tipos de busqueda inteligencia artificial

1. NOMBRE:
MYLENA RODRIGUEZ
NIVEL:
VI SISTEMAS
TEMA:
TIPOS DE BUSQUEDA
UNIVERSIDAD REGIONAL AUTONOMA
DE LOS ANDES

2. ¿Qué son las técnicas o tipos de búsqueda?
Las técnicas o tipos de búsqueda son una serie de
esquemas de representación del conocimiento, que
mediante diversos algoritmos nos permite resolver
ciertos problemas desde el punto de vista de la
Inteligencia Artificial.

3. ELEMENTOS
Los elementos que integran los tipos de
búsqueda son:
•Conjunto de estados: todas las
configuraciones posibles en el dominio.
•Estados iniciales: estados desde los que
partimos.
•Estados finales: las soluciones del problema.
•Operadores: se aplican para pasar de un
estado a otro.

4. ELEMENTOS
SOLUCIONADOR:
mecanismo que nos permite evolucionar de un
estado a otro mediante un algoritmo aplicando
los siguientes pasos:
1. Elegir el estado a explorar
2. Establecer un operador que trabaje sobre el
estado elegido en el paso 1
3. Comprobar si el resultado obtenido es un estado
final (es una solución del problema).

5. EJEMPLO
Puzzle: este juego consiste en, dada una matriz de
3x3 elementos, tenemos 8 números que deben de
ser ordenados dejando la casilla central vacía.
Para resolverlo usamos técnicas de búsqueda:
•El conjunto de estados son todas las combinaciones
posibles de ordenación de las 9 piezas.
•El estado inicial es el estado en el que nos dan el
puzzle, en desorden.
•El estado final es el puzzle ordenado.
•Los operadores son mover una ficha en cualquier
dirección: arriba, abajo, izquierda o derecha.

6. Tipos de solucionadores
Podemos usar dos tipos de búsqueda:
•Búsqueda ciega:
Se hace crecer el árbol de forma sistemática
No se realiza análisis entre el estado
obtenido y la solución
•Búsqueda heurística:
El crecimiento del árbol se hace inyectando
conocimiento.
Este conocimiento permite calcular la
distancia entre el estado obtenido y el estado final

7. Tipos de solucionadores
Un buen solucionador será aquel que realice su
función a bajo coste según los siguientes parámetros:
•Complejidad temporal: tiempo empleado en obtener
la solución
•Complejidad espacial: cantidad de recursos
necesarios para obtener la solución. Por ejemplo:
memoria.
La explosión combinatoria es un fenómeno que hace
que el problema no se pueda abordar
computacionalmente.

8. BÚSQUEDA CIEGA
 Sólo utiliza información acerca de si un estado es o no
objetivo para guiar su proceso de búsqueda.
Antes de explicar los tipos de búsqueda ciega,
convendría dar una serie de definiciones:
Expandir un nodo: obtener los posibles hijos de un nodo
a partir de la aplicación de los distintos operadores sobre
él.
Nodo cerrado: Se han aplicado todos los posibles
operadores sobre él, obteniéndose todos sus posibles
hijos.

9. BÚSQUEDA CIEGA
Nodo abierto: No han actuado todos los posibles
operadores, con lo que podrían obtenerse nuevos
hijos aplicando los operadores restantes.
TIPOS DE BÚSQUEDA CIEGA:
 Búsqueda en amplitud.
 Búsqueda en profundidad.
 Búsqueda en profundidad progresiva.
 Búsqueda bidireccional.

10. BÚSQUEDA CIEGA (TIPOS)
Búsqueda en amplitud:
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.
Ejemplo de movimiento de caballo dirigido con búsqued

11. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE BUSQUEDA
CIEGA
- Ventajas:
Si existe la solución, la encuentra en la menor
profundidad posible.
- Desventajas:
Explosión combinatoria aparece frecuentemente
debido a la alta complejidad espacial y temporal
de esta técnica.

12. Búsqueda heurística
• 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.

13. Función de evaluación heurística
• 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.

14. Estrategias de búsqueda heurística
• Tipos:
• Estrategias tentativas: aquellas en las que se
puede abandonar la exploración de una rama y
pasar a explorar otra en cualquier momento del
problema.
• Estrategias irrevocables: aquellas en las que no
se puede abandonar la exploración de la rama
por la que se comenzó.
•Métodos:
• Gradiente
• Primero el mejor
• Búsqueda en haz
• Algoritmo A