El documento describe diferentes tipos de búsquedas utilizadas en inteligencia artificial, incluyendo búsquedas ciegas, heurísticas y en grafos. Explica búsquedas como la búsqueda preferente por amplitud, búsqueda A*, búsqueda por ascenso de cima y búsqueda con retroceso. El objetivo de estas técnicas es encontrar soluciones de manera eficiente a problemas mediante la exploración de un espacio de estados.
Tipos de búsqueda en Inteligencia ArtificialJuank Grifin
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda utilizadas en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda exhaustiva ciega, búsqueda heurística informada, búsqueda en profundidad, búsqueda en amplitud y búsqueda de coste uniforme. También discute la representación de espacios de búsqueda como redes, grafos y árboles, y los tipos de agentes de búsqueda.
Este documento describe la heurística ciega, un método de búsqueda que utiliza el conocimiento del dominio para guiar el proceso de búsqueda hacia una solución con el coste más bajo posible sin garantizar que sea la mejor solución. Algunos algoritmos asociados incluyen la búsqueda en anchura, profundidad y profundidad iterativa. Presenta ventajas como bajo coste computacional pero también desventajas como la posibilidad de encontrar soluciones alejadas de la raíz óptima.
El documento describe diferentes técnicas de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo la búsqueda sin información de dominio, la búsqueda informada, y varios tipos como la búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional. También describe métodos como Minimax y poda alfa-beta que se usan para reducir el costo computacional en problemas con adversarios.
Cuadro comparativo tipos de busquedas en IAluisilva18
Este documento describe varios algoritmos de búsqueda ciega. Incluye búsqueda en amplitud, que explora todos los nodos nivel por nivel; búsqueda en profundidad, que explora una rama hasta el final; y búsqueda general en grafos, que maneja listas abierta y cerrada para evitar repetir caminos. También describe varias búsquedas heurísticas como A*, que considera el coste real y heurístico, y poda alfa-beta, que reduce el espacio de búsqueda en juegos.
El documento describe el algoritmo de backtracking, el cual es una estrategia para encontrar soluciones a problemas satisfaciendo restricciones. Funciona realizando soluciones parciales y explorando todas las posibles combinaciones de elementos, deshaciendo cambios y probando otras opciones cuando una solución parcial no puede completarse. Un ejemplo es encontrar la salida de un laberinto probando caminos de forma recursiva y retrocediendo cuando un camino es inválido.
Busquedas Heuristicas vs Busquedas Ciegasluisilva18
El documento describe varios algoritmos de búsqueda ciega. La búsqueda en amplitud expande y examina sistemáticamente todos los nodos de un árbol nivel a nivel para encontrar una solución de manera exhaustiva pero con alta complejidad espacial y temporal. La búsqueda en profundidad recorre una sola rama del árbol hasta encontrar una solución pero existe el riesgo de bucles infinitos. La búsqueda general en grafos maneja listas abierta y cerrada para evitar repetir caminos y reanudar camin
Come aumentare i ricavi attraverso strategie di fidelizzazione innovative .
Presentazione
Riccardo Lazzara - Area Manager
Umberto Campo - Product executive
Evols
Hospitality Rest@rt Tropea II edizione
Tipos de búsqueda en Inteligencia ArtificialJuank Grifin
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda utilizadas en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda exhaustiva ciega, búsqueda heurística informada, búsqueda en profundidad, búsqueda en amplitud y búsqueda de coste uniforme. También discute la representación de espacios de búsqueda como redes, grafos y árboles, y los tipos de agentes de búsqueda.
Este documento describe la heurística ciega, un método de búsqueda que utiliza el conocimiento del dominio para guiar el proceso de búsqueda hacia una solución con el coste más bajo posible sin garantizar que sea la mejor solución. Algunos algoritmos asociados incluyen la búsqueda en anchura, profundidad y profundidad iterativa. Presenta ventajas como bajo coste computacional pero también desventajas como la posibilidad de encontrar soluciones alejadas de la raíz óptima.
El documento describe diferentes técnicas de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo la búsqueda sin información de dominio, la búsqueda informada, y varios tipos como la búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional. También describe métodos como Minimax y poda alfa-beta que se usan para reducir el costo computacional en problemas con adversarios.
