NOMBRE:
MYLENA RODRIGUEZ
NIVEL:
VI SISTEMAS
TEMA:
TIPOS DE BUSQUEDA
UNIVERSIDAD REGIONAL AUTONOMA
DE LOS ANDES
¿Qué son las técnicas o tipos de búsqueda?
Las técnicas o tipos de búsqueda son una serie de
esquemas de representación de...
ELEMENTOS
Los elementos que integran los tipos de
búsqueda son:
•Conjunto de estados: todas las
configuraciones posibles e...
ELEMENTOS
SOLUCIONADOR:
mecanismo que nos permite evolucionar de un
estado a otro mediante un algoritmo aplicando
los sigu...
EJEMPLO
Puzzle: este juego consiste en, dada una matriz de
3x3 elementos, tenemos 8 números que deben de
ser ordenados dej...
Tipos de solucionadores
Podemos usar dos tipos de búsqueda:
•Búsqueda ciega:
Se hace crecer el árbol de forma sistemática
...
Tipos de solucionadores
Un buen solucionador será aquel que realice su
función a bajo coste según los siguientes parámetro...
BÚSQUEDA CIEGA
 Sólo utiliza información acerca de si un estado es o no
objetivo para guiar su proceso de búsqueda.
Antes...
BÚSQUEDA CIEGA
Nodo abierto: No han actuado todos los posibles
operadores, con lo que podrían obtenerse nuevos
hijos apli...
BÚSQUEDA CIEGA (TIPOS)
Búsqueda en amplitud:
Procedimientos de búsqueda nivel a nivel.
Para cada uno de los nodos de un n...
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE BUSQUEDA
CIEGA
- Ventajas:
Si existe la solución, la encuentra en la menor
profundidad posible.
...
Búsqueda heurística
• Las técnicas de búsqueda heurística usan el
conocimiento del dominio para adaptar el
solucionador y,...
Función de evaluación heurística
• Definición: es una aplicación del espacio de
estados con el espacio de los números real...
Estrategias de búsqueda heurística
• Tipos:
• Estrategias tentativas: aquellas en las que se
puede abandonar la exploració...
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Uniandes tipos de busqueda mylena

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Uniandes tipos de busqueda mylena

  1. 1. NOMBRE: MYLENA RODRIGUEZ NIVEL: VI SISTEMAS TEMA: TIPOS DE BUSQUEDA UNIVERSIDAD REGIONAL AUTONOMA DE LOS ANDES
  2. 2. ¿Qué son las técnicas o tipos de búsqueda? Las técnicas o tipos 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 Inteligencia Artificial.
  3. 3. ELEMENTOS Los elementos que integran los tipos 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.
  4. 4. ELEMENTOS 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).
  5. 5. EJEMPLO 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 usamos 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.
  6. 6. Tipos de solucionadores Podemos usar dos tipos de búsqueda: •Búsqueda ciega: Se hace crecer el árbol de forma sistemática No se realiza análisis entre el estado obtenido y la solución •Búsqueda heurística: El crecimiento del árbol se hace inyectando conocimiento. Este conocimiento permite calcular la distancia entre el estado obtenido y el estado final
  7. 7. Tipos de solucionadores 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.
  8. 8. BÚSQUEDA CIEGA  Sólo utiliza información acerca de si un estado es o no objetivo para guiar su proceso de búsqueda. Antes de explicar los tipos de búsqueda ciega, convendría dar una serie de definiciones: Expandir un nodo: obtener los posibles hijos de un nodo a partir de la aplicación de los distintos operadores sobre él. Nodo cerrado: Se han aplicado todos los posibles operadores sobre él, obteniéndose todos sus posibles hijos.
  9. 9. BÚSQUEDA CIEGA Nodo abierto: No han actuado todos los posibles operadores, con lo que podrían obtenerse nuevos hijos aplicando los operadores restantes. TIPOS DE BÚSQUEDA CIEGA:  Búsqueda en amplitud.  Búsqueda en profundidad.  Búsqueda en profundidad progresiva.  Búsqueda bidireccional.
  10. 10. BÚSQUEDA CIEGA (TIPOS) 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. Ejemplo de movimiento de caballo dirigido con búsqued
  11. 11. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE BUSQUEDA CIEGA - 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.
  12. 12. Búsqueda heurística • 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.
  13. 13. Función de evaluación heurística • 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.
  14. 14. 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

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