SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 5
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA
DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL
NÚCLEO-LARA
METODOS DE BUSQUEDA
ESTUDIANTES:
Wilmer Rodríguez C.I.25546104
Sección: 6D03IS
Prof.: Edecio Freitez
Cuadro comparativo de“métodosdebúsquedaAI”
Se denominamétodode búsquedaauna serie de esquemasde representacióndel
conocimiento, loscualesnospermite resolverciertosproblemasdesdeel puntode vistade la
AI.Con estadosde inicialesyfinales.
BúsquedaCiega:
Sóloutilizainformaciónacercade si un estadoeso no objetivoparaguiarsu procesode
búsqueda.
Búsquedaheurística:
• Las técnicasde búsquedaheurísticausanel conocimientodeldominioparaadaptarel
solucionadory,de estamanera,éste seamáspotente yconsigallegara la solucióncon
mayor rapidez.Portanto,estastécnicasutilizanel conocimientoparaavanzar
buscandola soluciónal problema.
Búsquedasin
información
de dominio
(a ciegas)
Búsquedade
amplitud
Sóloutiliza
información
acerca de si un
estadoeso no
objetivopara
guiarsu proceso
de búsqueda.
1. Procedimientosde
búsquedanivel anivel.
2. Para cada unode los
nodosde un nivel se
aplicantodoslosposibles
operadores.
3. No se expande ningún
nodode unnivel antesde
haberexpandidotodos
losdel nivel anterior.
4. Se implementaconuna
estructuraFIFO.
Ventajas:
Si existe lasolución,la
encuentraenlamenor
profundidadposible.
Desventajas:
Explosióncombinatoria
aparece frecuentemente
debidoala alta
complejidadespacial y
temporal de esta
técnica.
Búsquedade
profundidad
La búsquedase realizaporunasolarama del
árbol hasta encontraruna soluciónohasta
que se tome la decisiónde terminarla
búsquedaporesadirección.
Terminarla búsquedaporunadirecciónse
debe porhaberalcanzadoun nivel de
profundidadmuygrande.
Si estoocurre se produce unavueltaatrás
(backtracking) y se sigue porotra rama hasta
visitar todaslas ramas del árbol si es
necesario.
Ventajas:
Tiene menor
complejidadespacial que
búsquedaenamplitud.
Desventajas:
Se puedenencontrar
solucionesque están
más alejadasde laraíz
que otras.
Existe el riesgode
presenciade bucles
infinitos
Búsqueda
informada
(heurística)
Búsqueda
primero
mejor
Elegircomosiguiente nodoaquel conmayor
funciónde evaluación.
Tipo: tentativo.
Ventajas:
 no depende en
excesode la
funciónde
evaluación.
Desventajas:
 excesiva
complejidad
espacial,puesse
debenguardar
todoslosnodos
abiertos
Búsquedaen
haz
Elegirunconjuntode nodoscomo los
siguientesaexpandir,yhacerlode forma
irrevocable. Tipo:irrevocable/tentativo.
Ventajas:
 Más permisible.
Desventajas:
 En caso de que el
sistemasea
irrevocable,este
métodonoactúa
con eficacia
Búsqueda
con
adversario
La búsquedaconadversos(juegocontraunoponente)
Analizalosproblemasenlosque existe másde unadversario
modificandoel estadodel sistema.
Hay dos operadores:
- el que llevael problemaala mejorsituación (jugadanuestra)
- el que llevael problemaala peorsituación(jugadade nuestro
adversario)
Método
Minimax
Minimax esun métodode decisiónparaminimizarlapérdidamáximaesperadaenjuegos
con adversarioycon informaciónperfecta.
Minimax esun algoritmorecursivo.
El funcionamientode Minimax puede resumirsecomoelegirmejormovimientoparati
mismosuponiendoque tucontrincante escogeráel peorparati.
El algoritmoexplorarálosnodosdel árbol asignándolesunvalornumérico medianteuna
funciónde evaluación,empezandoporlosnodosterminalesysubiendohacialaraíz.
La funciónde evaluacióndefinirálobuenaque eslaposiciónparaun jugadorcuandola
alcanza.Ejemplo:enel ajedrezlosposiblesvaloresson(+1,0,-1) que se correspondencon
ganar, empatary perderrespectivamente.Estoserádiferente paracadajuego.
Método Poda
α - β
Se aplicaen técnicasconadversosy se usa para reducirel coste computacional de
MINIMAXpodandolasramas que nos llevanauna soluciónpeorque lasyaencontradas.
Llamaremos valoresalfa a losvalorescalculadoshaciaatrás de losnodosmax.Los valores
alfade losnodosmax nunca puedendecrecer.
Llamaremos valoresbeta a losvalorescalculadoshaciaatrás enlos nodosmin.Los valores
minnunca puedencrecer Puede suspenderse laexploraciónpordebajode unnodoen
cualquierade loscasossiguientes:
A. Pordebajode cualquiernodominque tengavaloresbetamenoresoigualesa
los valoresde cualquiernodomax ascendiente suyo.
B. Por debajode unnodomax que tengaun valoralfa mayoro igual al valor
betade cualquiernodomin ascendiente.
Comoha podidoverse,lapodaalfa-betaesaplicarminimax,soloque decidimosque
algunasramas no seránexploradas,consiguiendoconestoahorraralgo de espacioy de
tiempocomputacional