Cuadro comparativo tipos de busquedas en IAluisilva18
Este documento describe varios algoritmos de búsqueda ciega. Incluye búsqueda en amplitud, que explora todos los nodos nivel por nivel; búsqueda en profundidad, que explora una rama hasta el final; y búsqueda general en grafos, que maneja listas abierta y cerrada para evitar repetir caminos. También describe varias búsquedas heurísticas como A*, que considera el coste real y heurístico, y poda alfa-beta, que reduce el espacio de búsqueda en juegos.
El documento describe el algoritmo de backtracking, el cual es una estrategia para encontrar soluciones a problemas satisfaciendo restricciones. Funciona realizando soluciones parciales y explorando todas las posibles combinaciones de elementos, deshaciendo cambios y probando otras opciones cuando una solución parcial no puede completarse. Un ejemplo es encontrar la salida de un laberinto probando caminos de forma recursiva y retrocediendo cuando un camino es inválido.
Busquedas Heuristicas vs Busquedas Ciegasluisilva18
El documento describe varios algoritmos de búsqueda ciega. La búsqueda en amplitud expande y examina sistemáticamente todos los nodos de un árbol nivel a nivel para encontrar una solución de manera exhaustiva pero con alta complejidad espacial y temporal. La búsqueda en profundidad recorre una sola rama del árbol hasta encontrar una solución pero existe el riesgo de bucles infinitos. La búsqueda general en grafos maneja listas abierta y cerrada para evitar repetir caminos y reanudar camin
Come aumentare i ricavi attraverso strategie di fidelizzazione innovative .
Presentazione
Riccardo Lazzara - Area Manager
Umberto Campo - Product executive
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Hospitality Rest@rt Tropea II edizione
The project involved retrofitting an existing plastic extrusion line with an updated control system. A vendor supplied new controls, interfaces, and PLCs to replace 15 existing drives and programmed the PLC. Installation and wiring was completed in 5 days, 2 days ahead of schedule. The line includes 4 extruder/melt pump combinations and controls casting, pull, and thermoforming processes. Operators use 5 touch screens to monitor and control the line. The retrofit allows melt pumps and extruders to restart while the line is running, improving operations.
The document provides instructions for safely cleaning coins at home. It recommends using a plastic container, warm water, dishwashing liquid, and toilet cleaner to soak coins for at least 4 hours. Precious metals should be professionally cleaned. After soaking, the coins should be rinsed, any remaining dirt brushed away, dried in the shade, and stored. Safety precautions include wearing gloves, keeping the solution away from children and plants, and using wooden or plastic utensils to avoid damaging coins.
Seminar social media: de nieuwe verkoopkanalenIrène Bovy
Seminar gegeven op de Startersdag van de KvK in van de Valk Stein-Urmond.
Uitleg over de belangrijkste vormen van social media (LinkedIn, Twitter en Facebook) (Google+, YouTube, Snapchat, Instagram)
Uitleg over het succesvol inzetten van social media voor ondernemers
Tips & tricks over de mogelijkheden en het effectief gebruik van social media voor bedrijven
Petra Fabricators Sdn Bhd (PFSB) is a Malaysian company that specializes in designing and fabricating process equipment for the oil and gas industry. It was incorporated in 1997 and operates facilities in Shah Alam, Selangor, Malaysia near Kuala Lumpur. PFSB fabricates items like pressure vessels, heat exchangers, storage tanks, and skid packages using materials like carbon steel, stainless steel, nickel alloys, and more. It serves customers throughout Southeast Asia and internationally with a track record of large projects in regions like the Middle East.
Este documento resume las principales modificaciones de las tasas del impuesto a la renta introducidas por la Ley N°30296 de 2015. Redujo gradualmente las tasas del impuesto a la renta de tercera categoría para personas jurídicas y del impuesto a la renta de trabajo. Además, incrementó las tasas del impuesto a los dividendos de forma gradual hasta 2019. Por último, estableció nuevas tasas de retención para dividendos y pagos a cuenta por rentas de cuarta categoría.
