Material de apoyo para la materia Inteligencia Artificial de la FCT UNC@. Ver fuentes.

1. Repaso - Ejercicios de búsqueda
Búsqueda a ciegas, Búsqueda informada
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia1

2. BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia2
 Búsqueda primero en anchura (amplitud):
 Se expande primero el nodo raíz, luego todos sus
sucesores, etc.
 Se expanden todos los nodos a una profundidad
antes de expandir cualquier nodo del próximo nivel

3. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia3
 Búsqueda de coste uniforme:
 Expande el nodo con el camino de
coste más pequeño
 Similar a primero en anchura si todos
los costes son iguales.
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)

4. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia4
 Búsqueda primero en profundidad
 Siempre expande el nodo más profundo en la
frontera actual del árbol de búsqueda.
 La búsqueda procede inmediatamente al nivel
más profundo del árbol de bús-queda, donde los
nodos no tienen ningún sucesor.
 Cuando esos nodos se expanden, son quitados
de la frontera, así entonces la búsqueda
«retrocede» al siguiente nodo más su-perficial
que todavía tenga sucesores inexplorados.
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)

5. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia5
 Búsqueda primero en profundidad
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)

6. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia6
 Búsqueda primero en profundidad
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)

7. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia7
 Búsqueda primero en profundidad
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)

8. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia8
 Búsqueda primero en profundidad
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)

9. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia9
 Búsqueda primero en profundidad:
 Búsqueda de profundidad limitada:
aplica un límite de profundidad
predeterminado.
 Los nodos a la profundidad
predeterminada se tratan como si no
tuvieran sucesor.
 Búsqueda con profundidad iterativa:
aumenta gradualmente el límite hasta
que encuentra el objetivo.
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)

10. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia10
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Búsqueda con profundidad iterativa

11. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia11
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Búsqueda con profundidad iterativa

12. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia12
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Búsqueda con profundidad iterativa

13. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia13
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Búsqueda bidireccional: La idea de la búsqueda
bidireccional es ejecutar dos búsquedas
simultáneas: una hacia delante desde el estado
inicial y la otra hacia atrás desde el objetivo,
parando cuando las dos búsquedas se encuentren
en el centro.

14. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia14
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Ejercicio: dado el árbol de la figura donde B es el nodo objetivo y A
es el nodo inicial. Indique el orden en que se visitan los nodos (de
izq a der) para cada uno de los procedimientos siguientes:
 Búsqueda primero en anchura (amplitud)
 Búsqueda en profundidad

15. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia15
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Ejercicio: dado el árbol de la figura donde B es el nodo objetivo y A
es el nodo inicial. Indique el orden en que se visitan los nodos (de
izq a der) para cada uno de los procedimientos siguientes:
 Búsqueda primero en anchura (amplitud):
 A, D, F,G,H, J, C, E, B
 Búsqueda en profundidad:
 A, D, H, B

16. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia16
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Ejercicio: dado el árbol de la figura donde L es el nodo objetivo y A
es el nodo inicial. Indique el orden en que se visitan los nodos (de
izq a der) para cada uno de los procedimientos siguientes:
 Búsqueda primero en anchura (amplitud):
 Búsqueda en profundidad:

17. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia17
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Ejercicio: dado el árbol de la figura donde L es el nodo objetivo y A
es el nodo inicial. Indique el orden en que se visitan los nodos (de
izq a der) para cada uno de los procedimientos siguientes:
 Búsqueda primero en anchura (amplitud):
 A, D, F,G,H, J, C, E, B, K, Z,W,L
 Búsqueda en profundidad:
 A-D-H-B X
 A-D-J-K-L OK

18. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia18
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en amplitud
 Búsqueda en profundidad

19. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia19
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en amplitud:

20. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia20
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en amplitud:

21. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia21
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en amplitud:

22. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia22
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en amplitud:

23. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia23
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en amplitud:

24. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia24
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en amplitud:

25. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia25
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en amplitud:

26. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia26
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en profundidad:

27. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia27
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en profundidad:

28. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia28
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en profundidad:

29. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia29
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en profundidad:

30. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia30
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en profundidad:

31. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia31
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en profundidad:

32. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia32
BÚSQUEDA NO INFORMADA (BÚSQUEDA
A CIEGAS)
 Dado en siguiente grafo, donde A es el nodo inicial y
H el nodo meta, explorarlo mediante los métodos:
 Búsqueda en profundidad:

33. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia33
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
 Búsqueda voraz (avara) primero el mejor: 
evalúa los nodos usando solamente la función
heurística f(n) = h(n).
 Ejercicio: Dado el árbol de la figura en el que el valor adjunto a cada nodo
es el de la función heurística h que señala el grado en que cada nodo
satisface las condiciones del objetivo, recorra el árbol usando el algoritmo
primero el mejor

34. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia34
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)

35. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia35
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)

36. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia36
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)

37. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia37
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)

38. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia38
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)

39. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia39
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
EJERCICIO: Recorra el grafo según el procedimiento Primero el
mejor, suponiendo que los nodos están etiquetados según el valor de
la heurística en cada uno de ellos. Considere que el coste de la
generación de cada sucesor es 1 y realice el mismo estudio siguiendo
el procedimiento A* (f= h + g)

40. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia40
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
Primero el mejor
11PAso 1

41. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia41
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
Primero el mejor
11
22
PAso 2

42. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia42
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
Primero el mejor
11
22
2 2
PAso 3

43. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia43
Primero el mejor
11
22
2 2
33
PAso 4

44. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia44
Primero el mejor
11
22
2 2
33
PAso 5

45. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia45
Primero el mejor
11
22
2 2
33
PAso 6

46. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia46
Primero el mejor
11
22
2 2
33
PAso 7
3

47. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia47
Primero el mejor
11
22
2 2
33
PAso 8
3
4

48. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia48
Primero el mejor
11
22
2 2
33
PAso 9
3
4
5

49. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia49
Primero el mejor
11
22
2 2
33
Camino
encontrado
3
4
5
A, b, d, h, l, m

50. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia50
A*
1+3=41+5=6
PASO 1

51. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia51
A*
1+3=41+5=6
PASO 2
2+8=102+6=8

52. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia52
A*
1+3=41+5=6
PASO 3
2+8=102+6=8
2+7=9 2+9=11

53. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia53
A*
1+3=41+5=6
PASO 4
2+8=102+6=8
2+7=9 2+9=11
3+2=53+4=7

54. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia54
A*
1+3=41+5=6
PASO 5
2+8=102+6=8
2+7=9 2+9=11
3+2=53+4=7

55. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia55
A*
1+3=41+5=6
PASO 6
2+8=102+6=8
2+7=9 2+9=11
3+2=53+4=7

56. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia56
A*
1+3=41+5=6
PASO 7
2+8=102+6=8
2+7=9 2+9=11
3+2=53+4=7
3+5=8

57. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia57
A*
1+3=41+5=6
PASO 8
2+8=102+6=8
2+7=9 2+9=11
3+2=53+4=7
3+5=8
4+7=11

58. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia58
A*
1+3=41+5=6
PASO 9
2+8=102+6=8
2+7=9 2+9=11
3+2=53+4=7
3+5=8
4+7=11
3+0=3

59. BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia59
A*
1+3=41+5=6
Camino
encontrado
2+8=102+6=8
2+7=9 2+9=11
3+2=53+4=7
3+5=8
4+7=11
3+0=3
A, c, g, k

60. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia60
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
 Aplicar el algoritmo A* para hallar el camino que une
las ciudades 1 y 8. Las distancias por carretera entre
las distintas ciudades vienen especificada por la
siguiente tabla:

61. 03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia61
BÚSQUEDA INFORMADA (HEURÍSTICA)
 Además, se dispone de la distancia aérea en línea
recta que existe entre todas las ciudades con la ciudad
de destino:

62. FUENTES:
03/04/2014FCT - UNCA Ing. Héctor Estigarribia62
 http://www.nebrija.es/~cmalagon/ia/ejercicios/ejercicios_busqueda.p
df
 Problemas resueltos de IA – Busqueda y
representación, Galán, González & Mira – UNED.
Pearson, 1998