Más contenido relacionado

Similar a Wilmer rodriguez

Luis Hernández-Cuadro Comparativo-I.pdf
Luis Hernández-Cuadro Comparativo-I.pdfLuis Hernández-Cuadro Comparativo-I.pdf
Luis Hernández-Cuadro Comparativo-I.pdfLuis12876
 
Criterios de búsqueda en IA
Criterios de búsqueda en IACriterios de búsqueda en IA
Criterios de búsqueda en IAjimerson montiel
 
Métodos de búsqueda I.A
Métodos de búsqueda I.AMétodos de búsqueda I.A
Métodos de búsqueda I.AMelanieCapacho1
 
Criterios de búsqueda en la Inteligencia Artificial
Criterios de búsqueda en la Inteligencia ArtificialCriterios de búsqueda en la Inteligencia Artificial
Criterios de búsqueda en la Inteligencia ArtificialSneider Salero
 
Cuadro Comparativo.pdf
Cuadro Comparativo.pdfCuadro Comparativo.pdf
Cuadro Comparativo.pdfIdoScript
 
Cuadro comparativo tipos de busquedas en IA
Cuadro comparativo tipos de busquedas en IACuadro comparativo tipos de busquedas en IA
Cuadro comparativo tipos de busquedas en IAluisilva18
 
TIPOS DE BUSQUEDA
TIPOS DE BUSQUEDA TIPOS DE BUSQUEDA
TIPOS DE BUSQUEDA torvicanny
 
Metodo de Busquedas de IA.pdf
Metodo de Busquedas de IA.pdfMetodo de Busquedas de IA.pdf
Metodo de Busquedas de IA.pdfoswnarly
 
Métodos de Búsquedas de inteligencia artificial
Métodos de Búsquedas de inteligencia artificial Métodos de Búsquedas de inteligencia artificial
Métodos de Búsquedas de inteligencia artificial jesus melendez
 
Tipos de búsqueda en Inteligencia Artificial
Tipos de búsqueda en Inteligencia ArtificialTipos de búsqueda en Inteligencia Artificial
Tipos de búsqueda en Inteligencia ArtificialAlan López
 
cuadro_comparativo_inteligencia.pdf
cuadro_comparativo_inteligencia.pdfcuadro_comparativo_inteligencia.pdf
cuadro_comparativo_inteligencia.pdfVictorCamacaro1
 