Este documento describe diferentes tipos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega, heurística y con adversarios. Explica métodos como búsqueda en amplitud, profundidad y gradiente. También define conceptos clave como función de evaluación heurística y solucionador.
Este documento describe diferentes tipos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega, heurística y con adversarios. Explica métodos como búsqueda en amplitud, profundidad y gradiente. También define conceptos clave como función de evaluación heurística y solucionador.
Este documento resume los principales criterios y tipos de búsquedas en inteligencia artificial. Describe los elementos básicos de una búsqueda como los estados iniciales, finales y operadores. Explica brevemente el solucionador y diferentes parámetros para evaluarlo como la complejidad temporal y espacial. Luego resume los principales tipos de búsqueda ciega como en amplitud, profundidad y bidireccional, así como sistemas de reducción y búsquedas heurísticas usando funciones de evaluación.
El documento resume diferentes tipos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega, heurística y con adversarios. Describe estrategias como búsqueda en anchura, profundidad, bidireccional y con heurísticas como gradiente. Explica conceptos clave como función de evaluación heurística y cómo la búsqueda con adversarios analiza problemas con múltiples oponentes que modifican el estado del sistema.
Las técnicas de búsqueda en campos de estados incluyen búsqueda ciega y búsqueda heurística. La búsqueda ciega explora sistemáticamente los estados sin información sobre su proximidad a la solución, mientras que la búsqueda heurística guía la exploración usando conocimiento sobre cuán cerca están los estados de la solución. Algunos métodos de búsqueda ciega son la búsqueda en amplitud, profundidad y profundidad progresiva, mientras que la b
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda y sus aplicaciones. Brevemente describe búsquedas ciegas como búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional. También cubre búsqueda heurística, incluyendo funciones de evaluación heurística, estrategias como primero el mejor, y algoritmos como MINIMAX y poda alfa-beta. Finalmente, menciona la aplicación de GPS.
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda y sus aplicaciones. Brevemente describe los elementos básicos de las técnicas de búsqueda como estados, operadores, solucionadores, etc. Luego resume los principales tipos de búsqueda como búsqueda ciega, heurística, en amplitud, profundidad, entre otros. Finalmente menciona conceptos como función de evaluación heurística y estrategias como gradiente, primero el mejor y algoritmo A.
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda y sus aplicaciones. Brevemente describe búsquedas ciegas como búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional. También cubre búsqueda heurística, incluyendo funciones de evaluación heurística, estrategias como primero el mejor, y algoritmos como MINIMAX y poda alfa-beta. Finalmente, menciona la aplicación de GPS para resolver problemas de manera general.
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda y sus aplicaciones. Explica los elementos básicos de las técnicas de búsqueda como estados iniciales, estados finales y operadores. Luego describe dos tipos de solucionadores: búsqueda ciega que no usa información del dominio, e incluye búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional; y búsqueda heurística que usa conocimiento del dominio para guiar la búsqueda de manera más eficiente. Finalmente, menciona aplicaciones como el
Criterios de Búsquedas en Inteligencia artificialFélix Alvarado
El documento describe diferentes tipos de procesos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda exhaustiva como búsqueda en amplitud y profundidad, búsqueda heurística como gradiente y primero el mejor, y búsqueda bidireccional. Explica las ventajas y desventajas de cada método de búsqueda.
Solución de problemas mediante busquedasacrilegetx
El documento describe diferentes algoritmos y estrategias de búsqueda para resolver problemas, incluyendo búsqueda por amplitud, costo uniforme, profundidad, profundización iterativa y bidireccional. También describe el uso de heurísticas y métodos como escalada, avara y A* para guiar la búsqueda hacia soluciones óptimas. El documento utiliza ejemplos como encontrar una ruta en un mapa para ilustrar los diferentes enfoques de búsqueda.
El documento describe diferentes métodos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega como búsqueda en amplitud y profundidad, y métodos heurísticos como búsqueda primero el mejor y en haz que utilizan conocimiento del dominio para guiar la búsqueda de soluciones de manera más eficiente. También define conceptos clave como heurística, costo del camino y potencia heurística.
