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1. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 1 de 94 Datos de la Asignatura Temaro Introduccin a la IA. (Cap. 1)
Introduccin a los Agentes Inteligentes (Cap. 2)
Mtodos de bsqueda de soluciones (Cap. 3-7)
Simple sin informacin.
Con informacin (Heurstica).
Utilizando el azar (Enfriamiento).
Metamodelos (Bsqueda tab).
Sistemas basados en el conocimiento (Cap. 8-12)
Mediante lgica de predicados.
Mediante Sistemas de produccin.
Tratamiento de la incertidumbre (Cap. 13-15)
Redes Bayesianas.
Razonamiento aproximado (lgica difusa).
2. Universidad de Castilla-La Mancha Inteligencia Artificial e Ingeniera del Conocimiento Tema3: Mtodos de bsqueda de soluciones (Bsqueda no informada)
3. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 3 de 94 Bsqueda no informada Agentes resolventes-problemas.
Ejemplos de problemas.
Bsqueda de soluciones.
Estrategias de bsqueda no informada.
Evitar estados repetidos.
Bsqueda con informacin parcial.
Resumen.
4. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 4 de 94 Bsqueda no informada
5. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 5 de 94 Bsqueda no informada Agentes resolvente-problemas:
Deciden que hacer para encontrar secuencias de acciones que conduzcan a los estados deseables.
Son no informados porque no dan informacin sobre el problema, tan solo su definicin.
Agentes resolvedores de problemas:
Formulacin del objetivo.
Formulacin del problema.
Fase de bsqueda: buscar siguiendo secuencia bsqueda-accin.
Fase de ejecucin.
6. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 6 de 94 Bsqueda no informada El agente sigue un plan muy simple, diseado as: formular, buscar, ejecutar esto ltimo segn estrategia o recomendacin
7. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 7 de 94 Bsqueda no informada Problemas y soluciones bien definidos:
Estado inicial en el que comienza el agente.
Acciones disponibles para el agente.
Funcin sucesor.
Espacio de estados.
Test objetivo.
Coste del camino.
8. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 8 de 94 Bsqueda no informada Problemas del mundo real
9. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 9 de 94 Bsqueda no informada Formular los problemas:
Tipificar los problemas.
Definir el espacio de estados del problema.
Medir el buen xito en la solucin del problema.
10. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 10 de 94 Bsqueda no informada Tipificacin de problemas Determinstico, accessible ? problema de estado nico
agente tiene suficiente informacin y sabe en qu estado est
resultado de las acciones - conocido
Determinstico, inaccessible ? probl. mltiples estados (multiestado)
acceso limitado a estado del mundo
requiere de un agente que razone sobre conjuntos de estados a los que puede llegar
Indeterminstico, inaccessible ? probl. de contingencia
Durante la ejecucin debe usar sensores
ninguna accin fija garante buena solucin - debe buscar por el rbol entero
a menudo debe entremezclar bsqueda - ejecucin
Espacio de estado desconocido ? probl. de exploracin (en lnea)
la nica esperanza es usar el aprendizaje - aprendizaje reforzado- para buscar los potenciales resultados de acciones e informacin acerca de estados
11. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 11 de 94 Bsqueda no informada Definicin de problemas (multi-estado) Estado inicial (conjunto de estados)
Operadores
(determinar el conjunto de estados accesibles)
Test o prueba de meta
(para saber si un dado estado es o n la meta)
(debe ser satisfecho por cada uno de los estados del conjunto)
Funcin de costo de ruta g
12. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 12 de 94 Bsqueda no informada Seleccionar un espacio de estados El mundo real es complejo
el espacio de estado debe ser abstrado (reducido) para la solucin de problemas
Estado (Abstracto) = conjunto de estados reales
Operador (Abstracto) = combinacin compleja de acciones reales
p.ej., Arad ? Zerind representa un conjunto complejo de rutas posibles, desviaciones, paradas tcnicas, etc.
Para una realizacin garantida, cualquier estado real, en Arad , debe conectarse con algun estado real, en Zerind - aqu no caben abstracciones.
Solucin (Abstracta) = coleccin de rutas reales que son soluciones en el mundo real
Cualquier accin abstracta debiera ser ms fcil que el problema original!
13. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 13 de 94 Bsqueda no informada Debe ser una medicin correcta, p.ej.
costo de bsqueda = tiempo/memoria para encontrar la solucin
costo total = costo de trayectoria + costo de bsqueda
14. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 14 de 94 Bsqueda no informada
15. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 15 de 94 Bsqueda no informada Problemas de juguete
8 fichas (o 15)
4 reinas (o 6, u 8)
Cript-aritmtica
mundo de la aspiradora
misioneros y canbales
dos baldes
16. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 16 de 94 Bsqueda no informada Estados?
Operadores?
Test de meta?
Costo de trayectoria?
17. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 17 de 94 Bsqueda no informada Problemas de juguete Estado nico
inicio en #5. Soluciones?
Estado mltiple
inicio en {1,2,3,4,5,6,7,8}
p.e., Derecha va a {2,4,6,8}. Soluciones?
Contingencia
inicio en #5
p.e. Aspirar puede ensuciar alfombra limpia (Murphy)
hay dos sensores: mugre y ubicacin. Soluciones?
18. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 18 de 94 Bsqueda no informada Problemas de juguete Estados?
Operadores?
Test de Meta?
Costo de Ruta?
19. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 19 de 94 Bsqueda no informada Problemas del mundo real RUMANIA - trayectoria ptima
viajante de comercio - viajes tursticos
circuitos integrados
robot ambulante
robots en ensambles complejos
20. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 20 de 94 Bsqueda no informada Problemas del mundo real Formular
Situacin inicial
De vacaciones en Rumania, hoy en Arad
(Estado inicial: Arad)
El vuelo de vuelta parte maana de Bucarest
Meta Estar en Bucarest antes del vuelo
(Estado Meta: Bucarest)
Problema
estados (macroestados): varias ciudades
operadores: trayectos entre ciudades
Buscar
Solucin a la secuencia ptima de ciudades
Solucin a salir del estado inicial y llegar al estado meta
Ejecutar (vector de entrada)(operador pt acum.) = (vector de salida)
21. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 21 de 94 Bsqueda no informada Problemas del mundo real
22. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 22 de 94 Bsqueda no informada
23. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 23 de 94 Bsqueda no informada Factores:
Completitud.
Optimizacin.
Complejidad en tiempo.
Complejidad en espacio.
Factor de ramificacin.
Costo de la bsqueda.
Coste total.
24. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 24 de 94 Bsqueda no informada Un PROBLEMA se define con cuatro variables:
estado inicial
p.ej., ``en Arad''
operadores (o tambien funcin sucesores S(x))
p.ej., Arad ? Zerind Arad ? Sibiu
test de meta, ya sea
explicito, p.ej., x = ``en Bucharest''
implcito, p.ej., NoMugre(x)
costo del trayecto (aditivo)
p.ej. Suma de distancias, nmero operadores usados, etc.
Una SOLUCION es una secuencia de operadores que traduce el estado inicial en estado meta
25. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 25 de 94 Bsqueda no informada Idea Bsica:
Fuera del mundo real, simular una exploracin del espacio de estados...
...generando sucesores de los estados ya explorados (a eso se le llama EXPANDIR estados)
26. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 26 de 94 Bsqueda no informada Un estado es una representacin de una configuracin fsica (un rectangulito en una pelcula)
Un nodo es una estructura de datos parte de un rbol de bsqueda
incluye padres, hijos, profundidad y costo del paso
Los estados CARECEN de esas cosas
La funcn Expand crea nuevos nodos, llenado varios campos y usando ya sea Operators o SucessorFn del problema para crear esos estados
27. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 27 de 94 Bsqueda no informada
28. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 28 de 94 Bsqueda no informada
29. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 29 de 94 Bsqueda no informada
30. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 30 de 94 Bsqueda no informada Una estrategia
? cul es el ORDEN EN LA EXPANSION DE NODOS
? dnde se insertan los nodos expandidos en la lista o cola
? distinta forma de expandir la FRONTERA
Dimensiones de las estrategias:
Completitud ? encuentra o n una solucin siendo que existe?
Complejidad temporal ? nmero de nodos generados/expandidos
Complejidad espacial ? mximo nmero de nodos en memoria
Optimalidad ? encuentra o n una solucin de mnimo costo?
RECORDAR! Las complejidades temporal y espacial se miden usando:
b - factor de ramificacin del rbol de bsqueda
d - profundidad de la solucin de mnimo costo
m - mxima profundidad del espacio de bsqueda.
31. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 31 de 94 Bsqueda no informada Tenemos un grfico, nodos de inicio y nodos meta ? exploremos trayectorias
Mantengamos una frontera de nodos -desde el nodo de partida- que se hayan explorado
Seguimos con la bsqueda ? expandamos la frontera hasta llegar a la meta.
La forma de expandir la frontera define la estrategia de bsqueda
32. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 32 de 94 Bsqueda no informada
? Bsqueda primero en anchura
Bsqueda con costo uniforme
Bsqueda en profundidad
Bsqueda en profundidad limitada.
Profundizacin iterativa
Bsqueda bidireccional
33. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 33 de 94 Bsqueda no informada
34. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 34 de 94 Bsqueda no informada
35. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 35 de 94 Bsqueda no informada
36. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 36 de 94 Bsqueda no informada Expandir nodo sin expandir menos profundo.
= QueuingFN = insertar sucesor al fondo de cola
37. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 37 de 94 Bsqueda no informada
38. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 38 de 94 Bsqueda no informada
39. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 39 de 94 Bsqueda no informada
40. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 40 de 94 Bsqueda no informada
41. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 41 de 94 Bsqueda no informada
42. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 42 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en anchura Complejidad espacial:
El rbol entero a profundidad d usa bd a nodos de memoria
Todo termina bien si ya se sabe que hay un nodo meta a profundidad d. En el otro caso se debe guardar los nodos d+1 a medida que los genera (esto usa bd+1 nodos de memoria.
Nodos examinados: (suponer rbol de profundidad d con un nodo meta en esa profundidad)
para b grande es O(bd)
43. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 43 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en anchura Es una estrategia en la que se expanda primero el nodo raz, despus todos los sucesores del nodo raz a una profundidad en el rbol de bsqueda antes de expandir cualquier nodo del prximo nivel.
Cola FIFO: Primero en entrar es el primero en salir.
Lecciones:
Son un problema ms grande los requisitos de memoria para la bsqueda primero en anchura que el tiempo de ejecucin.
Los problemas de bsqueda de complejidad-exponencial no pueden resolverse por mtodos sin informacin, salvo casos pequeos.
44. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 44 de 94 Bsqueda no informada
Bsqueda en amplitud
? Bsqueda con costo uniforme
Bsqueda en profundidad
Bsqueda en profundidad limitada.
Profundizacin iterativa
Bsqueda bidireccional
45. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 45 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda de costo uniforme
46. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 46 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda de costo uniforme Expandir el nodo sin expandir con menor costo
Funcin_embretar_cola = QueuingFN =
= ubicar en cola por creciente costo de ruta (cola con privilegios)
47. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 47 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda de costo uniforme
48. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 48 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda de costo uniforme
49. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 49 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda de costo uniforme Completa?
S, mientras b sea finita (similar a bsqueda Primero en Amplitud)
Complejidad temporal?
Nmero de nodos con g(n) costo de la solucin ptima
Complejidad espacial?
Nmero de nodos con g(n) costo de la solucin ptima
ptima?
S, mientras el costo de ruta no disminuya siguiendo cualquier ruta
o sea que g(Successor(n)) g(n), para todo n
Qu sucede con operadores con costo negativo?
50. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 50 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda costo uniforme Expande el nodo n con el camino de costo ms pequeo.
BPA = BCU si el coste es la unidad.
Si existen costes 0 negativos podemos introducirnos en un bucle infinito.
Ser completo y optimo si todos los costes son mayores que 0.
51. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 51 de 94 Bsqueda no informada
Bsqueda en amplitud
Bsqueda con costo uniforme
? Bsqueda en profundidad
Profundizacin iterativa
Bsqueda bidireccional
52. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 52 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
53. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 53 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
54. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 54 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
55. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 55 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
56. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 56 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
57. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 57 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
58. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 58 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
59. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 59 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
60. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 60 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
61. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 61 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad Expandir el nodo sin expandir ms profundo
Funcin_aadir_cola = QueuingFN = Insertar sucesor en tope de cola
62. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 62 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
63. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 63 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad
64. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 64 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad Complejidad espacial (suponer que el rbol tiene una profundidad d con un nodo meta nico a esa profundidad)
La mayor memoria se consume al llegar al primer punto de profundidad d
Necesitamos alojar b-1 nodos a cada profundidad (coetneos o siblings del nodo ya expandido) con un nodo adicional a profundidad d (ya que an no ha sido expandido)
Espacio total = d(b-1) + 1 (este 1 adicional es por la meta a profundidad d)
Nodos examinados: (suponer rbol de valor d con un nodo meta a esa profundidad)
Mejor caso (la meta est a la extrema izquierda) ? d +1 nodos
Peor ?