Jose lameda sistema experto
Jose lameda sistema expertoJose lameda sistema experto
Jose lameda sistema expertoalejandraazuaje2
 
Uniandes tipos de busqueda mylena
Uniandes tipos de busqueda mylenaUniandes tipos de busqueda mylena
Uniandes tipos de busqueda mylenamyle22
 

Similar a Wilmer rodriguez (20)

Luis Hernández-Cuadro Comparativo-I.pdf
Luis Hernández-Cuadro Comparativo-I.pdfLuis Hernández-Cuadro Comparativo-I.pdf
Luis Hernández-Cuadro Comparativo-I.pdf
 
Criterios de búsqueda en IA
Criterios de búsqueda en IACriterios de búsqueda en IA
Criterios de búsqueda en IA
 
Métodos de búsqueda I.A
Métodos de búsqueda I.AMétodos de búsqueda I.A
Métodos de búsqueda I.A
 
Criterios de búsqueda en la Inteligencia Artificial
Criterios de búsqueda en la Inteligencia ArtificialCriterios de búsqueda en la Inteligencia Artificial
Criterios de búsqueda en la Inteligencia Artificial
 
Cuadro Comparativo.pdf
Cuadro Comparativo.pdfCuadro Comparativo.pdf
Cuadro Comparativo.pdf
 
Cuadro comparativo tipos de busquedas en IA
Cuadro comparativo tipos de busquedas en IACuadro comparativo tipos de busquedas en IA
Cuadro comparativo tipos de busquedas en IA
 
TIPOS DE BUSQUEDA
TIPOS DE BUSQUEDA TIPOS DE BUSQUEDA
TIPOS DE BUSQUEDA
 
Metodo de Busquedas de IA.pdf
Metodo de Busquedas de IA.pdfMetodo de Busquedas de IA.pdf
Metodo de Busquedas de IA.pdf
 
Victor1
Victor1Victor1
Victor1
 
Katerinemogollon
KaterinemogollonKaterinemogollon
Katerinemogollon
 
Cuadro comparativo
Cuadro comparativoCuadro comparativo
Cuadro comparativo
 
Métodos de Búsquedas de inteligencia artificial
Métodos de Búsquedas de inteligencia artificial Métodos de Búsquedas de inteligencia artificial
Métodos de Búsquedas de inteligencia artificial
 
Tipos de búsqueda en Inteligencia Artificial
Tipos de búsqueda en Inteligencia ArtificialTipos de búsqueda en Inteligencia Artificial
Tipos de búsqueda en Inteligencia Artificial
 
cuadro_comparativo_inteligencia.pdf
cuadro_comparativo_inteligencia.pdfcuadro_comparativo_inteligencia.pdf
cuadro_comparativo_inteligencia.pdf
 
Jose lameda sistema experto
Jose lameda sistema expertoJose lameda sistema experto
Jose lameda sistema experto
 
Investigación de Operaciones
Investigación de OperacionesInvestigación de Operaciones
Investigación de Operaciones
 
Uniandes tipos de busqueda mylena
Uniandes tipos de busqueda mylenaUniandes tipos de busqueda mylena
Uniandes tipos de busqueda mylena
 
REDES NEURONALES.pptx
REDES NEURONALES.pptxREDES NEURONALES.pptx
REDES NEURONALES.pptx
 
Sistemas expertos
Sistemas expertosSistemas expertos
Sistemas expertos
 
Busqueda ai
Busqueda aiBusqueda ai
Busqueda ai
 

Último

Instrumentacion para el control de procesos.pdf
Instrumentacion para el control de procesos.pdfInstrumentacion para el control de procesos.pdf
Instrumentacion para el control de procesos.pdfElybe Hernandez
 
Matematica Basica Limites indeterminados
Matematica Basica Limites indeterminadosMatematica Basica Limites indeterminados
Matematica Basica Limites indeterminadosSALVADOR ALTEZ PALOMINO
 
Trabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdf
Trabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdfTrabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdf
Trabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdfLimbergleoMamaniIsit
 
PROGRAMANDO PARA AUTOCAD CON VBA -1.pdf-cad
PROGRAMANDO PARA AUTOCAD CON VBA -1.pdf-cadPROGRAMANDO PARA AUTOCAD CON VBA -1.pdf-cad
PROGRAMANDO PARA AUTOCAD CON VBA -1.pdf-cadangel66k
 
subestaciones electricas , elementos y caracteristicas
subestaciones electricas , elementos y caracteristicassubestaciones electricas , elementos y caracteristicas
subestaciones electricas , elementos y caracteristicaszaydaescalona
 
Presentación Identidad UCM identity present
Presentación Identidad UCM identity presentPresentación Identidad UCM identity present
Presentación Identidad UCM identity presentFabinAE
 
UNIDAD 2.- SENSORES.TIPOS DE SENSORES Y SU CLASIFICAIÓN
UNIDAD 2.- SENSORES.TIPOS DE SENSORES  Y SU CLASIFICAIÓNUNIDAD 2.- SENSORES.TIPOS DE SENSORES  Y SU CLASIFICAIÓN
UNIDAD 2.- SENSORES.TIPOS DE SENSORES Y SU CLASIFICAIÓNLuisLobatoingaruca
 
NTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdf
NTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdfNTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdf
NTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdfELIZABETHCRUZVALENCI
 
8 2024A CONDUCCION DE CALOR EN REGIMEN TRANSITORIO.pptx
8 2024A CONDUCCION DE CALOR EN REGIMEN TRANSITORIO.pptx8 2024A CONDUCCION DE CALOR EN REGIMEN TRANSITORIO.pptx
8 2024A CONDUCCION DE CALOR EN REGIMEN TRANSITORIO.pptxrorellanoq
 
Ficha Técnica -Cemento YURA Multiproposito TIPO IP.pdf
Ficha Técnica -Cemento YURA  Multiproposito TIPO IP.pdfFicha Técnica -Cemento YURA  Multiproposito TIPO IP.pdf
Ficha Técnica -Cemento YURA Multiproposito TIPO IP.pdfEdgard Ampuero Cayo
 
Diseño digital - M. Morris Mano - 3ed.pdf
Diseño digital - M. Morris Mano - 3ed.pdfDiseño digital - M. Morris Mano - 3ed.pdf
Diseño digital - M. Morris Mano - 3ed.pdfssuserf46a26
 
entropia y neguentropia en la teoria general de sistemas
entropia y neguentropia en la teoria general de sistemasentropia y neguentropia en la teoria general de sistemas
entropia y neguentropia en la teoria general de sistemasDerlyValeriaRodrigue
 
Semana 1 - Introduccion - Fluidos - Unidades.pptx
Semana 1 - Introduccion - Fluidos - Unidades.pptxSemana 1 - Introduccion - Fluidos - Unidades.pptx
Semana 1 - Introduccion - Fluidos - Unidades.pptxJulio Lovon
 
TECNOLOGIA DE CONCRETO 2024 estudiante.pdf
TECNOLOGIA DE CONCRETO 2024 estudiante.pdfTECNOLOGIA DE CONCRETO 2024 estudiante.pdf
TECNOLOGIA DE CONCRETO 2024 estudiante.pdfEddieEDM
 
Métodos numéricos y aplicaciones - Izar Landeta.pdf
Métodos numéricos y aplicaciones - Izar Landeta.pdfMétodos numéricos y aplicaciones - Izar Landeta.pdf
Métodos numéricos y aplicaciones - Izar Landeta.pdfJuvenalriv
 
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdfS01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdfSalomeRunco
 
Myoelectric_Control_for_Upper_Limb_Prostheses.en.es (2).pdf
Myoelectric_Control_for_Upper_Limb_Prostheses.en.es (2).pdfMyoelectric_Control_for_Upper_Limb_Prostheses.en.es (2).pdf
Myoelectric_Control_for_Upper_Limb_Prostheses.en.es (2).pdfFtimaMontserratZaraz
 
