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.

1. UNIVERSIDAD AUTONOMA DE LOS ANDES
“UNIANDES”
NOMBRES:
DIEGO BLADIMIR
APELLIDOS:
SANCHEZ PEREZ
NOMBRE DEL TUTOR:
ING. JORGE YAGUAR
ASIGNATURA:
INTELIGENCIAARTIFICIAL
NIVEL:
SEXTO SISTEMAS
TEMA:
TIPOS DE BUSQUEDA ‘INTELIGENCIAARTIFICIAL’
FECHA:
22/07/2013

2. TIPOS DE BUSQUEDAS
La búsqueda primero en anchura, veremos que las búsquedas se realizan
sobre un árbol formado por nodos y que a la vez poseen un nivel. Es así que
en la siguiente figura se muestra el nivel para cada nodo empezando desde
la raíz con nivel 0
Por otro lado, con la lectura realizada también se podrá dar cuenta que las
estrategias se distinguen entre ellas por los siguientes factores:
 El orden en la expansión de los nodos.
 Dónde se insertan los nodos expandidos, en la pila o cola
 Por la distinta forma de expandir la frontera.

3. BUSQUEDA CIEGA
Búsquedas ciegas o no informadas: estrategias de búsqueda de soluciones
que no explotan información adicional que pueda guiar el proceso.
Estrategias Básicas
 Búsqueda primero en anchura.
 Búsqueda Primero en Profundidad.

4. Búsqueda en anchura:
- Procedimientos de búsqueda nivel a nivel.
- Para cada uno de los nodos de un nivel se
aplican todos los posibles operadores.
- No se expande ningún nodo de un nivel antes
de haber expandido todos los del nivel
anterior.
- Se implementa con una estructura FIFO.

5. EJEMPLO

6. Búsqueda en profundidad:
- La búsqueda se realiza por una sola rama
del árbol hasta encontrar una solución o
hasta que se tome la decisión de
terminar la búsqueda por esa dirección.
- Terminar la búsqueda por una dirección se
debe a no haber posibles operadores
que aplicar sobre el nodo hoja o por
haber alcanzado un nivel de
profundidad muy grande.

8. Búsqueda en profundidad progresiva:
- Se define una profundidad predefinida.
- Se desarrolla el árbol realizando una búsqueda
en profundidad hasta el límite definido en el
punto anterior.
- Si se encuentra la solución  FIN
- En caso contrario, se establece un nuevo límite y
volvemos al segundo paso.

10. Búsqueda bidireccional:
- Se llevan a la vez dos búsquedas: una descendente
desde el nodo inicial y otra ascendente desde el
nodo meta.
- Al menos una de estas dos búsquedas debe ser en
anchura para que el recorrido ascendente y
descendente puedan encontrarse en algún momento.
- Cuando se llegue a un nodo que ya había sido explorado
con el otro tipo de búsqueda, el algoritmo acaba.
- El camino solución es la suma de los caminos hallados
por cada búsqueda desde el nodo mencionado
hasta el nodo inicial y hasta el nodo meta.

11. BUSQUEDA HEURISTICA
Las técnicas de búsqueda heurística 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.
Definiciones:
- Costo del camino: coste necesario para ir del nodo raíz al nodo meta
por dicho camino.
- Costo para hallar la solución: coste necesario para encontrar el
camino anteriormente definido.
-Potencia heurística: capacidad de un método de exploración para
obtener la solución con un coste lo más bajo posible.

12. FUNCION DE LA EVALUACION HEURISTICA
Definición:
es una aplicación del espacio de estados con el espacio de los números
reales
F(estado) => n
• n representa lo cercano que esta el estado con el que se ha aplicado la
función de evaluación de la solución final.
• Es muy importante mantener un equilibrio entre la eficiencia de la
función y su complejidad. No debemos tener una función de evaluación
demasiado complicada, ni tampoco una demasiado sencilla pero que no
avance prácticamente nada en el problema. En caso de no mantener
este equilibrio se podría producir explosión combinatoria.

13. ESTRATEGIAS DE BUSQUEDA HEURISTICA
Gradiente:
• Metodología: elegir el camino de máxima pendiente, usando
para ello la función de evaluación.
• Tipo: irrevocable.
• Ventajas: se llega a la solución con poco coste computacional.
• Inconvenientes: puede ser que el problema no sea compatible
con este método, y, por lo tanto, no conseguiremos obtener la
solución.

14. BUSQUEDA CON ADVERSOS
La búsqueda con adversos (juego contra un oponente) analiza los
problemas en los que existe mas de un adversario modificando el
estado del sistema.
Hay 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)