UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
NOMBRE: JUAN ALARCON
NIVEL: SEXTO SISTEMAS
TUTOR: ING.JORGE YAGUAR
Tipos de bús...
Redes Semánticas
Son esquemas de representación
en Red, compuesta por nodos
donde cada nodo representa un
dato. Se relaci...
Los nodos representan
objetos del dominio del
problema y los arcos (flechas)
sus relaciones o asociación
• Ejemplo
Pájaro...
Las redes semánticas son
estructuras utilizadas para la
representación de
conocimiento en Inteligencia
Artificial.
Son e...
•
Los nodos corresponden a
Constantes de relaciones
tales como
clases, propiedades e
Instancias (elementos de una
clase)....
Ejemplo
REDES Y BUSQUEDAS
BASICAS
Estrategias de búsquedas
No Informadas ó a Ciegas: No se tiene
información adicional acerca de los estados.
La única info...
Criterios para evaluar las
estrategias:
Completitud
¿La estrategia garantiza encontrar una
solución, si es que esta existe...
Medición de buen éxito en la
solución del problema
costo de búsqueda = tiempo/memoria para
encontrar la solución
costo tot...
S
A
B
C E
D
E
D F
Nodo Raíz
Nodo Hoja
El nodo raíz denota la
trayectoria que comienza y
termina en el nodo inicial S.
El h...
• METODOS CIEGOS
Búsqueda en Profundidad
Búsqueda en Amplitud
Búsqueda no Determinística
• Búsqueda en Profundidad
Toma lo...
Búsqueda en Profundidad
1
17 18
5 6
2 8 13
3 7 9 12 14 16
4 10 11 15
goal
Revisa todas las trayectorias de
una longitud dada antes de
avanzar a una trayectoria más
larga.
Búsqueda en Amplitud
Búsqueda en Amplitud
1
2 3 4
5 6 7 8 9 10
11 12 13 14
goal
Búsqueda no Determinística
Se puede tener tan poca información
sobre un problema al grado de que
no sea posible descartar ...
Objetivo: ir de I a F
Problema del Laberinto
En el siguiente laberinto, se puede pasar desde una casilla a otra de
las pos...
Búsqueda en Profundidad
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Tipos de búsquedas inteligentes redes semánticas en inteligencia artificial

803 views

Published on

Tipos de búsquedas inteligentes redes semánticas en inteligencia artificial

Published in: Education
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
803
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
37
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Tipos de búsquedas inteligentes redes semánticas en inteligencia artificial

  1. 1. UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES NOMBRE: JUAN ALARCON NIVEL: SEXTO SISTEMAS TUTOR: ING.JORGE YAGUAR Tipos de búsquedas redes semánticas en inteligencia artificial
  2. 2. Redes Semánticas Son esquemas de representación en Red, compuesta por nodos donde cada nodo representa un dato. Se relacionan entre sí por medio de enlaces (flechas en el diagrama).
  3. 3. Los nodos representan objetos del dominio del problema y los arcos (flechas) sus relaciones o asociación • Ejemplo Pájaro Animal donde la saeta significa "es un"
  4. 4. Las redes semánticas son estructuras utilizadas para la representación de conocimiento en Inteligencia Artificial. Son especialmente útiles para representar conocimiento de taxonomías.
  5. 5. • Los nodos corresponden a Constantes de relaciones tales como clases, propiedades e Instancias (elementos de una clase). Las aristas en la red semántica representan asociaciones entre clases.
  6. 6. Ejemplo
  7. 7. REDES Y BUSQUEDAS BASICAS
  8. 8. Estrategias de búsquedas No Informadas ó a Ciegas: No se tiene información adicional acerca de los estados. La única información es la que proporciona la formulación del problema. Sólo generan sucesores y distinguen si han llegado al objetivo ó no. Informadas ó Heurísticas: Se conoce cuando un estado no es objetivo, y si es mas “prometedor” que otro.
  9. 9. Criterios para evaluar las estrategias: Completitud ¿La estrategia garantiza encontrar una solución, si es que esta existe? Complejidad en tiempo ¿Cuánto tiempo se necesitara para encontrar una solución? Complejidad en espacio ¿Cuánta memoria se necesita para efectuar la búsqueda? Optimización ¿Con esta estrategia se encontrará una Solución Óptima?
  10. 10. Medición de buen éxito en la solución del problema costo de búsqueda = tiempo/memoria para encontrar la solución costo total = costo de trayectoria + costo de búsqueda
  11. 11. S A B C E D E D F Nodo Raíz Nodo Hoja El nodo raíz denota la trayectoria que comienza y termina en el nodo inicial S. El hijo del nodo raíz con etiqueta A Representa la trayectoria S-A. Las trayectorias como S-A, que no alcanzan las metas se conocen como trayectorias Parciales. Las trayectorias que alcanzan la meta se llaman trayectorias completas, y el nodo correspondiente es un nodo meta.
  12. 12. • METODOS CIEGOS Búsqueda en Profundidad Búsqueda en Amplitud Búsqueda no Determinística • Búsqueda en Profundidad Toma los hijos de cada nodo y avanza a partir de ese hijo. Otras alternativas del mismo nivel se ignoran por completo, en tanto haya posibilidades de alcanzar la meta mediante la selección original. Se busca en las ramas de izquierda a derecha.
  13. 13. Búsqueda en Profundidad 1 17 18 5 6 2 8 13 3 7 9 12 14 16 4 10 11 15 goal
  14. 14. Revisa todas las trayectorias de una longitud dada antes de avanzar a una trayectoria más larga. Búsqueda en Amplitud
  15. 15. Búsqueda en Amplitud 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 goal
  16. 16. Búsqueda no Determinística Se puede tener tan poca información sobre un problema al grado de que no sea posible descartar un factor de ramificación grande o trayectorias largas carentes de utilidad. La búsqueda no determinística consiste en buscar un termino medio entre la búsqueda en profundidad y la búsqueda en amplitud.
  17. 17. Objetivo: ir de I a F Problema del Laberinto En el siguiente laberinto, se puede pasar desde una casilla a otra de las posibles adyacentes (arriba, abajo, izquierda, derecha), salvo si existe una barrera entre ellas
  18. 18. Búsqueda en Profundidad

×