Este documento describe diferentes métodos de búsqueda ciega en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda en amplitud, profundidad y no determinista. Explica que la búsqueda en amplitud explora sistemáticamente todos los nodos de un árbol de manera uniforme, mientras que la búsqueda en profundidad expande recursivamente cada rama hasta su final. La búsqueda no determinista puede dar múltiples resultados para una entrada dada.

2. Búsqueda es el método computacional
para resolver problemas
Las técnicas 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. "Métodos de Búsqueda Ciega"
Los métodos ciegos son procedimiento sistemáticos de
búsqueda del estado meta en el árbol de estado.
Son llamados de métodos ciegos, porque usan estrategias de
búsqueda que solo consideran la relación de precedencia
entre estados. La información sobre el beneficio, utilidad,
lucro de pasar de un estado para otro estado no es
considerado.
Los métodos de búsqueda ciega más conocidos son:
• Búsqueda en amplitud o anchura (BFS - Breadth First Search)
•
•
Búsqueda en profundidad
Búsqueda no determinística (aleatorio)

4. Búsqueda en amplitud o anchura
es un algoritmo para recorrer o buscar elementos
en un grafo (usado frecuentemente sobre árboles).
Intuitivamente, se comienza en la raíz (eligiendo
algún nodo como elemento raíz en el caso de un
grafo) y se exploran todos los vecinos de este nodo.
Para cada uno de los vecinos se exploran sus
respectivos vecinos adyacentes, y así hasta que se
recorra todo el árbol.
Formalmente, BFS es un algoritmo de búsqueda sin
información, que expande y examina todos los
nodos de un árbol sistemáticamente para buscar
una solución. El algoritmo no usa ninguna
estrategia heurística.

5. "Búsqueda en profundidad"
Es un algoritmo que permite recorrer todos los
nodos de un grafo o árbol de manera ordenada,
pero no uniforme. Su funcionamiento consiste en
ir expandiendo todos y cada uno de los nodos
que va localizando, de forma recurrente, en un
camino concreto. Cuando ya no quedan más
nodos que visitar en dicho camino, regresa
(Backtracking), de modo que repite el mismo
proceso con cada uno de los hermanos del nodo
ya procesado.
(Backtracking) : Vuelta atrás, es una estrategia para encontrar
soluciones a problemas que satisfacen restricciones.

6. Búsqueda no determinística
En ciencias de la computación, un algoritmo no
determinista es un algoritmo que con la misma entrada
ofrece muchos posibles resultados. No se puede saber
de antemano cuál será el resultado de la ejecución de un
algoritmo no determinista.

7. Búsqueda bidireccional
Es básicamente una búsqueda simultánea que avanza
a partir del estado inicial y que retrocede a partir de la
meta y que se detiene cuando ambas búsquedas se
encuentran en algún punto intermedio.
Búsqueda bidireccional de solución en dos sentidos.
•
Si es aplicable reduce la complejidad.
•
Requiere mucho espacio.
•
Es pocas veces aplicable.
Implementación._ Construcción de sistemas expertos (es un caso particular de
sistema inteligente en el que la información ha sido aportada por
expertos en una determinada área).
_ Conocer la demostración de teoremas matemáticos.
_ Robots que modelan algo.