Breves conceptos del tema.

1. Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Defensa
Universidad Nacional Experimental Politécnica de la Fuerza
Armada
UNEFA
Integrante:
Félix Alvarado
C.I:22264533
Sección: 7D02IS

2. Definición: Los procesos de búsqueda son una serie de esquemas de representación del conocimiento,
que mediante diversos algoritmos nos permite resolver ciertos problemas desde el punto de vista de la I.A

3. Busqueda exhaustiva (a ciegas)
Cuando no exista información especifica sobre el
problema que nos ayude a determinar cual es el mejor operador
que se debería aplicar en cada momento o en el mejor nodo por
el que continuar la búsqueda.
Sólo utiliza información acerca de si un estado es o no
objetivo para guiar su proceso de búsqueda.

4. Busqueda exhaustiva (a ciegas)
 Búsqueda en amplitud
 Búsqueda en profundidad
 Búsqueda en profundidad progresiva
 Búsqueda bidireccional

5. Búsqueda en amplitud
Procedimientos de búsqueda nivel a nivel.
Para cada uno de los nodos de un nivel se aplican todos
los posibles operadores.
No se transmite ningún nodo de un nivel antes de haber
expandido todos los del nivel anterior.
Se implementa con una estructura FIFO
Ventajas
• Si existe la solución, la
encuentra en la menos
profundidad posible.
Desventaja
• Explosión combinatoria,
aparece frecuentemente
debido a la alta complejidad
espacial y temporal de esta
técnica.

7. Búsqueda en profundidad La búsqueda se realiza por una sola rama del árbol hasta encontrar una solución o hasta que
se tome la decisión de terminar la búsqueda por esa dirección.
 Terminar la búsqueda por una dirección se debe a no haber posibles operadores que aplicar
sobre el nodo hoja o por haber alcanzado un nivel de profundidad muy grande.
 Si esto ocurre se produce una vuelta atrás (backtracking) y se sigue por otra rama hasta
visitar todas las ramas del árbol si es necesario.
Ventajas
• Tiene menor complejidad
espacial que búsqueda en
amplitud.
Desventaja
• Se pueden encontrar
soluciones que estás mas
alejadas de la raíz que
otras.
• Existe el riesgo de presencia
de bucles infinitos.

9. Búsqueda en profundidad
progresiva
• Se define una profundidad predefinida.
• Se desarrolla el árbol realizando una búsqueda en profundidad hasta el límite definido en el
punto anterior.
• Si se encuentra la solución entonces FIN
• En caso contrario, se establece un nuevo límite y volvemos al segundo paso.

11. Búsqueda bidireccional• Se llevan a la vez dos búsquedas, una descendente desde el nodo inicial y otra ascendente
desde el nodo de meta.
• Al menos una de estas dos búsquedas debe ser en anchura para que el recorrido ascendente
y descendente puedan encontrarse en algún momento.
• Cuando se llegue a un nodo donde ya había sido explorado con el otro tipo de búsqueda, el
algoritmo acaba.
• El camino solución es la sima de los caminos hallados por cada búsqueda desde el nodo
mencionado hasta el nodo inicial y hasta el nodo meta.

13. Busqueda heuristica ()
Las técnicas de búsqueda heurística usan el
conocimiento del dominio para adaptar el solucionador
y, de esta manera, éste sea más potente y consiga
llegar a la solución con mayor rapidez. Por tanto, estas
técnicas utilizan el conocimiento para avanzar buscando
la solución al problema.

14. Busqueda heuristica ()
 Gradiente
 Primero el mejor
 Búsqueda en haz
 Algoritmo A

15. GradienteElegir el camino de máxima pendiente,
usando para ello la función de evaluación.
Ventajas
• Se llega a la solución con
poco coste computacional.
Desventaja
• Puede ser que el problema
no sea compatible con este
método, y, por lo tanto, no
conseguiremos obtener la
solución.

16. Primero el mejor
Elegir como siguiente nodo aquel con
mayor función de evaluación
Ventajas
• No depende en exceso de la
función de evaluación.
Desventaja
• Excesiva complejidad
espacial, pues se deben
guardar todos los nodos
abiertos.

17. Búsqueda en haz
Ventajas
• Más permisible.
Desventaja
• En caso de que el sistema
sea irrevocable, este
método no actúa con
eficacia.
Elegir un conjunto de nodos como los
siguientes a expandir, y hacerlo de forma
irrevocable.

18. Algoritmo A
Ventajas
• Soluciones más cercanas a
la raíz.
Desventaja
• La función de evaluación se
complica.
Ponderar a la vez lo cerca que estamos
del nodo meta y lo lejos que estamos del
nodo inicial.