Download - Blog Resumen Busqueda No Informada
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ESCUELA SUPERIOR POLITCNICA AGROPECUARIA DE
MANAB
MANUEL FLIX LPEZ
CARRERA INFORMTICA
SEMESTRE SEPTIMO PERIODO ABR 2015/SEP 2015
PORTAFOLIO
TEMA:
ESTRATEGIAS DE BSQUEDA NO INFORMADA
AUTORES:
LUISA K. FARIAS CHICA
FACILITADOR:
ING. HIRAIDA SANTANA
CALCETA, ABRIL 2015
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INTRODUCCION
Como en el tema pasado hablamos acerca de agentes en este presente trabajo
conoceremos acerca de cada una resolvente de problemas que tan importante
era su medida de rendimiento de las estrategias de bsqueda no informada
significa que ellas no tienen informacin adicional acerca de los estados ms
all de la que proporciona la definicin del problema dado que ellas pueden
hacer es generar los sucesores y distinguir entre un estado objetivo de uno
que no lo es.
OBJECTIVO
Pretender que alumno conozca la metodologa para representacin y
resolucin de problemas basados en Inteligencia Artificial que podrn ser
empleadas en el abordaje de problemas de investigacin o de su actividad
profesional.
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MARCO TEORICO
ESTRATEGIAS DE BSQUEDA NO INFORMADA
Las estrategias de bsqueda no informada son las usan la informacin de la
definicin del problema, no disponen de ninguna formacin adicional a la propia
definicin del mismo.
Segn Roberto, J. menciona que en el proceso de obtencin de los diversos
problemas, hay que primero identificar correctamente las entidades, para
diagnosticar esto primero debemos de tener en cuenta a donde vamos o que
necesitamos.
Existen dos tipos de bsqueda una de ellas es denominada bsqueda a ciegas
ya que esta no tiene informacin adicional solo tiene lo que proporciona la
definicin del problema, en cambio la otra es denominada bsqueda informada
o heurstica que son con ms informacin, esto lo afirman Russell y Norvig.
Por otro lado Daniel, G. menciona que para la bsqueda existen dos medidas
elementales que son importantes para obtener una idea de las ventajas y
desventajas de utilizar estas tcnicas que son:
La rapidez con que se encuentra la solucin
La calidad de la solucin
Segn lo que menciona el mismo autor es que es importante entender que no
es lo mismo encontrar una solucin ptima que encontrar una solucin buena.
Esta gran diferencia est en el hecho de que encontrar una solucin ptima
esta exige una bsqueda complicada porque puede que sea el nico camino
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para solucionarlo o darle la mejor solucin, en cambio encontrar una buena
solucin significa que no sea una solucin complicada de solucionar y que no
es necesario que se interprete como una mejor solucin
Estrategias:
Bsqueda primero en anchura.
Bsqueda primero en profundidad.
Bsqueda limitada en profundidad
Bsqueda iterativa en profundidad
Bsqueda bidireccional.
La Bsqueda Primero en Anchura es una estrategia sencilla en la
que se expande primero el nodo raz, a continuacin se expande
todos los sucesores del nodo raz, despus sus sucesores, etc.
Se expanden todos los nodos a una profundidad en el rbol de
bsqueda antes de expandir cualquier nodo del prximo nivel
Esta bsqueda se puede implementar la bsqueda rboles
usando el sistema FIFO, asegurando que los nodos primeros
visitados sern los primeros expandidos.
La cola FIFO pone los nuevos sucesores generados al final
de la cola y como segn lo explica Russell y Norvig que los
nodos ms superficiales se expanden en un rbol binario.
Ejemplo de cmo realiza el proceso de bsqueda.
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Este mtodo consiste principalmente en que se expande el nodo ms
profundo, la bsqueda procede al nivel ms profundo del rbol; cuando
los nodos se expanden son quitados de la frontera, as la bsqueda
retrocede al nodo ms anterior que tenga sucesores inexplorados
segn lo afirma Russell y que el Norvig y menciona que este tipo de
bsqueda usa el LIFO ya que esta se refiere al que primero que entre
es el ltimo que sale.
