Usos de las Búsquedas básicas en Inteligencia Artificial

1. DESCRIPCIÓN DE USOS DE LAS
BÚSQUEDAS BÁSICAS:
 Profundidad.
 Anchura
 Heurística
Autor: Jorge Luis Peñafiel A.
InteligenciaArtificial
2010

2. Búsqueda por Profundidad:
Se denomina de ésta manera porque sigue cada
nodo (camino) hasta su mayor profundidad antes
de moverse al siguiente camino del árbol
(búsqueda exhaustiva).
Asumiendo que iniciamos desde el lado izquierdo
y trabajamos hacia la derecha, éste método
involucra trabajar todos los caminos debajo de el
camino de árbol más a la izquierda hasta que un
nodo hoja es alcanzado. Si esta es una meta de
estado, la búsqueda es completada y reportada
exitosa, si el nodo hoja no representa la meta de
estado, la búsqueda se dirige atrás y continúa al
siguiente.
La búsqueda de profundidad es usada por computadoras a menudo
para los problemas de búsquedas; como ubicar archivos en un disco, o
por buscadores para “spidering” en Internet.
Jorge Luis Peñafiel A.

3. Búsqueda por Anchura:
El algoritmo de anchura empieza examinando
todos los nodos de un nivel abajo del nodo raíz.
Si un meta de estado es alcanzada aquí, el éxito
es reportado; de otra forma, la búsqueda
continúa ampliando caminos de todos los
nodos del nivel en curso para posteriormente
bajar al próximo nivel y empezar una búsqueda
e informar sobre el éxito cuando un nodo meta
es encontrado, y reportar una falla si todos los
nodos han sido revisados y ningún nodo meta
ha sido encontrado.
La búsqueda por Anchura se usa en los protocolos de encaminamiento
basados en vector de distancias, por ejemplo el Protocolo de
encaminamiento de información (RIP).
Jorge Luis Peñafiel A.

4. Búsqueda Heurística:
Expande nodos por selección juiciosa seleccionado el nodo más
prometedor; donde éstos nodos estarán identificados por el valor de
su fuerza comparada con sus competidores homólogos con la ayuda de
funciones intuitivas especializadas (heurísticas).
Realiza una búsqueda informada e intenta optimizar dicho proceso
eligiendo los caminos que a priori van a suponer un menor coste.
Estos algoritmos parten de una solución factible y tratan de hallar, por
medio de iteraciones, una solución aún mejor.
Se lo puede utilizar por ejemplo para determinar el menor coste para
un vehículo en llegar a 2 ciudades x distantes, conociendo distancias
entre nodos y rutas de los mismos.
Jorge Luis Peñafiel A.