Algoritmi di ricerca nello spazio delle soluzioni
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In questo archivio sono contenuti alcuni algoritmi di ricerca nello spazio
delle soluzioni, al fine di valutarne le prestazioni nel caso della 
ricerca di soluzioni in due differenti problemi.

Il risultato dell'analisi è disponibile presso l'indirizzo
http://nerd.ocracy.org/em/ai/ricerca_soluzioni.html.

La ricerca è stata fatta per il corso di "Gestione della conoscenza e 
intelligenza artificiale" tenuto dal prof. Elio Piccolo nell'anno 2005/2006
al Politecnico di Torino.

La versione più aggiornate del codice è disponibile all'indirizzo
http://techn.ocracy.org/ai.


Installazione
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L'unico requisito per far funzionare i programmi è la libreria per
grafi NetworkX.
Nel caso non fosse installata nel sistema è possibile scaricare il file
http://optusnet.dl.sourceforge.net/sourceforge/networkx/networkx-0.30-py2.4.egg
e spostarlo nella directory "graph".


Contenuti
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* count.py conteggia il numero di stati raggiungibile per ogni problema

* statistics.py esegue i test due volte, in modo che nella seconda 
  iterazione non vi sia alcun accesso al disco che falsi le tempistiche

* queens.py e slot.py contengono la definizione degli stati e le relative
  euristiche

* queens_dumb.py e slot_dumb.py ereditano da queens.py e slot.py sostituendo
  le euristiche con le versioni meno raffinate

* solvers/*.py è un modulo python contenente gli algoritmi analizzati

* memoize.py è una metaclasse che fa in modo di evitare l'esistenza in 
  memoria di stati duplicati. Non è eccessivamente complicata ma può essere 
  tranquillamente ignorata assumendo che non esistano doppioni di stati e
  che vangano restituiti riferimenti a stati già creati quando ce ne fosse
  la necessità

* tutto ciò che inizia con "test" è un test automatico che non è necessario 
  al funzionamento dei programmi


-- 
Emanuele Aina
http://nerd.ocracy/em/