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TEMA: Búsqueda en IA
ALUMNO: Moisés Andrade
UNIVERSIDAD REGIONAL
AUTONÓMA DE LOS ANDES
Introducción
La búsqueda es una técnica para resolver
problemas cuya solución consiste en una serie de
pasos que frecuente...
Búsqueda
Inteligencia Artificial
Desarrollo de
software
Encontrar un
dato
Encontrar el
camino
recorrido
En IA el objetivo ...
Representación y estructura de
búsqueda
Red
Grafo
Árbol
Tipos de búsqueda en IA
 Búsqueda exhaustiva (a ciegas)
Cuando no exista información específica sobre el
problema que nos...
Tipos de búsqueda exhaustiva
 Estrategia de búsqueda
El primer requisito que debe cumplir una buena
estrategia de control...
Tipos de búsqueda exhaustiva
 Búsqueda en amplitud
Este método va construyendo un grafo de estados
explicito mediante la ...
Tipos de búsqueda exhaustiva
 Búsqueda en profundidad limitada
Es óptima y garantiza el encontrar la solución al
igual qu...
Espacios de estados
El espacio de búsqueda será un grafo dirigido en el que
cada nodo representa un posible estado del sis...
Ejemplos de agentes de búsqueda
 Agentes de búsqueda que devuelven un único
operador
Juegos con adversario como el ajedre...
Al implementar una estrategia de
búsqueda se debe tener en cuenta
 Abarcamiento: ¿la estrategia garantiza encontrar
un so...
Estrategias de control
Ejemplo de búsqueda a lo ancho
Ejemplo de búsqueda en profundidad
búsqueda preferente por profundidad de
un árbol de búsqueda binario
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Tipos de búsqueda en Inteligencia Artificial

  1. 1. TEMA: Búsqueda en IA ALUMNO: Moisés Andrade UNIVERSIDAD REGIONAL AUTONÓMA DE LOS ANDES
  2. 2. Introducción La búsqueda es una técnica para resolver problemas cuya solución consiste en una serie de pasos que frecuentemente deben determinarse mediante la prueba sistemática de las alternativas. Desde los inicios de la Inteligencia Artificial, la búsqueda se ha aplicado en diversas clases de problemas como juegos de dos jugadores, problemas de satisfacción de restricciones y problemas de pathfinding de un único agente.
  3. 3. Búsqueda Inteligencia Artificial Desarrollo de software Encontrar un dato Encontrar el camino recorrido En IA el objetivo es encontrar el camino de búsqueda Optimización Resolución de problemas Planificación
  4. 4. Representación y estructura de búsqueda Red Grafo Árbol
  5. 5. Tipos de búsqueda en IA  Búsqueda exhaustiva (a ciegas) Cuando no exista información específica sobre el problema que nos ayude a determinar cuál es el mejor operador que se debería aplicar en cada momento o el mejor nodo por el que continuar la búsqueda.  Búsqueda heurística (informada) 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.
  6. 6. Tipos de búsqueda exhaustiva  Estrategia de búsqueda El primer requisito que debe cumplir una buena estrategia de control es que cause algún cambio, las estrategias de control que no causen cambio de estado nunca alcanzan la solución. El segundo requisito que debe cumplir una buena estrategia de control es que sea sistemática  Búsqueda en profundidad En este proceso de búsqueda se genera sólo un sucesor del nodo en cada paso, es decir, cada vez que se obtiene un nuevo sucesor, se le aplica a este un nuevo operador se obtiene un nuevo sucesor, y así sucesivamente.
  7. 7. Tipos de búsqueda exhaustiva  Búsqueda en amplitud Este método va construyendo un grafo de estados explicito mediante la aplicación de los operadores disponibles al nodo inicial, después aplica los operadores disponibles a los nodos sucesores directos del nodo inicial, y así sucesivamente  Búsqueda de coste uniforme Variación a lo ancho del camino para encontrar el mas barato cada cambio de estado tiene asociado un costo.
  8. 8. Tipos de búsqueda exhaustiva  Búsqueda en profundidad limitada Es óptima y garantiza el encontrar la solución al igual que la búsqueda a lo ancho pero con requerimientos menores de memoria.  Búsqueda iterativa Combina aspectos de la búsqueda a lo ancho y en profundidad.  Búsqueda bidireccional Consiste en buscar simultáneamente desde estado inicial y el final
  9. 9. Espacios de estados El espacio de búsqueda será un grafo dirigido en el que cada nodo representa un posible estado del sistema. Búsqueda en un espacio de estados  Espacio de estados Representación del problema a través de las (posibles) acciones del agente.  Búsqueda en el espacio de estados: Resolución del problema mediante la proyección de las distintas acciones del agente.
  10. 10. Ejemplos de agentes de búsqueda  Agentes de búsqueda que devuelven un único operador Juegos con adversario como el ajedrez  Agentes de búsqueda que devuelven una secuencia de operadores Juegos sin adversario adversario como el puzzle.
  11. 11. Al implementar una estrategia de búsqueda se debe tener en cuenta  Abarcamiento: ¿la estrategia garantiza encontrar un solución si es que la hay?  Complejidad temporal: ¿cuánto tiempo es necesario para encontrar la solución?  Complejidad espacial: ¿cuánta memoria se necesita para efectuar la búsqueda  Calidad: ¿la estrategia dará como resultado un resultado óptimo, en caso de que existan varias soluciones?
  12. 12. Estrategias de control
  13. 13. Ejemplo de búsqueda a lo ancho
  14. 14. Ejemplo de búsqueda en profundidad búsqueda preferente por profundidad de un árbol de búsqueda binario

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