647913404-06-Partes-principales-de-las-Perforadoras-manuales-1.pdf
647913404-06-Partes-principales-de-las-Perforadoras-manuales-1.pdf647913404-06-Partes-principales-de-las-Perforadoras-manuales-1.pdf
647913404-06-Partes-principales-de-las-Perforadoras-manuales-1.pdfMirkaCBauer
 
ESTUDIO DE TRAFICO PARA EL DISEÑO DE TIPOS DE VIAS.pptx
ESTUDIO DE TRAFICO PARA EL DISEÑO DE TIPOS DE VIAS.pptxESTUDIO DE TRAFICO PARA EL DISEÑO DE TIPOS DE VIAS.pptx
ESTUDIO DE TRAFICO PARA EL DISEÑO DE TIPOS DE VIAS.pptxholferpandiacondori
 
1 CENTROIDES 2°Computohhhhhhhhhhhhhhhh.pdf
1 CENTROIDES 2°Computohhhhhhhhhhhhhhhh.pdf1 CENTROIDES 2°Computohhhhhhhhhhhhhhhh.pdf
1 CENTROIDES 2°Computohhhhhhhhhhhhhhhh.pdfJlnParada
 

Último (20)

Instrumentacion para el control de procesos.pdf
Instrumentacion para el control de procesos.pdfInstrumentacion para el control de procesos.pdf
Instrumentacion para el control de procesos.pdf
 
Matematica Basica Limites indeterminados
Matematica Basica Limites indeterminadosMatematica Basica Limites indeterminados
Matematica Basica Limites indeterminados
 
Trabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdf
Trabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdfTrabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdf
Trabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdf
 
PROGRAMANDO PARA AUTOCAD CON VBA -1.pdf-cad
PROGRAMANDO PARA AUTOCAD CON VBA -1.pdf-cadPROGRAMANDO PARA AUTOCAD CON VBA -1.pdf-cad
PROGRAMANDO PARA AUTOCAD CON VBA -1.pdf-cad
 
subestaciones electricas , elementos y caracteristicas
subestaciones electricas , elementos y caracteristicassubestaciones electricas , elementos y caracteristicas
subestaciones electricas , elementos y caracteristicas
 
Presentación Identidad UCM identity present
Presentación Identidad UCM identity presentPresentación Identidad UCM identity present
Presentación Identidad UCM identity present
 
UNIDAD 2.- SENSORES.TIPOS DE SENSORES Y SU CLASIFICAIÓN
UNIDAD 2.- SENSORES.TIPOS DE SENSORES  Y SU CLASIFICAIÓNUNIDAD 2.- SENSORES.TIPOS DE SENSORES  Y SU CLASIFICAIÓN
UNIDAD 2.- SENSORES.TIPOS DE SENSORES Y SU CLASIFICAIÓN
 
NTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdf
NTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdfNTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdf
NTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdf
 
8 2024A CONDUCCION DE CALOR EN REGIMEN TRANSITORIO.pptx
8 2024A CONDUCCION DE CALOR EN REGIMEN TRANSITORIO.pptx8 2024A CONDUCCION DE CALOR EN REGIMEN TRANSITORIO.pptx
8 2024A CONDUCCION DE CALOR EN REGIMEN TRANSITORIO.pptx
 
Ficha Técnica -Cemento YURA Multiproposito TIPO IP.pdf
Ficha Técnica -Cemento YURA  Multiproposito TIPO IP.pdfFicha Técnica -Cemento YURA  Multiproposito TIPO IP.pdf
Ficha Técnica -Cemento YURA Multiproposito TIPO IP.pdf
 