Promedio ?
para b grande, equivale a O(bd)
65. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 65 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad (propiedades) Completa?
No; falla en espacio de infinita profundidad o con bucles
necesita modificaciones en el algoritmo para evitar estados repetidos a lo largo de trayectorias
Complejidad temporal?
O(bm): terrible si m es mucho mayor que d
si las soluciones son densas, BPP es ms rpida que Bsqueda Primero en Amplitud, BPA
Complejidad espacial?
O(bm) (i.e., espacio lineal)
ptima?
No
LIFO
Problema crucial: que m sea mayor que d
66. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 66 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad Siempre expande el nodo ms profundo en la frontera actual del rbol de bsqueda.
Al llegar a la frontera, la bsqueda retrocede al siguiente nodo ms superficial que todava tenga sucesores inexplorados.
Cola LIFO: ltimo en entrar primero en salir.
Requerimiento de memoria muy bajos.
Inconveniente: Puede hacer una eleccin equivocada y obtener un camino muy largo (o infinito).
No es completo.
67. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 67 de 94 Bsqueda no informada
Bsqueda en amplitud
Bsqueda con costo uniforme
Bsqueda en profundidad
? Bsqueda en profundidad limitada.
Profundizacin iterativa
Bsqueda bidireccional
68. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 68 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda profundidad limitada Es una busqueda en profundidad, con lmite de profundidad l predeterminado.
El limite en profundidad elimina los caminos infinitos.
El sistema no ser completo si l < d, es decir que el objetivo esta fuera del limite de profundidad.
El sistema no ser optimo si l > d.
69. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 69 de 94 Bsqueda no informada
Bsqueda en amplitud
Bsqueda con costo uniforme
Bsqueda en profundidad
Bsqueda en profundidad limitada.
? Profundizacin iterativa
Bsqueda bidireccional
70. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 70 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa Bsqueda Primero en Profundidad con lmite en profundidad l
Nodos a profundidad l sin sucesores
71. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 71 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa
72. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 72 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa
73. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 73 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa
74. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 74 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa
75. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 75 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa
76. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 76 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa
77. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 77 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa
78. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 78 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa
79. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 79 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa
80. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 80 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa Ccomplejidad espacial:
habiendo varias soluciones, si la solucin ms optima se halla a profundidad g - entonces buscando con BPP hasta dicha profundidad tendr buen xito. (Por ello la Profundizacin Iterativa retorna a la solucin ms optima aunque se encamine antes a otras zonas). La cantidad de memoria de PI es la de BPP.
81. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 81 de 94 Bsqueda no informada Completa?
S
Complejidad espacial?
O(bd)
Complejidad Temporal?
ptima?
S (mientras el costo de cada paso sea unitario)
En el otro caso (costos diferentes) lleva a explorar en otro tipo de bsqueda, la de costo uniforme
82. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 82 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda primero en profundidad con profundidad iterativa Es una estrategia general, usada a menudo en combinacin con la bsqueda primero en profundidad, la cual encuentra el mejor lmite de profundidad.
Se aumenta gradualmente el lmite hasta que encontramos un objetivo.
El objetivo se consigue cuando el lmite de profundidad alcanza d (profundidad del nodo objetivo).
Combina las ventajas de la bsqueda primero en profundidad y primero en anchura.
La profundidad iterativa es el mtodo de bsqueda no informada preferido cuando hay un espacio grande de bsqueda y no se conoce la profundidad de la solucin.
83. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 83 de 94 Bsqueda no informada
Bsqueda en amplitud.
Bsqueda con costo uniforme.
Bsqueda en profundidad.
Bsqueda en profundidad limitada.
Profundizacin iterativa.
=> Bsqueda bidireccional.
84. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 84 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda Bidireccional Dos bsquedas simultneas:
Una hacia delante desde el estado inicial
Otra hacia atrs desde el objetivo.
El caso ms difcil para la bsqueda bidireccional es cuando el test objetivo da slo una descripcin implcita de algn conjunto posiblemente grande de estados objetivo.
85. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 85 de 94 Bsqueda no informada Bsqueda bidireccional
86. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 86 de 94 Bsqueda no informada
87. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 87 de 94 Bsqueda no informada Como evitar estados repetidos ? Problemas en los procesos de bsqueda: la posibilidad de perder tiempo expandiendo estados que ya han sido visitados y expandidos.
88. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 88 de 94 Bsqueda no informada Como evitar estados repetidos No volver al Estado de su Padre (Estado Parental) -
Cola con Privilegios (supresores) que excluye a Padres
No volver a Estados de sus Ancestros (Ancestrales) -
Cola con Privilegios (supresores) que excluye a Ancestros
Lista negra de suprimidos
No volver a Estados Ya Visitados -
Cola con Privilegios (supresores) -
Hacer lista negra de suprimidos (ocupa memoria)
Balancear los dos costos involucrados
costo de volver a ramas ya estudiadas
costo de guardar y usar lista
89. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 89 de 94 Bsqueda con inf. parcial
90. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 90 de 94 Bsqueda con inf. parcial Problemas sin sensores (problemas conformados):
Si el agente carece de sensores, debemos partir de que se encuentra en uno de los estados iniciales.
Problemas de contingencia:
El entorno es parcialmente observable o las acciones son inciertas, luego las percepciones del agente proporciona nueva informacin despues de cada accin.
Problemas de exploracin:
Cuando se desconocen los estados y las acciones del entorno, el agente debe actuar para descubrirlos.
Es un caso extremo de los problemas de contingencia.
91. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 91 de 94 Resumen
92. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 92 de 94 Resumen En este capitulo se han estudiado ambientes o entornos deterministas, observables, estticos y completamente conocidos, lo que permite al agente construir secuencias de acciones (bsquedas) que alcanzan sus objetivos.
Para comenzar la Bsqueda el agente requiere de un Objetivo que se usa para formular el Problema.
Un Problema esta formado por: Estado Inicial, Conjunto de acciones, Funcin del test objetivo y una funcin de coste del camino.
El ENTORNO del Problema se representa por Espacio de Estados.
Un camino por el Espacio de Estados desde el Estado Inicial a un Estado Objetivo es una Solucin.
Lo que diferencia a un algoritmo de bsqueda de otro es la Estrategia para encontrar la Solucin.
Los algoritmos de bsqueda se juzgan sobre: completitud, optimizacin, complejidad en tiempo, complejidad en espacio.
93. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 93 de 94 Resumen La Complejidad depende de 2 variables:
b: Factor de ramificacin en el espacio de estados.
d: Profundidad de la solucin..
Bsqueda primero en anchura: selecciona para su expansin el nodo no expandido ms superficial en el rbol de bsqueda.
Es completo.
Es optimo para costes igual a la unidad.
La complejidad en espacio lo hace poco til para la mayor parte de los casos.
Bsqueda de coste uniforme: Bsqueda primero en anchura, pero expandiendo siempre primero el nodo de menor coste.
Es completo.
Es optimo si el coste de cada paso es positivo.
Bsqueda primero en profundidad: selecciona para la expansin el nodo no expandido ms profundo en el rbol de bsqueda.
No es completo.
No es optimo.
Bsqueda de profundidad limitada: bsqueda primero en profundidad con un lmite de profundidad fijo..
94. Inteligencia Artificial e Ingenieria del Conocimiento 94 de 94 Resumen Bsqueda de profundidad iterativa: llama a la bsqueda de profundidad limitada aumentando este limite hasta que se encuentre un objetivo.
Es completo.
Es optimo para costes igual a la unidad.
Bsqueda bidireccional: Bsqueda de solucin en dos sentidos.
Si es aplicable reduce la complejidad.
Requiere mucho espacio.
Es pocas veces aplicable.
Eliminacin de estados repetidos: cuando trabajamos con grafos es aconsejable, usar mecanismos de poda de estados repetidos.
Ambientes parcialmente observables: requiere de
Algoritmos de bsquedas en el espacio de estados de creencia.
Y un plan de contingencia para manejar circunstancias desconocidas.
95. Universidad de Castilla-La Mancha
Luis Jimnez Linares
Luis.jimenez@uclm.es
Luis Enrique Snchez Crespo
LuisEnrique.sanchez@uclm.es