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda, incluyendo los elementos clave que las componen como estados iniciales, estados finales y operadores. Explica búsquedas ciegas como amplitud y profundidad, así como búsquedas heurísticas que usan costos y funciones de evaluación. También cubre estrategias como gradiente y búsqueda en haz.
Criterios de búsqueda en la Inteligencia ArtificialSneider Salero
El documento describe diferentes criterios de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsquedas sin información del dominio, búsquedas informadas con heurísticas, y búsqueda con adversario. Explica los tipos y métodos de cada criterio de búsqueda, así como sus ventajas y desventajas.
The project involved retrofitting an existing plastic extrusion line with an updated control system. A vendor supplied new controls, interfaces, and PLCs to replace 15 existing drives and programmed the PLC. Installation and wiring was completed in 5 days, 2 days ahead of schedule. The line includes 4 extruder/melt pump combinations and controls casting, pull, and thermoforming processes. Operators use 5 touch screens to monitor and control the line. The retrofit allows melt pumps and extruders to restart while the line is running, improving operations.
The document provides instructions for safely cleaning coins at home. It recommends using a plastic container, warm water, dishwashing liquid, and toilet cleaner to soak coins for at least 4 hours. Precious metals should be professionally cleaned. After soaking, the coins should be rinsed, any remaining dirt brushed away, dried in the shade, and stored. Safety precautions include wearing gloves, keeping the solution away from children and plants, and using wooden or plastic utensils to avoid damaging coins.
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Uitleg over het succesvol inzetten van social media voor ondernemers
Tips & tricks over de mogelijkheden en het effectief gebruik van social media voor bedrijven
Petra Fabricators Sdn Bhd (PFSB) is a Malaysian company that specializes in designing and fabricating process equipment for the oil and gas industry. It was incorporated in 1997 and operates facilities in Shah Alam, Selangor, Malaysia near Kuala Lumpur. PFSB fabricates items like pressure vessels, heat exchangers, storage tanks, and skid packages using materials like carbon steel, stainless steel, nickel alloys, and more. It serves customers throughout Southeast Asia and internationally with a track record of large projects in regions like the Middle East.
Este documento resume las principales modificaciones de las tasas del impuesto a la renta introducidas por la Ley N°30296 de 2015. Redujo gradualmente las tasas del impuesto a la renta de tercera categoría para personas jurídicas y del impuesto a la renta de trabajo. Además, incrementó las tasas del impuesto a los dividendos de forma gradual hasta 2019. Por último, estableció nuevas tasas de retención para dividendos y pagos a cuenta por rentas de cuarta categoría.
Este documento describe diferentes tipos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega, heurística y con adversarios. Explica métodos como búsqueda en amplitud, profundidad y gradiente. También define conceptos clave como función de evaluación heurística y solucionador.
Este documento describe diferentes tipos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega, heurística y con adversarios. Explica métodos como búsqueda en amplitud, profundidad y gradiente. También define conceptos clave como función de evaluación heurística y solucionador.
Este documento resume los principales criterios y tipos de búsquedas en inteligencia artificial. Describe los elementos básicos de una búsqueda como los estados iniciales, finales y operadores. Explica brevemente el solucionador y diferentes parámetros para evaluarlo como la complejidad temporal y espacial. Luego resume los principales tipos de búsqueda ciega como en amplitud, profundidad y bidireccional, así como sistemas de reducción y búsquedas heurísticas usando funciones de evaluación.
El documento resume diferentes tipos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega, heurística y con adversarios. Describe estrategias como búsqueda en anchura, profundidad, bidireccional y con heurísticas como gradiente. Explica conceptos clave como función de evaluación heurística y cómo la búsqueda con adversarios analiza problemas con múltiples oponentes que modifican el estado del sistema.
Las técnicas de búsqueda en campos de estados incluyen búsqueda ciega y búsqueda heurística. La búsqueda ciega explora sistemáticamente los estados sin información sobre su proximidad a la solución, mientras que la búsqueda heurística guía la exploración usando conocimiento sobre cuán cerca están los estados de la solución. Algunos métodos de búsqueda ciega son la búsqueda en amplitud, profundidad y profundidad progresiva, mientras que la b
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda y sus aplicaciones. Brevemente describe búsquedas ciegas como búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional. También cubre búsqueda heurística, incluyendo funciones de evaluación heurística, estrategias como primero el mejor, y algoritmos como MINIMAX y poda alfa-beta. Finalmente, menciona la aplicación de GPS.