Terminar la bsqueda por una direccin se debe a no haber posibles
operadores que aplicar sobre el nodo hoja o por haber alcanzado un
nivel de profundidad muy grande. Si esto ocurre se produce una
vuelta atrs (backtracking) y se sigue por otra rama hasta visitar todas
las ramas del rbol si es necesario
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Encontrar una solucin si esta se encuentra
dentro del lmite de profundidad, lo que
garantiza completitud en todos los grafos.
Una bsqueda en Profundidad Iterativa (BPI)
es una estrategia de bsqueda en el espacio
de estados en la que se realizan sucesivas
bsquedas en profundidad limitada
incrementando el lmite de profundidad en
cada iteracin hasta alcanzar d, la
profundidad del estado objetivo de menor
profundidad. BPI es equivalente a la
bsqueda en anchura, pero usa mucha
menos memoria; en cada iteracin, visita los
nodos del rbol de bsqueda en el mismo
orden que una bsqueda en profundidad,
pero el orden en el que los nodos son
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visitados finalmente se corresponde con la bsqueda en anchura
Buscar bidireccionalmente, es
como su nombre lo indica,
bsquedas en dos direcciones al
mismo tiempo: uno hacia
adelante desde el estado inicial y
el otro hacia atrs de la parte
final. Esto se hace generalmente
mediante la expansin de rbol
con factor de ramificacin b y la
distancia desde el principio hasta
el objetivo es d. La bsqueda se
detiene cuando bsquedas desde ambas direcciones se renen en el centro.
Bsqueda bidireccional es un algoritmo de bsqueda de fuerza bruta que
requiera un estado objetivo explcito en lugar de simplemente una prueba para
una condicin meta.
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Se puede referir que, el agente puede calcular exactamente cul es el estado
resultado de cualquier secuencia de acciones y siempre sabe en qu estado
est. Su percepcin no proporciona ninguna nueva informacin despus de
cada accin. Qu pasa cuando el conocimiento de los estados o acciones es
incompleto? Encontramos que diversos tipos de completitud conducen a tres
tipos de problemas distintos:
PROBLEMAS SIN SENSORES (tambin llamados problemas
conformados): si el agente no tiene ningn sensor, entonces (por lo que sabe)
podra estar en uno de los posibles estados iniciales, y cada accin por lo tanto
podra conducir a uno de los posibles estados sucesores.
Para resolver problemas sin sensores, buscamos en el espacio de estados de
creencia ms que en los estados fsicos. El estado inicial es un estado de
creencia, y cada accin aplica un estado de creencia en otro estado de
creencia. Una accin se aplica a un estado de creencia uniendo los resultados
de aplicar la accin a cada estado fsico del estado de creencia. Un camino une
varios estados de creencia, y una solucin es ahora un camino que conduce a
un estado de creencia, todos de cuyos miembros son estados objetivo.
PROBLEMAS DE CONTINGENCIA: si el entorno es parcialmente
observable o si las acciones son inciertas, entonces las percepciones del
agente proporcionan nueva informacin despus de cada accin. Cada
percepcin posible define una contingencia que debe de planearse. A un
problema se le llama entre adversarios si la incertidumbre est causada por las
acciones de otro agente.
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Los problemas de contingencia a a menudo permiten soluciones puramente
secuenciales, por ejemplo, considere el mundo de la ley de Murphy totalmente
absoluto, las contingencias surgen cuando el agente realiza una accin,
ejemplo aspirar, caminar, o otra accin para el cual el agente est destinado.
Este es un mtodo que consiste buscar mejores soluciones ptimas y que
puedan solucionar los problemas planteados es necesario mencionar que
existen diferentes formas de interpretar una bsqueda, es decir existe dos que
son una bsqueda informativa y la bsqueda a ciegas.
Adems en lo que es sobre la bsqueda de informacin en el problema de
contingencia en un agente se encontrar en una secuencia fija de acciones
es garantizar la solucin de un problema, par es a esto necesario utilizar una
especie de sensor durante la fase de ejecucin por lo cual el agente calcula
un rbol de acciones.
Daniel, G. 2009. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Solucin de problemas por bsqueda.
Unid II. Pg. 11 a 15
Russell, S. y Norvig, P. 2004. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. UN ENFOQUE
MODERNO. PEARSON EDUCACION. 2 ed. Madrid pg. 82 al 85