Este documento describe varios métodos de búsqueda y resolución de problemas, incluyendo búsqueda ciega sin información del dominio, búsqueda informada heurística, el método minimax, y varios tipos de búsqueda como búsqueda en amplitud, profundidad, primero el mejor, poda alfa-beta, en grafos y A*. Cada método tiene ventajas y desventajas dependiendo del problema a resolver.

1. NOMBRE BUSQUEDA SIN INFORMACION DE
DOMINIO (A CIEGAS)
BUSQUEDA INFORMADA (HEURISTICA) METODO MINIMAX
Definición
Cuandono existainformaciónespecíficasobre
él, este tipode búsquedaintentaencontrar la
primersoluciónsinimportarque tanoptimasea,
no detectasi estaaproximadooalojadade la
solución.Comosunombre loindicaesuna
búsquedaciegaypor lotanto se le dificulta
encontrarla soluciónde un problemaque no
existaoque sea demasiadocomplejo
encontrarle lasolución.
Usan el conocimientodel dominioparaadaptarel
solucionadory,de estamanera,éste seamás
potente yconsigallegara lasoluciónconmayor
rapidez.Portanto, busca solucionesaceptables
mientrasque reduce el espaciode búsqueda,yes
capaz de determinarsuproximidadaunasolucióny
la calidadde lamismautilizandoconocimiento.
Es un métodode decisiónpara
minimizarlapérdidamáximaesperada
enjuegoscon adversarioycon
informaciónperfecta.
- Minimax esun algoritmorecursivo.
- El funcionamientode Minimaxpuede
resumirse comoelegirmejor
movimientoparati mismosuponiendo
que tu contrincante escogeráel peor
para ti.
TIPOS
Búsqueda en Amplitud o Anchura
-Para cada unode losnodosde un nivel se
aplicantodoslosposiblesoperadores.
-Nose transmite ningúnnodode unnivel antes
de haber expandidotodoslosdel nivel anterior. -
-Se implementaconunaestructuraFIFO
Ventajas
• Si existe lasolución,laencuentraenlamenos
profundidadposible.
Desventaja
• Explosióncombinatoria, aparece
frecuentementedebidoalaalta complejidad
espacial ytemporal de estatécnica.
Búsqueda “Primero el Mejor”
Elegircomosiguiente nodoaquel conmayor
funciónde evaluación.
• Ventajas:no depende enexcesode lafunciónde
evaluación.
• Desventajas:excesivacomplejidadespacial,pues
se debenguardartodoslos nodosabiertos.
Método de Poda alpha-beta
Se aplicaen técnicasconadversosy se
usa para reducirel coste
computacional de MINIMAXpodando
lasramas que nos llevanauna solución
peorque las ya encontradas.
Llamaremosvaloresalfaalosvalores
calculadoshaciaatrás de losnodos
max.
Los valoresalfade losnodosmax
nunca puedendecrecer.
Llamaremosvaloresbetaalos valores
calculadoshaciaatrás en losnodos
min.Los valoresminnuncapueden
crecer.
Búsqueda en Profundidad
En estabúsquedasiempre se expande unode los
nodosque se encuentrenen lomásprofundo del
árbol.Solosi la búsquedaconduce aun callejón
sinsalida,serrevierte labúsquedayse
expandenlosnodosde nivelesmenos
profundos.
-Se implementaconunaestructuraFIFO
Ventajas:
- Tiene menorcomplejidadespacial que
búsquedaenamplitud
Desventajas:
- Esta búsquedaose quedaatorada enun bucle
Búsqueda en Haz
Esta elige un conjunto de nodos como los
siguientes a expandir, y lo hace de forma
irrevocable
Ventajas:
-más permisible
Desventajas:
-en caso de que el sistema sea irrevocable, este
,método no actúa con eficacia

2. infinitoynuncaesposible regresaral encuentro
de una solución,oa la larga encontraráunaruta
de solución máslarga que la soluciónóptima.
• En estabúsquedael tiemponecesariocrece
exponencialmente conrespectoala
profundidad,mientrasque el espaciorequerido
enmemorialohace enformalineal
• Noes óptimani completa.
Búsqueda General en Grafos
Nace por la necesidad de crear un mecanismo
de navegación autónoma, bien sea de robots,
coches o personajes de un videojuego,
aprovecha los problemas para mejorar la
eficiencia.
Ventajas:
-encuentra las posibles soluciones
- puede llegar a ser muy eficiente
Desventajas:
-por su generalidad, es difícil estimar
complejidades espaciales, temporales o de
otra clase de estos algoritmos
Algoritmo A*
Ponderara la vezlocerca que estamosdel nodo
metay lo lejos que estamosdel nodoinicial.
Ventajas:solucionesmáscercanasa la raíz.
Desventajas:la funciónde evaluaciónse complica
Exploración de Grafos Y/O
Los nodos de un grafo representan sub
problemas a resolver originados a partir de un
problema inicial.
Aquí se descomponen los sub problemas y así
sucesivamente, hasta conseguir problemas más
viables para su resolución
Ventajas:
-puede resolver muchos problemas complejos
-reduce la cantidad de trabajo
Desventajas:
-dos problemas diferentes puede generar un sub
problema común.