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda y sus aplicaciones. Brevemente describe los elementos básicos de las técnicas de búsqueda como estados, operadores, solucionadores, etc. Luego resume los principales tipos de búsqueda como búsqueda ciega, heurística, en amplitud, profundidad, entre otros. Finalmente menciona conceptos como función de evaluación heurística y estrategias como gradiente, primero el mejor y algoritmo A.
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda y sus aplicaciones. Brevemente describe búsquedas ciegas como búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional. También cubre búsqueda heurística, incluyendo funciones de evaluación heurística, estrategias como primero el mejor, y algoritmos como MINIMAX y poda alfa-beta. Finalmente, menciona la aplicación de GPS para resolver problemas de manera general.
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda y sus aplicaciones. Explica los elementos básicos de las técnicas de búsqueda como estados iniciales, estados finales y operadores. Luego describe dos tipos de solucionadores: búsqueda ciega que no usa información del dominio, e incluye búsqueda en amplitud, profundidad y bidireccional; y búsqueda heurística que usa conocimiento del dominio para guiar la búsqueda de manera más eficiente. Finalmente, menciona aplicaciones como el
Criterios de Búsquedas en Inteligencia artificialFélix Alvarado
El documento describe diferentes tipos de procesos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda exhaustiva como búsqueda en amplitud y profundidad, búsqueda heurística como gradiente y primero el mejor, y búsqueda bidireccional. Explica las ventajas y desventajas de cada método de búsqueda.
Solución de problemas mediante busquedasacrilegetx
El documento describe diferentes algoritmos y estrategias de búsqueda para resolver problemas, incluyendo búsqueda por amplitud, costo uniforme, profundidad, profundización iterativa y bidireccional. También describe el uso de heurísticas y métodos como escalada, avara y A* para guiar la búsqueda hacia soluciones óptimas. El documento utiliza ejemplos como encontrar una ruta en un mapa para ilustrar los diferentes enfoques de búsqueda.
El documento describe diferentes métodos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega como búsqueda en amplitud y profundidad, y métodos heurísticos como búsqueda primero el mejor y en haz que utilizan conocimiento del dominio para guiar la búsqueda de soluciones de manera más eficiente. También define conceptos clave como heurística, costo del camino y potencia heurística.
Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda, incluyendo los elementos clave que las componen como estados iniciales, estados finales y operadores. Explica búsquedas ciegas como amplitud y profundidad, así como búsquedas heurísticas que usan costos y funciones de evaluación. También cubre estrategias como gradiente y búsqueda en haz.
Criterios de búsqueda en la Inteligencia ArtificialSneider Salero
El documento describe diferentes criterios de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsquedas sin información del dominio, búsquedas informadas con heurísticas, y búsqueda con adversario. Explica los tipos y métodos de cada criterio de búsqueda, así como sus ventajas y desventajas.
Este documento resume diferentes estrategias de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsquedas ciegas como profundidad y amplitud, búsquedas heurísticas que usan conocimiento del dominio, y búsquedas con adversarios como el algoritmo Minimax.
Este documento compara diferentes métodos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsquedas sin información del dominio, búsquedas informadas, y búsqueda con adversarios. Describe brevemente cada método y sus características principales, así como ejemplos como la búsqueda en anchura, profundidad, A*, minimax, y poda alfa-beta.
Este documento presenta una introducción a las técnicas de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsquedas ciegas, heurísticas e informadas. Describe varios algoritmos de búsqueda como amplitud, profundidad, general en grafos, primero el mejor, en haz, A*, exploración de grafos y minimax. Cada algoritmo se define, caracteriza y analiza sus ventajas y desventajas para diferentes aplicaciones. El documento concluye reflexionando sobre el control de búsqueda y su importancia en la resolución de problemas
1) El documento presenta un cuadro comparativo de diferentes modelos de algoritmos de inteligencia artificial como la búsqueda en anchura, profundidad, primero el mejor, en haz, A*, minimax y poda alfa-beta. 2) Cada modelo se define, describe sus características, aplicaciones, ventajas y desventajas. 3) Los algoritmos son utilizados principalmente para la resolución de problemas a través de la búsqueda y exploración de grafos y árboles de manera óptima.
