El documento habla sobre grafos y algoritmos de búsqueda en grafos. Explica que un grafo consiste en un conjunto de nodos y aristas que los conectan. Describe diferentes tipos de grafos como grafos no dirigidos y grafos dirigidos. También explica que los algoritmos de búsqueda en grafos usan dos listas llamadas ABIERTOS y CERRADOS para mantener un registro de los nodos explorados y por explorar. Para evitar explorar caminos repetidos, es necesario que los algoritmos recuerden los nodos ya visitados usando

1. MATERIA :INTELIGENCIA
ARTIFICIAL

2. GRAFO
Un grafo es un tipo de dato abstracto
que representa un conjunto finito N de
nodos llamados vértices relacionados
entre si por un conjunto R de arco

3. GRAFO
VERTICES DEL GRAFO
N:{A,B,C,D,E,F,G}

4. Grafo no orientado
Es irrelevante el sentido en los arcos
El arco que los relacionan aparece una
sola vez en el conjunto de arcos del
grafo

5. GRAFO NO ORIENTADO

6. GRAFOS TIPO O
En ocasiones es importante realizar la
búsqueda sobre un grafo de forma que
los caminos duplicados no se exploren.
Tal algoritmo debe realizar la búsqueda
en un grafo dirigido donde un nodo
representa un punto en el espacio de
estados

7. Cada nodo contiene de además de una
descripción de lo que representa en el
estado de espacios, una indicación de lo
prometedor que es, un enlace paterno
que apunta a un mejor nodo desde el
que se ha generado el actual y una lista
de nodos que se genera a partir de el.

8. El enlace paterno nos posibilita
restablecer el camino hacia el objetivo
una ves encontrado.
La lista de sucesores hará posible, si se
ha encontrado un camino mejor a un
nodo ya existente, propagando la
mejora a sus sucesores.
A los grafos de este tipo se les
denomina grafos o

9. Para poder implementar un
procedimiento de búsqueda sobre un
grafo se necesitan dos listas de nodos:
ABIERTOS
CERRADOS

10. ABIERTOS– nodos que se han generado y a
los que se les ha aplicado la función
heurística, pero que no han sido examinados.
CERRADOS– nodos que ya se han
examinado. Es necesario mantener estos
nodos en memoria si lo que se desea es hacer
una búsqueda sobre un grafo y no sobre un
árbol, debido a que cuando se genera un
nuevo nodo, se debe verificar si ese nodo se
había generado con anterioridad.

11. Olvida una rama cuando su coste
supera la mejor alternativa.
El coste de la rama olvidada se
almacena en el padre como su nuevo
coste.

12. EVITAR EVENTOS
REPETITIVOS
Hemos ignorado una de las
complicaciones mas importantes sobre
el proceso de búsqueda
La posibilidad de perder tiempo
expandiendo estados que hayan sido
visitados

13. Ejemplo:

14. DETECION DE EVENTOS
REPETITIVOS
Si el algoritmo no detecta los estados
repetidos estos se pueden provocar que
un problema resoluble sea irresoluble
Para la búsqueda en profundidad los
únicos nodos en memoria son aquellos
del camino que esta desde la raíz hasta
el nodo actual(esto permite eliminar
caminos que forman ciclos)

15. DETECION DE EVENTOS
REPETITIVOS
“Los algoritmos que olvidan su historia
están condenados a repetirla.”

16. ¿A QUE SE REFIERE?
Si un algoritmo recuerda cada estado
que ha visitado entonces puede verse
como la exploración directamente del
grafo de espacios de estados.

17. Continuación…..
Podemos modificar el algoritmo en
general para incluir una estructura de
datos llamada LISTA CERRADA

18. LISTA CERRADA
La búsqueda en grafos en profundidad
interactiva tiene que comprobar si un
camino recién descubierto aun nodo es
mejor que el original y si es así podría
tener que revisar las profundidades y los
costos del camino de los descendentes
nodos.

19. Ejemplo

20. Ejemplo

21. PSEUDOCODIGO

22. Código en JAVA