Intel·ligència Artificial · Solid.js + FastAPI · FIB-UPC
Desastres IA
Cerca local en un model d'ajuda en desastres: helicòpters rescaten grups en centres en un ordre optimitzat. App web full-stack amb un mapa 2D interactiu i un tauler d'experiments — compara hill climbing vs simulated annealing amb 3 heurístics i 6 funcions successores.
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
🚁
Web App completa
Solid.js + FastAPIExecuta el contenidor Docker per accedir al solucionador interactiu complet amb totes les funcionalitats.
🗺️
Mapa 2D interactiu
Mapa Canvas amb rutes d'helicòpters, tooltips de grups i assignacions per color
📊
Tauler d'experiments
Execució per lots amb comparacions boxplot de totes les configuracions
⚙️
Configuració completa
3 heurístics, 6 funcions successores, 3 estats inicials i paràmetres SA ajustables
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.