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Tipos de busqueda redes semanticcas
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Tipos de busqueda redes semanticcas

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  • 1. UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES Nombre: Jenyfer Utitiaja Tema: Tipo de Búsqueda redes semánticas
  • 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.  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.  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. 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. 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. ejemplo:
  • 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. 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. 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.  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. Fig01.busqueda bidireccional
  • 13.  Búsqueda profundidad interactiva: BÚSQUEDA CIEGA
  • 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. 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. 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. 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. 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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