Este documento describe diferentes tipos de búsquedas y solucionadores. Describe búsquedas sin información del dominio que encuentran la primera solución sin importar su optimización, y búsquedas informadas que reducen el espacio de búsqueda y determinan la proximidad a la solución. Lista varios tipos de búsquedas informadas como A*, y describe cómo los solucionadores sistemáticamente crecen el árbol de búsqueda inyectando conocimiento para calcular la distancia a la solución. También cubre búsqu

1. Definición:
Búsquedas Sin Información del
Dominio (A Ciegas)
Búsquedas Informadas
(Heurísticas)
Busca la primer solución sin
importar que tan óptima sea;
no detecta si se esta
aproximando o alejando de la
solución. No es capaz de
encontrar una solución
aceptable en caso de que no
exista o sea demasiado costoso
encontrar la solución óptima.
Busca soluciones aceptables;
reduce el espacio de búsqueda
y es capaz de determinar su
proximidad a una solución y
la calidad de la misma
utilizando conocimiento a
prioridad.
Tipos:
• Búsqueda en Amplitud o
Anchura
• Búsqueda en Profundidad
• Búsqueda General en Grafos
• Búsqueda “Primero el Mejor”
• Búsqueda en Haz
• Algoritmo A*
• Exploración de Grafos Y/O
Tipos De
Soluciona
dores:
 Se hace crecer el árbol de
forma sistemática
 No se realiza análisis entre el
estado obtenido y la solución
 El crecimiento del árbol se hace
inyectando conocimiento.
 Este conocimiento permite calcular la
distancia entre el estado obtenido y el
estado final
Ventajas:
Búsqueda con Adversario
• Método Minimax
• Método de Poda
 Representación de todas las
posibles situaciones que se
pueden dar en el juego, a partir
de un estado dado
 Cada nivel corresponde a un
jugador (el primero para MAX)
Los entornos competitivos, en
los cuales los objetivos del
agente están en conflicto, dan
ocasión a problemas de
búsqueda entre adversarios, a
menudo conocido como
juegos.
si el problema tiene una
solución este procedimiento
garantiza el encontrarla. Si
hubiera varias soluciones se
obtiene la de menor coste (la
óptima), es decir, la que
requiere un menor número de
pasos (si consideramos un
coste uniforme de aplicación
de los operadores).
Debido a que la heurística, ayuda a
resolver problemas complejos, se
presentan las siguientes ventajas:
Generalmente para problemas
complejos no necesitamos siempre
obtener la solución más óptima, solo
se necesita resultados buenos.
Utilizando la heurística, no vamos a
encontrar caso críticos, ya que
siempre da soluciones.
Deducir como funciona la heurística,
nos da un conocimiento mayor de los
problemas que queremos resolver.
En los entornos multiagente
(cooperativos o
competitivos), cualquier
agente tiene que considerar
las acciones de otros agentes.
La imprevisibilidad de estos
otros agentes puede
introducir muchas
contingencias en el proceso
de resolución de problemas.