Un agente de búsqueda en línea funciona intercalando cálculo y acción, tomando una acción y luego observando el entorno para calcular la siguiente acción. La búsqueda en línea es útil cuando los estados y acciones son desconocidos, requiriendo que el agente use sus acciones como experimentos. Algunos algoritmos de búsqueda en línea como la búsqueda primero en profundidad y ascenso de colinas expanden nodos de forma local y mantienen un estado actual en memoria. Un camino aleatorio también puede usarse para explor

1. INTRODUCCIÓN
En contraste un agente de búsqueda online funciona intercalando el cálculo y la
acción: primero toma una acción, entonces observa el entorno y calcula la
siguiente acción.
La búsqueda online es una idea necesaria para un problema de exploración
donde los estados y las acciones son desconocidos por el agente; un agente en
este estado de ignorancia debe usar sus acciones como experimentos para
determinar qué hacer después, y a partir de ahí debe intercalar el cálculo y la
acción.
MARCO TEÓRICO
AGENTE DE BÚSQUEDA EN LÍNEA (ONLINE)
Después de cada acción, un agente online recibe una percepción al decirle que
estado ha alcanzado; de esta información, puede aumentar su mapa del entorno.
El mapa actual se usa para decidir dónde ir después. Esta intercalación de
planificación y acción significa que los algoritmos de búsqueda online son
bastantes diferentes de los algoritmos de búsqueda offline.
Un algoritmo online, por otra parte puede expandir sólo el nodo que ocupa
físicamente. Para evitar viajar atreves de todo el árbol para expandir el siguiente
nodo, parece mejor expandir los nodos en un orden local. La búsqueda primero
en profundidad tiene exactamente esta propiedad, porque el siguiente nodo a
expandir es hijo del nodo anteriormente expandido.
BÚSQUEDA LOCAL EN LÍNEA (ONLINE)
Como la búsqueda primero en profundidad, la búsqueda de ascensión de colinas
tiene la propiedad de localidad en sus expansiones de los nodos. De hecho,
porque mantiene un estado actual en memoria, la búsqueda de ascensión de
colinas es ya un algoritmo de búsqueda online Desafortunadamente, no es muy
útil en su forma más simple porque deja al agente que se sitúe en máximos
locales con ningún movimiento que hacer. Por otra parte, los reinicios aleatorios
no pueden utilizarse, porque el agente no puede moverse a un nuevo estado.
En vez de reinicios aleatorios, podemos considerar el uso de un camino aleatorio

2. para explorar el entorno. Un camino aleatorio selecciona simplemente al azar
una de las acciones disponibles del estado actual; se puede dar preferencia a
las acciones que todavía no se han intentado. Es fácil probar que un camino
aleatorio encontrará al final un objetivo o termina su exploración, a condición de
que el espacio sea finito. Por otra parte, el proceso puede ser muy lento.
BÚSQUEDA LOCAL EN LINEA (ON LINE)
Así como en la búsqueda primero en profundidad, la búsqueda online tiene la
propiedad de expandir o buscar hasta el nodo más profundo del árbol de
búsqueda. Desafortunadamente, no es muy útil en su forma más simple porque
deja a l agente que se sitúe en sus últimos nodos con ningún movimiento que
hacer.
En vez de reinicios aleatorios, podemos considerar el uso de un camino aleatorio
para explorar el entorno. Un camino aleatorio selecciona simplemente a lazar
una de las acciones disponibles del estado actual; se puede dar preferencia a
las acciones que todavía no se han intentado.
Es fácil probar que un camino aleatorio encontrara al final un objetivo o terminar
su exploración, a condición de que el espacio sea finito. Por otra parte el proceso
puede ser muy lento.
En contraste, un agente de búsqueda en línea (online)" funciona intercalando el
cálculo y la acción: primero toma una acción, entonces observa el entorno y
calcula la siguiente acción.
La búsqueda online es una buena idea en dominios dinámicos o semidinámicos
(dominios donde hay una penalización por holgazanear y por utilizar demasiado
tiempo para calcular).

3. En general una búsqueda offline. Debería presentar un plan de contingencia
exponencialmente grande que considere todos los acontecimientos posibles,
mientras que una búsqueda on-line necesita sólo considerar lo que realmente
pasa.
BÚSQUEDAS INTELIGENTES ONLINE QUE UTILIZAN
RETROALIMENTACIÓN EN LENGUAJE NATURAL
CONCLUSIONES
Los problemas de exploración surgen cuando el agente no tiene la menor idea
acerca de los estados y acciones de su entorno. Para entornos seguramente
explorables, los agentes de búsqueda en línea pueden construir un mapa y
encontrar el objetivo si existe.
Las estimaciones de la heurística, que se actualizaría por la experiencia,
proporcionan un método efectivo para escapar de mínimos locales.
BIBLIOGRÁFIA
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02 feb. 15. Disponible en: http://es.slideshare.net/luisfe/agente-
inteligente-3218729
 Russell, S, y Norving P. 2004. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno.