Este documento describe los tipos de búsquedas en redes semánticas utilizadas en inteligencia artificial. Explica que las redes semánticas son estructuras de representación de conocimiento compuestas por nodos y enlaces que representan objetos y sus relaciones. También describe estrategias de búsqueda como la búsqueda en profundidad, en amplitud y no determinista, y los criterios para evaluarlas como completitud, complejidad y optimización.

1. UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
NOMBRE: JUAN ALARCON
NIVEL: SEXTO SISTEMAS
TUTOR: ING.JORGE YAGUAR
Tipos de búsquedas redes semánticas en
inteligencia artificial

2. Redes Semánticas
Son esquemas de representación
en Red, compuesta por nodos
donde cada nodo representa un
dato. Se relacionan entre sí por
medio de enlaces (flechas en el
diagrama).

3. Los nodos representan
objetos del dominio del
problema y los arcos (flechas)
sus relaciones o asociación
• Ejemplo
Pájaro Animal
donde la saeta significa "es un"

4. Las redes semánticas son
estructuras utilizadas para la
representación de
conocimiento en Inteligencia
Artificial.
Son especialmente útiles
para representar conocimiento
de taxonomías.

5. •
Los nodos corresponden a
Constantes de relaciones
tales como
clases, propiedades e
Instancias (elementos de una
clase).
Las aristas en la red
semántica representan
asociaciones entre clases.

6. Ejemplo

7. REDES Y BUSQUEDAS
BASICAS

8. Estrategias de búsquedas
No Informadas ó a Ciegas: No se tiene
información adicional acerca de los estados.
La única información es la que proporciona
la formulación del problema.
Sólo generan sucesores y distinguen si
han llegado al objetivo ó no.
Informadas ó Heurísticas: Se conoce
cuando un estado no es objetivo, y si es
mas “prometedor” que otro.

9. Criterios para evaluar las
estrategias:
Completitud
¿La estrategia garantiza encontrar una
solución, si es que esta existe?
Complejidad en tiempo
¿Cuánto tiempo se necesitara para encontrar
una solución?
Complejidad en espacio
¿Cuánta memoria se necesita para efectuar la
búsqueda?
Optimización
¿Con esta estrategia se encontrará una
Solución Óptima?

10. Medición de buen éxito en la
solución del problema
costo de búsqueda = tiempo/memoria para
encontrar la solución
costo total = costo de trayectoria + costo
de búsqueda

11. S
A
B
C E
D
E
D F
Nodo Raíz
Nodo Hoja
El nodo raíz denota la
trayectoria que comienza y
termina en el nodo inicial S.
El hijo del nodo raíz con
etiqueta A Representa la
trayectoria S-A.
Las trayectorias como S-A, que
no alcanzan las metas se
conocen como trayectorias
Parciales. Las trayectorias que
alcanzan la meta se llaman
trayectorias completas, y el
nodo correspondiente es un
nodo meta.

12. • METODOS CIEGOS
Búsqueda en Profundidad
Búsqueda en Amplitud
Búsqueda no Determinística
• Búsqueda en Profundidad
Toma los hijos de cada nodo y avanza a partir de ese hijo.
Otras alternativas del mismo nivel se ignoran por completo, en
tanto haya posibilidades de alcanzar la meta mediante la
selección original. Se busca en las ramas de izquierda a
derecha.

13. Búsqueda en Profundidad
1
17 18
5 6
2 8 13
3 7 9 12 14 16
4 10 11 15
goal

14. Revisa todas las trayectorias de
una longitud dada antes de
avanzar a una trayectoria más
larga.
Búsqueda en Amplitud

15. Búsqueda en Amplitud
1
2 3 4
5 6 7 8 9 10
11 12 13 14
goal

16. Búsqueda no Determinística
Se puede tener tan poca información
sobre un problema al grado de que
no sea posible descartar un factor de
ramificación grande o trayectorias
largas carentes de utilidad.
La búsqueda no determinística
consiste en buscar un termino medio
entre la búsqueda en profundidad y la
búsqueda en amplitud.

17. Objetivo: ir de I a F
Problema del Laberinto
En el siguiente laberinto, se puede pasar desde una casilla a otra de
las posibles adyacentes (arriba, abajo, izquierda, derecha), salvo si
existe una barrera entre ellas

18. Búsqueda en Profundidad