Diseño digital - M. Morris Mano - 3ed.pdf
Diseño digital - M. Morris Mano - 3ed.pdfDiseño digital - M. Morris Mano - 3ed.pdf
Diseño digital - M. Morris Mano - 3ed.pdf
 
entropia y neguentropia en la teoria general de sistemas
entropia y neguentropia en la teoria general de sistemasentropia y neguentropia en la teoria general de sistemas
entropia y neguentropia en la teoria general de sistemas
 
Semana 1 - Introduccion - Fluidos - Unidades.pptx
Semana 1 - Introduccion - Fluidos - Unidades.pptxSemana 1 - Introduccion - Fluidos - Unidades.pptx
Semana 1 - Introduccion - Fluidos - Unidades.pptx
 
TECNOLOGIA DE CONCRETO 2024 estudiante.pdf
TECNOLOGIA DE CONCRETO 2024 estudiante.pdfTECNOLOGIA DE CONCRETO 2024 estudiante.pdf
TECNOLOGIA DE CONCRETO 2024 estudiante.pdf
 
Métodos numéricos y aplicaciones - Izar Landeta.pdf
Métodos numéricos y aplicaciones - Izar Landeta.pdfMétodos numéricos y aplicaciones - Izar Landeta.pdf
Métodos numéricos y aplicaciones - Izar Landeta.pdf
 
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdfS01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
 
Myoelectric_Control_for_Upper_Limb_Prostheses.en.es (2).pdf
Myoelectric_Control_for_Upper_Limb_Prostheses.en.es (2).pdfMyoelectric_Control_for_Upper_Limb_Prostheses.en.es (2).pdf
Myoelectric_Control_for_Upper_Limb_Prostheses.en.es (2).pdf
 
647913404-06-Partes-principales-de-las-Perforadoras-manuales-1.pdf
647913404-06-Partes-principales-de-las-Perforadoras-manuales-1.pdf647913404-06-Partes-principales-de-las-Perforadoras-manuales-1.pdf
647913404-06-Partes-principales-de-las-Perforadoras-manuales-1.pdf
 
ESTUDIO DE TRAFICO PARA EL DISEÑO DE TIPOS DE VIAS.pptx
ESTUDIO DE TRAFICO PARA EL DISEÑO DE TIPOS DE VIAS.pptxESTUDIO DE TRAFICO PARA EL DISEÑO DE TIPOS DE VIAS.pptx
ESTUDIO DE TRAFICO PARA EL DISEÑO DE TIPOS DE VIAS.pptx
 
1 CENTROIDES 2°Computohhhhhhhhhhhhhhhh.pdf
1 CENTROIDES 2°Computohhhhhhhhhhhhhhhh.pdf1 CENTROIDES 2°Computohhhhhhhhhhhhhhhh.pdf
1 CENTROIDES 2°Computohhhhhhhhhhhhhhhh.pdf
 

Wilmer rodriguez

  • 1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL NÚCLEO-LARA METODOS DE BUSQUEDA ESTUDIANTES: Wilmer Rodríguez C.I.25546104 Sección: 6D03IS Prof.: Edecio Freitez
  • 2. Cuadro comparativo de“métodosdebúsquedaAI” Se denominamétodode búsquedaauna serie de esquemasde representacióndel conocimiento, loscualesnospermite resolverciertosproblemasdesdeel puntode vistade la AI.Con estadosde inicialesyfinales. BúsquedaCiega: Sóloutilizainformaciónacercade si un estadoeso no objetivoparaguiarsu procesode búsqueda. Búsquedaheurística: • Las técnicasde búsquedaheurísticausanel conocimientodeldominioparaadaptarel solucionadory,de estamanera,éste seamáspotente yconsigallegara la solucióncon mayor rapidez.Portanto,estastécnicasutilizanel conocimientoparaavanzar buscandola soluciónal problema.
  • 3. Búsquedasin información de dominio (a ciegas) Búsquedade amplitud Sóloutiliza información acerca de si un estadoeso no objetivopara guiarsu proceso de búsqueda. 1. Procedimientosde búsquedanivel anivel. 2. Para cada unode los nodosde un nivel se aplicantodoslosposibles operadores. 3. No se expande ningún nodode unnivel antesde haberexpandidotodos losdel nivel anterior. 4. Se implementaconuna estructuraFIFO. Ventajas: Si existe lasolución,la encuentraenlamenor profundidadposible. Desventajas: Explosióncombinatoria aparece frecuentemente debidoala alta complejidadespacial y temporal de esta técnica. Búsquedade profundidad La búsquedase realizaporunasolarama del árbol hasta encontraruna soluciónohasta que se tome la decisiónde terminarla búsquedaporesadirección. Terminarla búsquedaporunadirecciónse debe porhaberalcanzadoun nivel de profundidadmuygrande. Si estoocurre se produce unavueltaatrás (backtracking) y se sigue porotra rama hasta visitar todaslas ramas del árbol si es necesario. Ventajas: Tiene menor complejidadespacial que búsquedaenamplitud. Desventajas: Se puedenencontrar solucionesque están más alejadasde laraíz que otras. Existe el riesgode presenciade bucles infinitos Búsqueda informada (heurística) Búsqueda primero mejor Elegircomosiguiente nodoaquel conmayor funciónde evaluación. Tipo: tentativo. Ventajas:  no depende en excesode la funciónde evaluación. Desventajas:  excesiva complejidad espacial,puesse debenguardar todoslosnodos abiertos
  • 4. Búsquedaen haz Elegirunconjuntode nodoscomo los siguientesaexpandir,yhacerlode forma irrevocable. Tipo:irrevocable/tentativo. Ventajas:  Más permisible. Desventajas:  En caso de que el sistemasea irrevocable,este métodonoactúa con eficacia Búsqueda con adversario La búsquedaconadversos(juegocontraunoponente) Analizalosproblemasenlosque existe másde unadversario modificandoel estadodel sistema. Hay dos operadores: - el que llevael problemaala mejorsituación (jugadanuestra) - el que llevael problemaala peorsituación(jugadade nuestro adversario) Método Minimax Minimax esun métodode decisiónparaminimizarlapérdidamáximaesperadaenjuegos con adversarioycon informaciónperfecta. Minimax esun algoritmorecursivo. El funcionamientode Minimax puede resumirsecomoelegirmejormovimientoparati mismosuponiendoque tucontrincante escogeráel peorparati. El algoritmoexplorarálosnodosdel árbol asignándolesunvalornumérico medianteuna funciónde evaluación,empezandoporlosnodosterminalesysubiendohacialaraíz. La funciónde evaluacióndefinirálobuenaque eslaposiciónparaun jugadorcuandola alcanza.Ejemplo:enel ajedrezlosposiblesvaloresson(+1,0,-1) que se correspondencon ganar, empatary perderrespectivamente.Estoserádiferente paracadajuego.
  • 5. Método Poda α - β Se aplicaen técnicasconadversosy se usa para reducirel coste computacional de MINIMAXpodandolasramas que nos llevanauna soluciónpeorque lasyaencontradas. Llamaremos valoresalfa a losvalorescalculadoshaciaatrás de losnodosmax.Los valores alfade losnodosmax nunca puedendecrecer. Llamaremos valoresbeta a losvalorescalculadoshaciaatrás enlos nodosmin.Los valores minnunca puedencrecer Puede suspenderse laexploraciónpordebajode unnodoen cualquierade loscasossiguientes: A. Pordebajode cualquiernodominque tengavaloresbetamenoresoigualesa los valoresde cualquiernodomax ascendiente suyo. B. Por debajode unnodomax que tengaun valoralfa mayoro igual al valor betade cualquiernodomin ascendiente. Comoha podidoverse,lapodaalfa-betaesaplicarminimax,soloque decidimosque algunasramas no seránexploradas,consiguiendoconestoahorraralgo de espacioy de tiempocomputacional