TIPOS DE BUSQUEDA REDES SEMANTICAS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

NOMBRE:VICTOR SANCHEZCARRERA: 6 SISTEMAS MATERIA:INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Búsqueda ciega Búsqueda heurística Búsqueda sin información del dominio o ciega

- Búsqueda en amplitud- Búsqueda en profundidad- Búsqueda en profundidad progresiva- Búsqueda bidireccional

TIPOS DE BUSQUEDA

¿Qué son las técnicas de búsqueda?

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.

¿sus 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). Sino ir al paso 1.

¿ejemplo?

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.

Tipos de solucionadores

Para decidir como contestar a las preguntas del solucionador 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

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.

BÚSQUEDA CIEGA

Sólo utiliza información acerca de si un estado es o no objetivo para guiar su proceso de búsqueda.

de definiciones que intervienen en busqueda ciega

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.

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.

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.

ejemplo el movimiento del caballo dirigido con busueda en amplitud

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.

BÚSQUEDA CIEGA (TIPOS)

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.Búsqueda bidireccional:

- Se llevan a la vez dos búsquedas: una descendente desde el nodo inicial y otra ascendente desde el nodo meta.

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.

ejemplo

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

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.

Estrategias 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.

Estrategias de búsqueda heurística

Primero el mejor:

• Metodología: elegir como siguiente nodo aquel con mayor función de evaluación.

• Tipo: tentativo.

• Ventajas: no depende en exceso de la función de evaluación.

• Inconvenientes: excesiva complejidad espacial, pues se deben guardar todos los nodos abiertos.

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.

Búsqueda con adversos

La búsqueda con adversos (juego contra un oponente) analizalos 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)