Introducción a la Búsqueda Informada y Explorada

1. INTRODUCCIÓN
Las estrategias de búsqueda informada también conocida como búsqueda
heurística, resuelve problemas que intenta solucionar el agente ya que cuenta
con información adicional sobre problema, y por medio de este puede encontrar
soluciones de una manera muy eficiente; al contrario de las no informadas que
aunque implementen métodos de búsquedas bidireccionales o con limitación en
los niveles, existe la probabilidad de que el agente nunca encuentre el nodo
objetivo y entre en un ciclo infinito.
MARCO TEÓRICO
¿QUÉ ES UNA FUNCIÓN HEURÍSTICA?
La palabra heurística, se deriva del verbo griego heuriskein, que significa
“encontrar” o “descubrir”. El término técnico “heurística” ha adoptado diversas
connotaciones a lo largo de la historia de la IA.
Actualmente, el término heurística se utiliza más bien como adjetivo, para
referirse a cualquier técnica que permita mejorar el desempeño de caso
promedio en una tarea de resolución de problemas, aunque no necesariamente
permita mejorar el desempeño del peor de los casos. Específicamente, en el
área de los algoritmos de búsqueda, se refiere a una función mediante la cual se
obtiene un estimado del costo de una solución.

2. ¿QUÉ ES UNA BUSQUEDA INFORMADA?
Se denomina búsqueda informada a aquella que busca una solución del
problema, basado en un conocimiento del problema, que va más allá de la
definición del problema en sí.
El primer conjunto de estrategias se denomina búsqueda primero el mejor, que
sirve para expandir las ramas del árbol, luego se aplica una función de
evaluación, que también se conoce como función heurística, ésta función
depende del tipo de problema, en la cual se escoge el que tenga el valor más
bajo, debido a que la función calcula la distancia más corta a el objetivo.
BUSQUEDA VORAZ PRIMERO EL MEJOR
En este tipo de búsqueda se evalúa un conjunto de nodos y se selecciona aquel
que nos provea de una distancia más corta o un costo menor al objetivo, así que,
seguirá un camino elegido, pero podrá regresar si encuentra un callejón sin
salida, su desventaja es que no es óptima ya que no suele encontrar la solución.
BUSQUEDA A*(BUSQUEDA A- ESTRELLA)
En esta búsqueda se evalúa el nodo sumando el costo estimado de ir al nodo
objetivo, esta estrategia deberá cumplir con el requisito de nunca sobreestimar
el costo de alcanzar el objetivo, y puede evaluar tantos nodos como desee para
encontrar su objetivo.
CONCLUSIÓN
Las búsquedas informadas utilizan una función heurística para encontrar una
solución, es decir expanden o recorre el nodo en el árbol donde el costo sea el
menor.
La búsqueda voraz primero el mejor, la búsqueda A* permiten obtener un costo
menor en el camino a la solución de un problema.
La búsqueda heurística con memoria acotada minimiza el uso de memoria que
ha sido utilizada por otro tipo de búsqueda como A*.

3. Pero debemos tener en cuenta que aunque estas búsquedas informadas en
problemas más complejos tienden a no encontrar una solución aunque cuenten
con información sobre cómo llegar al nodo objetivo.
BIBLIOGRAFÍA
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Línea). Consultado el 18 de Octubre 2015. Disponible en:
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 Russell, S y Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno.
2 ed. España. Pearson Education. p 1242
 Russell, S. y Norvig, P. Artificial Intelligence (A Modern Approach)
(Prentice–Hall, 2010). Third Edition