1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA
FUERZA ARMADA NACIONAL BOLIVARIANA
NÚCLEO LARA
Autor: Katerine Mogollón
C.I: 26.380.080
Materia: Inteligencia Artificial
Sección: 07S-2613-D1
Profesor: Edecio Freitez.
CRITERIOS DE BÚSQUEDA EN
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2. En Inteligencia Artificial (IA) los términos resolución de problemas y búsqueda se refieren
a un núcleo fundamental de técnicas que se utilizan en dominios como la deducción,
elaboración de planes de actuación, razonamientos de sentido común, prueba automática
de teoremas, etc.
Pasos para la solución de problemas:
Formulación de metas: se establece el objetivo
Formulación del problema: se decide que acciones y estados habrán de considerarse.
Búsqueda: evaluación de las posibles secuencias de acciones que le llevan a la meta y
elección de la más apta.
Ejecución: se llevan adelante la solución que presenta la búsqueda.
Un problema esta compuesto por:
Un estado inicial que es donde se encuentra el agente.
Un conjunto de acciones que le agente puede emprender.
La prueba de meta para saber si alcanzo un estado meta.
La función costo de ruta que le asigna un valor a una ruta determinada.
3. Elección de estados y acciones. Los estados y acciones se eligen mediante un proceso de
abstracción (eliminación de detalles de una representación). Para escoger una buena
abstracción hay que eliminar todos los detalles que sea posible siempre y cuando se
conserve la validez y se garantice que es fácil emprender las acciones abstractas.
Búsqueda de soluciones. La búsqueda consiste en escoger una opción, haciendo a un lado
las demás para considerarlas posteriormente en caso de no obtener respuesta alguna
mediante la primera opción.
La búsqueda termina cuando se encuentra una solución o cuando no
hay mas estados que expandir.
Tipos de estrategias de búsqueda. Las estrategias de búsqueda
se pueden agrupar en dos grandes grupos:
Búsquedas sin contar con información (o búsqueda ciega): no existe información acerca
de la cantidad de pasos necesarios o sobre el costo de ruta para pasar del estado de un
momento dado a la meta.
Búsqueda respaldada con información (o búsqueda heurística): se posee información
muy valiosa para orientar la búsqueda para que sea mas óptima.
4. BÚSQUEDA A CIEGAS O NO INFORMADA BÚSQUEDA HEURÍSTICA O INFORMADA
DEFINICIÓN
Es una búsqueda en la cual no existe información acerca de la
cantidad de pasos necesarios o sobre el costo de ruta para
pasar del estado de un momento dado a la meta.
Es una búsqueda en la cual se posee información muy valiosa para
orientar la búsqueda para que sea más óptima.
CARACTERÍSTICAS
Se hace crecer el árbol de forma sistemática.
Solo utiliza información acerca de si un estado es o no
objetivo para guiar su proceso de búsqueda.
No se realiza análisis entre el estado obtenido y la solución.
El crecimiento del árbol se hace inyectando conocimiento.
El conocimiento inyectado permite calcular la distancia entre el
estado obtenido y el estado final.
Si encuentran una solución, no se asegura que ésta tenga las
mejores propiedades (que sea de longitud mínima o de coste
óptimo).
TIPOS Exhaustiva, Aleatoria, Por profundidad, Por amplitud, Costo
uniforme y Bidireccional.
Búsqueda preferente por lo mejor, Búsqueda limitada por la
capacidad de la memoria., Búsquedas de mejoramiento iterativo.
VENTAJAS Si existe la solución, la encuentra en la menor profundidad
posible.
Si el problema tiene una solución este método garantiza
encontrarla. Si hubiera varias soluciones se obtiene la
que requiere un menor número de pasos.
Reducido valor de su complejidad espacial. Cuando
existen múltiples soluciones posibles la eficiencia del
algoritmo aumenta.
Las soluciones óptimas determinadas por la heurística pueden
hacer menos exhaustiva la búsqueda.
En general, los métodos heurísticos son preferibles en la solución
de problemas complejos.
Utilizando la heurística, no vamos a encontrar casos críticos, ya
que siempre da soluciones.
DESVENTAJAS Explosión combinatoria aparece frecuentemente debido a la
alta complejidad espacial y temporal e esta técnica.
Se podría caer en ciclos y el proceso de búsqueda no
acabaría.
Espacio de almacenamiento requerido lo que hace
prácticamente inviable
Algunas heurísticas se pueden contradecir al aplicarse al mismo
problema, creando con esto confusión.
Los métodos heurísticos generalmente por su tipo de búsqueda
nos puede conducir a errores u operaciones equivocadas
La brecha entre la solución óptima y una generada por heurística
puede ser grande.
APLICACIONES Aeronavegación , Transporte, Pilotaje automático, Búsquedas
de rutas, GPS, Juegos de estrategia y de rol.
Minería de datos, Búsqueda de comportamiento en los datos,
Procesamiento de imágenes, Software médicos.
ALGORITMOS
ASOCIADOS
Profundidad limitada, Profundidad Iterada , Anchura iterada,
Dijkstra.
MINIMAX, Poda Alfa-Beta, Algoritmo A∗, Algoritmo IDA*.
