitas por Stuart Russel e Peter Norvig, além do ambiente, foi realizada uma categorização do Algoritmo Genético desenvolvido conforme a teoria e definição de agentes inteligentes. Também foi desenvolvida uma tabela de pontuação e uma equação fitness para o processo de avaliação de cada indivíduo gerado. Além do referencial teórico, apresenta-se todo o processo de execução, os métodos utilizados e os resultados obtidos. O projeto conta com um robusto conjunto de dados resultantes, com a realização de 4.200 execuções obtevese o total de 12.600 arquivos, os quais contêm informações como – pontuação, tempo de execução, melhor cromossomo de cada uma das gerações executadas. Após as discussões dos resultados apresenta-se que os indivíduos gerados tiveram um melhor desempenho em ambientes com menores escalas, destaca-se que o algoritmo teve 97,7% de vitórias no ambiente de dimensão 5x5, seguido de uma drástica queda, como 10,5% de vitórias para o ambiente de dimensão 10x10 e a ineficiência aos demais ambientes testados.