2. SISTEMAS DE REDUCCIÓN.-
Objetivo: Reducir un problema en subproblemas
más sencillos que el problema original.
Ejemplo: integrales por partes.
Grafos: en un grafo de reducción, cada uno de los
nodos representan un subproblema del problema
original.
3. BÚSQUEDA HEURÍSTICA.-
Los métodos de búsqueda heurística disponen de
alguna información sobre la proximidad de cada
estado a un estado objetivo, lo que permite explorar
en primer lugar los caminos más prometedores.
Newell, Shaw y Simon en 1963 dieron la siguiente
definición: "Un proceso que puede resolver un
problema dado, pero que no ofrece ninguna garantía
de que lo hará, se llama una heurística para ese
problema".
4. CARACTERÍSTICAS DE LA BÚSQUEDA
HEURÍSTICA.-
No garantizan que se encuentre una solución,
aunque existan soluciones.
Si encuentran una solución, no se asegura que
esta tenga las mejores propiedades (que sea de
longitud mínima o de coste óptimo).
En algunas ocasiones (que, en general, no se
podrán determinar a priori), encontrarán una
solución (aceptablemente buena) en un tiempo
razonable.
5. EJEMPLO:
La basada en la distancia Manhattan Se asocia a
cada casilla un número que es la suma de las
distancias horizontal y vertical a su posición en el
tablero objetivo (esto es, la suma de diferencias de
sus coordenadas x e y). La función heurística es la
suma de las distancias de cada una de las casillas
(excluyendo la que se encuentra vacía).
H(Ei)=2 (1 de la casilla
1 más 1 de la casilla 8)
6. ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDAS
Gradiente:
• Metodología: elegir el camino de máxima pendiente,
usando para ello la función de evaluación.
• Tipo: irrevocable.
• Ventajas: se llega a la solución con poco coste
computacional.
• Inconvenientes: puede ser que el problema no sea
compatible con este método, y, por lo tanto, no
conseguiremos obtener la solución.
7. Primero el mejor:
• Metodología: elegir como siguiente nodo aquel con
mayor función de evaluación.
• Tipo: tentativo.
• Ventajas: no depende en exceso de la función de
evaluación.
• Inconvenientes: excesiva complejidad espacial, pues
se deben guardar todos los nodos abiertos.
ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDAS
8. Búsqueda en haz:
• Metodología: elegir un conjunto de nodos como los
siguientes a expandir, y hacerlo de forma irrevocable.
• Tipo: irrevocable/tentativo.
• Ventajas: más permisible.
• Inconvenientes: en caso de que el sistema sea
irrevocable, este método no actúa con eficacia.
ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDAS
10. Algoritmo A*:
• Metodología: Ponderar a la vez lo cerca que estamos
del nodo meta y lo lejos que estamos del nodo inicial.
• Tipo: tentativo.
• Ventajas: soluciones más cercanas a la raíz.
• Inconvenientes: la función de evaluación se complica
ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDAS
