É evidente que a Inteligência Artificial é um ramo muito promissor da Ciência da Computação. Porém, também é sabido que - por uma série de fatores - os investimentos em pesquisa deixam a desejar. Por isso, este breve estudo busca contribuir de maneira simples com o desenvolvimento da Ciência da Computação, trazendo uma breve análise comparativa entre algumas das principais metaheurísticas para a solução do problema matemático das n-Rainhas, implementando e adaptando-as para obter seu melhor desempenho. Ademais, utilizou-se a linguagem de programação Python que, por ser uma linguagem de alto nível, facilita a compreensão de quem queira reutilizar, adaptar ou simplesmente analisar o código-fonte dos algoritmos implementados e, também, um computador pessoal simples, contando com um processador i3, 4GB de RAM e sistema operacional linux Mint. Por fim, para cumprir com o objetivo de uma metodologia rigorosa de testes, os mesmos foram realizados por um algoritmo que armazenou os resultados de uma bateria de testes executados durante 48 horas sem cessar, calculou a média de cada algoritmo em cada tamanho de tabuleiro e gerou gráficos a partir dos dados coletados por ele, tudo isso para facilitar a análise e deixar em evidência as peculiaridades de cada metaheurística. Como resultado, pode se concluir que a Busca Tabu e Simulated Annealing obtiveram resultados semelhantes, porém, bem superiores ao Algoritmo Genético que foi um dos mais usados e elogiados em TCCs e artigos encontrados em pesquisas. Os dados estatísticos serão apresentados na forma de banner durante a mostra de ciências.

Referências bibliograficas:

RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Campus, 2004.

LUGER, George F. Inteligência artificial. 4. ed. Porto Alegre: Bookman, 2004.

KRUSE, Rudolf et al. Computational Intelligence: A Methodological Introduction. London: Springer- Verlag, 2013.

REZENDE, Solange O. Sistemas Inteligentes: fundamentos e aplicações. Barueri: Manole, 2002.