1. TEMA: Búsqueda en IA
ALUMNO: Moisés Andrade
UNIVERSIDAD REGIONAL
AUTONÓMA DE LOS ANDES

2. Introducción
La búsqueda es una técnica para resolver
problemas cuya solución consiste en una serie de
pasos que frecuentemente deben determinarse
mediante la prueba sistemática de las
alternativas. Desde los inicios de la Inteligencia
Artificial, la búsqueda se ha aplicado en diversas
clases de problemas como juegos de dos
jugadores, problemas de satisfacción de
restricciones y problemas de pathfinding de un
único agente.

3. Búsqueda
Inteligencia Artificial
Desarrollo de
software
Encontrar un
dato
Encontrar el
camino
recorrido
En IA el objetivo es
encontrar el camino
de búsqueda
Optimización
Resolución de
problemas
Planificación

4. Representación y estructura de
búsqueda
Red
Grafo
Árbol

5. Tipos de búsqueda en IA
 Búsqueda exhaustiva (a ciegas)
Cuando no exista información específica sobre el
problema que nos ayude a determinar cuál es el
mejor operador que se debería aplicar en cada
momento o el mejor nodo por el que continuar la
búsqueda.
 Búsqueda heurística (informada)
Usan el conocimiento del dominio para adaptar el
solucionador y, de esta manera, éste sea más potente
y consiga llegar a la solución con mayor rapidez. Por
tanto, estas técnicas utilizan el conocimiento para
avanzar buscando la solución al problema.

6. Tipos de búsqueda exhaustiva
 Estrategia de búsqueda
El primer requisito que debe cumplir una buena
estrategia de control es que cause algún cambio, las
estrategias de control que no causen cambio de estado
nunca alcanzan la solución. El segundo requisito que
debe cumplir una buena estrategia de control es que sea
sistemática
 Búsqueda en profundidad
En este proceso de búsqueda se genera sólo un sucesor
del nodo en cada paso, es decir, cada vez que se obtiene
un nuevo sucesor, se le aplica a este un nuevo operador
se obtiene un nuevo sucesor, y así sucesivamente.

7. Tipos de búsqueda exhaustiva
 Búsqueda en amplitud
Este método va construyendo un grafo de estados
explicito mediante la aplicación de los operadores
disponibles al nodo inicial, después aplica los operadores
disponibles a los nodos sucesores directos del nodo
inicial, y así sucesivamente
 Búsqueda de coste uniforme
Variación a lo ancho del camino para encontrar el mas
barato cada cambio de estado tiene asociado un costo.

8. Tipos de búsqueda exhaustiva
 Búsqueda en profundidad limitada
Es óptima y garantiza el encontrar la solución al
igual que la búsqueda a lo ancho pero con
requerimientos menores de memoria.
 Búsqueda iterativa
Combina aspectos de la búsqueda a lo ancho y
en profundidad.
 Búsqueda bidireccional
Consiste en buscar simultáneamente desde estado
inicial y el final

9. Espacios de estados
El espacio de búsqueda será un grafo dirigido en el que
cada nodo representa un posible estado del sistema.
Búsqueda en un espacio de estados
 Espacio de estados
Representación del problema a través de las (posibles)
acciones del agente.
 Búsqueda en el espacio de estados:
Resolución del problema mediante la proyección de las
distintas acciones del agente.

10. Ejemplos de agentes de búsqueda
 Agentes de búsqueda que devuelven un único
operador
Juegos con adversario como el ajedrez
 Agentes de búsqueda que devuelven una
secuencia de operadores
Juegos sin adversario adversario como el puzzle.

11. Al implementar una estrategia de
búsqueda se debe tener en cuenta
 Abarcamiento: ¿la estrategia garantiza encontrar
un solución si es que la hay?
 Complejidad temporal: ¿cuánto tiempo es
necesario para encontrar la solución?
 Complejidad espacial: ¿cuánta memoria se
necesita para efectuar la búsqueda
 Calidad: ¿la estrategia dará como resultado un
resultado óptimo, en caso de que existan varias
soluciones?

12. Estrategias de control

13. Ejemplo de búsqueda a lo ancho

14. Ejemplo de búsqueda en profundidad
búsqueda preferente por profundidad de
un árbol de búsqueda binario