Este documento describe los tipos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega y heurística. La búsqueda ciega solo utiliza información sobre si un estado es objetivo o no, mientras que la búsqueda heurística usa conocimiento del dominio para guiar la búsqueda hacia la solución más rápidamente. Se definen conceptos como estados, operadores, solucionadores y funciones de evaluación heurística. Se explican métodos específicos como búsqueda en amplitud, profundidad y heur
El documento describe diferentes métodos de búsqueda informada para resolver problemas, incluyendo la búsqueda A* que evalúa nodos combinando el costo para alcanzarlos (g(n)) y el costo estimado para alcanzar el objetivo (h(n)). También describe el algoritmo IDA* que realiza búsquedas iterativas en profundidad limitadas por un límite de costo que se incrementa si no se encuentra la solución.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
2. En inteligencia artificial el tema de búsquedas es central, dado
que, por ejemplo, realizar acciones mecanizadas o resolver
problemas, se reduce a buscar en un espacio de estados. En esa
disciplina se estudian búsquedas ciegas y búsquedas inteligentes
por nombrar solo algunas.
Relacionado con la búsqueda del óptimo está el problema del
control de la búsqueda, control planteado por Newell y Simon que
ha generado una abundancia de trabajos en el campo de la
inteligencia artificial. Se trata de elegir entre búsquedas
heurísticas lo suficientemente buenas (no perfectas) como para
que se pueda dar por concluida la búsqueda con una aceptable
respuesta al problema en un lapso aceptable de tiempo.
En Inteligencia Artificial 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.
3. Búsqueda a Ciegas: Solo utiliza información acerca de si un
estado es o no objetivo para guiar su proceso de búsqueda.
Tipos de Búsqueda a Ciegas
• Búsqueda preferente por amplitud
• Búsqueda de costo uniforme
• Búsqueda preferente por profundidad
• Búsqueda limitada por profundidad
• Búsqueda por profundización iterativa
• Búsqueda direccional
4. Búsqueda preferente por amplitud: En esta búsqueda todos
los nodos que están en la profundidad d del árbol de búsqueda
se expanden antes de los nodos que estén en la profundidad
d+1.
Búsquedas de costo uniforme: En esta búsqueda se modifica la
estrategia preferente por amplitud en el sentido de expandir
siempre el nodo de menor costo en el margen (medido por el
costo de la ruta g(n)) en vez del nodo de menor profundidad.
Búsqueda preferente por profundidad: En esta búsqueda
siempre se expande uno de los nodos que se encuentren en los
mas profundo del árbol. Solo si la búsqueda conduce a un
callejón sin salida, ser revierte la búsqueda y se expanden los
nodos de niveles menos profundos.
5. Búsqueda limitada por profundidad: Esta búsqueda es similar
a la búsqueda preferente por profundidad con la diferencia que
se impone un límite a la profundidad máxima de una ruta.
Búsqueda por profundización iterativa: Esta búsqueda es
similar a la búsqueda limitada por profundidad con la diferencia
que se repiten las búsquedas dando en cada iteración un valor
distinto de profundiad para la misma.
Búsqueda bidireccional: Esta es una búsqueda 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.
6. Búsqueda Heurística: Se llama Búsqueda Heurística debido a que
usa conocimientos específicos del problema. Con esta búsqueda
podemos encontrar soluciones más eficientemente en el tiempo
mas rápido posible sin repetir ninguna ciudad. En Inteligencia
Artificial se emplea el calificativo heurístico, en un sentido muy
genérico, para aplicarlo a todos aquellos aspectos que tienen que
ver con el empleo de conocimiento en la realización dinámica de
tareas.
Se habla de heurística para referirse a una técnica, método o
procedimiento inteligente de realizar una tarea que no es
producto de un riguroso análisis formal, sino de conocimiento
experto sobre la tarea. En especial, se usa el término heurístico
para referirse a un procedimiento que trata de aportar soluciones
a un problema con un buen rendimiento, en lo referente a la
calidad de las soluciones y a los recursos empleados.
