Técnicas de Búsqueda: Tipos, Estrategias y Aplicaciones, Diapositivas de Inteligencia Artificial

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TÉCNICAS DE BÚSQUEDA Y

SUS APLICACIONES

Introducción

¿Qué son las técnicas de búsqueda y cuáles son sus

elementos?

Tipos de solucionadores

• Búsqueda ciega
• Búsqueda heurística

Búsqueda sin información del dominio o ciega

• Búsqueda en amplitud
• Búsqueda en profundidad
• Búsqueda en profundidad progresiva
• Búsqueda bidireccional

Sistemas de reducción

¿Qué son las técnicas de búsqueda y cuáles

son sus elementos?

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.

¿Qué son las técnicas de búsqueda y cuáles

son sus elementos?

Los elementos que integran las técnicas 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.

¿Qué son las técnicas de búsqueda y cuáles

son sus elementos?

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

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.

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.

http://decsai.ugr.es/~lcv/Docencia/itmia/Clases/Practicas/BUS

QUEDA_SIN.HTM

Resumen de los tipos de búsq. ciega

BÚSQUEDA CIEGA (TIPOS)

• 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.

Referencia a ésta y otras técnicas de búsqueda ciega:

[Fernández, González y Mira, 1998] Cap. 1 “Búsqueda sin

información del dominio”

BÚSQUEDA CIEGA (TIPOS)

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.

• 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.

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.

Un artículo sobre la historia de esta técnica

BÚSQUEDA CIEGA (TIPOS)

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.

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.

http://es.wikipedia.org/wiki/Heur%C3%ADstica_(computaci

%C3%B3n)

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.

http://www.infor.uva.es/~arancha/IA/busqueda/busq2.pdf