Metodo heuristico metodo ciego
Descargar como PPTX, PDF1 recomendación6,245 vistas
El documento describe diferentes métodos de búsqueda en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda ciega como búsqueda en amplitud y profundidad, y métodos heurísticos como búsqueda primero el mejor y en haz que utilizan conocimiento del dominio para guiar la búsqueda de soluciones de manera más eficiente. También define conceptos clave como heurística, costo del camino y potencia heurística.
Metodo heuristico metodo ciego
- 1. MÉTODO DE BÚSQUEDA CIEGAS HEURÍSTICO UNIANDES INTELIGENCIA ARTIFICIAL SEXTO SISTEMA
- 2. ¿Qué es búsqueda? • Búsqueda: método computacional para resolver problemas Sistemática y no sistemática • Sistemática: si existe una solución la encuentra recorrido ordenado del espacio de estados si un estado no puede ser solución --> poda • No sistemática: pueden no encontrar la solución búsqueda local • pueden visitar varias veces el mismo estado 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.
- 3. 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. Nodo abierto: No han actuado todos los posibles operadores, con lo que podrían obtenerse nuevos hijos aplicando los operadores restantes.
- 4. TIPOS DE BÚSQUEDA CIEGA: Búsqueda en amplitud. Búsqueda en profundidad. Búsqueda en profundidad progresiva. Búsqueda bidireccional.
- 5. Búsqueda en amplitud: Es un algoritmo usado para recorrer o buscar elementos en una estructura de datos como los árboles. Pertenece al grupo de las búsquedas no informadas (sin heurísticas). 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. Una cola es una estructura FIFO (First In, First Out) en la que sólo disponemos de dos operaciones: insertar al final de la cola y extraer del principio de la cola. Por tanto, el elemento que entra el último será el último en salir
- 6. 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
- 7. Búsqueda en profundidad: consiste en visitar todos los nodos de forma ordenada pero no uniforme en un camino concreto, dejando caminos sin visitar en su proceso. Una vez llega al final del camino vuelve atrás hasta que encuentra una bifurcación que no ha explorado, y repite el proceso hasta acabar el árbol. 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.
- 8. 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.
- 9. 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.
- 10. 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.
- 11. MÉTODO HEURÍSTICO Se basa en la utilización de reglas empíricas para llegar a una solución. El método heurístico conocido como “IDEAL”, incluye cinco pasos: Identificar el problema; definir y presentar el problema; explorar las estrategias viables; avanzar en las estrategias; y lograr la solución y volver para evaluar los efectos de las actividades Los métodos de búsqueda heurística disponen de alguna información sobre la proximidad de cada estado a un estado objetivo, lo que permite explorar en primer lugar los caminos más prometedores. Heurística • Origen: heuriskein (encontrar en griego) • Significado: • Procedimiento: criterio que puede resolver un problema pero que no hay garantía de que siempre lo resuelva. • Función: estimación del coste necesario para alcanzar una solución desde el estado actual.
- 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. 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. •Primero el mejor • Búsqueda en haz • Algoritmo A
- 13. Primero el mejor: La búsqueda primero el mejor es un caso particular del algoritmo general de Búsqueda -Árboles en el cual se selecciona un nodo para la expansión basada en una función de evaluación . Extiende la mejor trayectoria parcial en cada punto. Considera todos los nodos abiertos hasta el momento. Generalmente la búsqueda primero el mejor encuentra trayectorias más cortas a los estados meta.
- 14. • 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.
- 15. Búsqueda en haz: • Sólo se mueve hacia abajo. •Extiende varias trayectorias parciales y elimina el resto •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. s a b c d a e e d d b f b f g c g d e b e f g a f c g
- 16. Algoritmo A: • Metodología: Ponderar a la vez lo cerca que estamos del nodo meta y lo lejos que estamos del nodo inicial. • Tipo: tentativo. • Ventajas: soluciones más cercanas a la raíz. • Inconvenientes: la función de evaluación se complica.