Sus tipos son:
Búsqueda preferente por lo mejor.
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria.
Búsquedas de mejoramiento iterativo.
7. Búsqueda preferente por lo mejor: Esta búsqueda consiste en
expandir primero aquél nodo con mejor evaluación. Dicha
evaluación es el resultado de aplicar la función de evaluación al
nodo, la cual devuelve un número que sirve para representar lo
deseable que sería la expansión de un nodo. En este tipo de
búsqueda se encuentran:
Búsqueda avara: Consiste en reducir al mínimo el costo
estimado para alcanzar una meta. Para ello se utiliza una
función llamada heurística, la cual estima el costo que implica
llegar a una meta desde un estado determinado, y elige cual es
el siguiente nodo que se va a expandir aplicando esta función a
cada nodo.
Búsqueda A*: Esta búsqueda es una búsqueda preferente por lo
mejor en la que se utiliza f como función de evaluación. La
función f calcula el costo estimado de la solución más barata,
pasando por n y se calcula de la siguiente manera:
f=g(n) + h(n) Siendo g(n) el costo de ruta y h(n) una heurística
admisible (que nunca sobreestima el costo que implica alcanzar
la meta).
8. Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria: Cuando se
implementan las búsquedas vistas hasta el momento, hay
ciertos problemas muy difíciles de resolver y por lo tanto
siempre hay que dar algo a cambio para resolverlos, y lo
primero que se cede es la memoria disponible. Para conservar
la memoria existe:
La búsqueda A* por profundización iterativa: En este
algoritmo, cada iteración es una búsqueda preferente por
profundidad, la cual se modifica para utilizar un límite de
costo f en vez de un límite de profundidad.
La búsqueda A* acotada por memoria simplificada: Hace
uso de toda la memoria que puede disponer esta es óptima si
dispone de suficiente memoria para guardar la ruta de
solución óptima más cercana. De lo contrario produce la
mejor solución que sea posible obtener con la memoria
disponible.
9. Búsqueda de mejoramiento iterativo: La idea básica de los
algoritmos de estos tipos de búsqueda consiste en empezar con
una configuración completa y efectuar modificaciones para
mejorar su calidad. Entre estas búsquedas se pueden encontrar:
Búsqueda por ascenso de cima: Esta búsqueda se trata de un
bucle que constantemente se desplaza en la dirección de un
valor ascendente. Como el algoritmo no mantiene un árbol de
búsqueda, la estructura de datos del nodo sólo tiene que
registrar el estado y su evaluación, denominado VALOR.
Búsqueda con endurecimiento simulado: Esta búsqueda es
muy similar a la búsqueda por ascenso a la cima, pero con la
diferencia de que en vez de empezar otra vez al azar luego
de quedarse atorado en un máximo local, sería conveniente
descender unos cuantos pasos y así escapar del máximo local
en cuestión.
10. Búsqueda en Grafos: Consiste en usar grafos en lugar de arboles; en
este caso; esta estrategia de búsqueda usa lo que se denomina una
lista cerrada, en la que cada nodo recuerda a cada uno de los nodos
que los precedieron, de tal forma que en lugar de buscar en un árbol
podemos buscar en una rejilla en la que podemos identificar
caminos que nos llevan a la misma solución, y descartar uno de
ellos.
Búsqueda con retroceso: En esta técnica de búsqueda se
construyen soluciones parciales a medida que se avanza en la
búsqueda; esto significa que se marca un nodo en particular en el
cual se cumplen ciertas restricciones del problema para poder volver
a este nodo en caso de que al buscar mas profundamente en una de
sus ramas no lleguemos a una solución, el inconveniente es que para
ciertos problemas llega resultar igual que la búsqueda en
profundidad
Búsqueda con Adversario: o juego contra un oponente analiza los
problemas en los que existe mas de un adversario modificando el
estado del sistema. Tiene dos operadores:
El que lleva el problema a la mejor situación (jugada nuestra)
El que lleva el problema a la peor situación (jugada de nuestro
adversario)