Este documento describe diferentes técnicas de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega, búsqueda heurística y funciones de evaluación heurística. Explica que la búsqueda ciega puede resultar en explosión combinatoria, mientras que la búsqueda heurística usa conocimiento del dominio para guiar la búsqueda de manera más eficiente. También cubre estrategias de búsqueda heurística como tentativas e irrevocables y métodos como gradiente y primero el mejor

1. Gustavo Pullupaxi
Sexto Sistemas
UNIVERSIDAD REGIONAL
AUTONOMA DE LOS ANDES
SISTEMAS MERCANTILES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2. Para poder resolver el problema, debemos construir
un modelo para basar nuestras decisiones en las
un modelo para basar nuestras decisiones en las
consecuencias (hipotéticas) de nuestras acciones:
consecuencias (hipotéticas) de nuestras acciones:
INTRODUCCIÓN

3. Las técnicas 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 I.A
Los elementos que integran las técnicas 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.
TÉCNICAS DE BÚSQUEDA SUS
ELEMENTOS

4. 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.
TIPOS DE SOLUCIONADORES

5. Un problema puede tener varias soluciones, pero debido a
la extensión del grafo implícito, no podemos explorarlo
por completo, por lo que tampoco podemos buscar la
mejor solución al problema (suponiendo algún criterio de
algún criterio de optimalidad).
Por eso, en muchos problemas de I.A. nos conformamos
con buscar soluciones aceptables (cualquier camino a una
solución lo suficientemente buena) y no soluciones
óptimas (la mejor solución posible).
USO DE INFORMACIÓN

6. 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.
BÚSQUEDA CIEGA (TIPOS)

7. - 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.
BÚSQUEDA CIEGA (TIPOS)

8. • 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.
BÚSQUEDA HEURÍSTICA

9. • 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.
FUNCIÓN DE EVALUACIÓN
HEURÍSTICA

10. • 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
ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA
HEURÍSTICA