Búsqueda Informada

1. Búsqueda Informada

2. La búsqueda de profundidad y de amplitud son conocidos como algoritmos de fuerza bruta. • Esto es por que no utilizan conocimiento especial de los arboles de busqueda

3. Por ejemplo, si ustedes quieren dar un regalo de navidad a sus familiares o amigos. • Sera poco probable que entren en una tienda y vean departamento por departamento. • Es mas probable que vayan a un departamento en particular, de acuerdo a los gustos particulares de la persona. • Heuristica

4. Una función de evaluación heurística es aquella cuando la aplicamos a un nodo nos regresa el valor que representa un estimado de la distancia del nodo a la meta. Por ejemplo dos nodos m y n y una función heurística f Si f(m)<f(n) entonces m es el camino mas optimo a la meta que n

5. En otras palabras, el valor heurístico mas bajo de un nodo, lo mas probable es que sea un camino optimo a la meta.

6. Un método de búsqueda heurístico o informado usa información adicional de los nodos que aun no ha explorado para decidir que nodos examinar a continuación. En conclusión métodos de búsqueda que usan heurísticas son informados y los que no son no-informados.

7. Entre mas informado el método de búsqueda ms eficiente será

8. Seleccionando una buena heurística • Algunas heurísticas son mejores que otras (mas informadas). • La heurística es. El menor numero de nodos que necesita examinar en el árbol de búsqueda para encontrar una solución • Así que al igual que encontrar una representación adecuada, escoger la heurística correcta pude ser la diferencias en nuestra habilidad de resolver el problema.

9. Seleccionando una buena heurística • Cuando seleccionamos una heurística normalmente consideramos la que nos permite reducir el numero de notas que necesitamos examinar en el árbol de búsqueda. • Por otro lado se considera la eficiencia de la ejecución de la heurística. • Por ejemplo si esta reducción de tiempo no es muy significativa no se toma en cuenta.

11. Relajar un problema es una versión del problemas que tiene menos restricciones.

12. Búsqueda monótono • Un método de búsqueda monótono es descrito así si siempre llega a un nodo dado por la ruta mas corta posible. • Este Método será admisible si solo tiene una meta. • En oposición si de un nodo dado este método llega a diferentes profundidades del árbol de búsqueda este no-monótono.

16. Los caminos cíclicos son: • A,B,D,E,C -> que nos lleva a A o B • A,C,E,D,B-> que nos lleva a A o C

17. Método de Búsqueda Hill Climbing • Si tratas de escalar una y hay neblina que no puedes distinguir mas allá de algunos centímetros, tiene un altímetro pero no un mapa. • Puedes hacer lo siguiente.

18. Mide la altitud, camina en dirección • Norte y mide la altura • Sur y mide la altura • Oeste y mide la altura • Este y mide la altura • Cuando encuentres una posición mas alta que la anterior donde estabas, muévete en esa dirección y reinicia el algoritmo.

19. Si todas las direcciones te llevan a una altura (posición) menor, ha alcanzado la cumbre. • En el caso del árbol de búsqueda el hillclimbing se moverá a primer nodo sucesor que es mejor que el actual. Solo el primero que encuentre.

20. SteepestAscenthillClimbing • Este tiene la diferencia de que checa en todas las direcciones y busca la mejor posición.