Tipos de busqueda redes semanticcas

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Tipos de busqueda redes semanticcas

  1. 1. UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES Nombre: Jenyfer Utitiaja Tema: Tipo de Búsqueda redes semánticas
  2. 2. TÉCNICAS DE BÚSQUEDA Y ELEMENTOS 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.
  3. 3.  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). Sino ir al paso 1.
  4. 4.  Ejemplo con 8-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 usaremos 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
  5. 5. TIPOS DE BUSQUEDA  Búsqueda Ciega  Búsqueda en amplitud.  Búsqueda en profundidad.  Búsqueda en profundidad progresiva.  Búsqueda en profundidad Interactiva  Búsqueda bidireccional.  Búsqueda Heurística  Costo del camino  Costo para hallar la solución  Potencia heurística  Algoritmo
  6. 6. BÚSQUEDA CIEGA  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.
  7. 7. ejemplo:
  8. 8. BÚSQUEDA CIEGA  Búsqueda en profundidad: - La búsqueda se realiza por una sola rama del árbol hasta encontrar una solución o hasta que se tome la decisión de terminar la búsqueda por esa dirección. - Terminar la búsqueda por una dirección 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 atrás (backtracking) y se sigue por otra rama hasta visitar todas las ramas del árbol si es necesario.
  9. 9. BÚSQUEDA CIEGA - Ventajas: - Tiene menor complejidad espacial que búsqueda en amplitud. - Desventajas: - Se pueden encontrar soluciones que están mas alejadas de la raíz que otras. - Existe el riesgo de presencia de bucles infinitos.
  10. 10. BÚSQUEDA CIEGA  Búsqueda en profundidad progresiva: - Se define una profundidad predefinida. - Se desarrolla el árbol realizando una búsqueda en profundidad hasta el límite definido en el punto anterior. - Si se encuentra la solución  FIN - En caso contrario, se establece un nuevo límite y volvemos al segundo paso.
  11. 11.  Búsqueda bidireccional: - Se llevan a la vez dos búsquedas: una descendente desde el nodo inicial y otra ascendente desde el nodo meta. - Al menos una de estas dos búsquedas debe ser en anchura para que el recorrido ascendente y descendente puedan encontrarse en algún momento. - Cuando se llegue a un nodo que ya había sido explorado con el otro tipo de búsqueda, el algoritmo acaba. - El camino solución es la suma de los caminos hallados por cada búsqueda desde el nodo mencionado hasta el nodo inicial y hasta el nodo meta BÚSQUEDA CIEGA
  12. 12. Fig01.busqueda bidireccional
  13. 13.  Búsqueda profundidad interactiva: BÚSQUEDA CIEGA
  14. 14. Búsqueda Heurística  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.
  15. 15. 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
  16. 16. ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA HEURÍSTICA Gradiente: • Metodología: elegir el camino de máxima pendiente, usando para ello la función de evaluación. • Tipo: irrevocable. • Ventajas: se llega a la solución con poco coste computacional. • Inconvenientes: puede ser que el problema no sea compatible con este método, y, por lo tanto, no conseguiremos obtener la solución.
  17. 17. ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA HEURÍSTICA Búsqueda en haz: • Metodología: elegir un conjunto de nodos como los siguientes a expandir, y hacerlo de forma irrevocable. • Tipo: irrevocable/tentativo. • Ventajas: más permisible. • Inconvenientes: en caso de que el sistema sea irrevocable, este método no actúa con eficacia.
  18. 18. BÚSQUEDA CON ADVERSOS La búsqueda con adversos (juego contra un oponente) analízalos problemas en los que existe mas de un adversario modificando el estado del sistema. Hay dos operadores:  El que lleva el problema a la mejor situación (jugada nuestra)  El que lleva el problema a la peor situación (jugada de nuestro adversario)

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