SOLUCIN DE PROBLEMAS MEDIANTE BSQUEDA

ESTRATEGIAS DE BSQUEDA NO INFORMADA (BSQUEDA A CIEGAS)09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia1No tienen informacin adicional aparte de la definicin del problema.Generan los sucesores y distingue si el estado es objetivo o no.

BSQUEDA PRIMERO EN ANCHURA (pdf pg. 110)BSQUEDA DE COSTO UNIFORME (pdf pg. 112)BSQUEDA PRIMERO EN PROFUNDIDAD (pdf pg. 113)BSQUEDA DE PROFUNDIDAD LIMITADABSQUEDA CON PROFUNDIDAD ITERATIVABSQUEDA BIDIRECCIONAL

INVESTIGUEMOS

09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia2CREAR UNA LISTA DE NODOS (COLA), asignarle el nodo razHasta que COLA est vaca o se encuentre el objetivo:Extraer el primer nodo y llamarlo m. Sacar m de la COLAExpandir m (Generar sucesores)Cargar sucesores en el FINAL de la COLA.

BSQUEDA PRIMERO EN ANCHURA O AMPLITUD: ALGORITMO SIMPLIFICADO

BSQUEDA PRIMERO EN ANCHURA O AMPLITUD: DE IZQUIERDA A DERECHA09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia3

IMPLEMENTACIN: COLA (FIFO)m=FCOLA: B,Gm=BCOLA: G, A,Dm=GCOLA: A, D, Im=ACOLA: D,Im=DCOLA: I, C, Em=ICOLA: C, E, H

NODO OBJETIVO

BSQUEDA PRIMERO EN ANCHURA: DE IZQUIERDA A DERECHA09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia4

Pasos:123456EJERCICIO: IMPLEMENTAR COMO UNA COLA (FIFO)

BUSQUEDA EN AMPLITUD, IZQ A DERECHA IMPLEMENTACIN COLA FIFO09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia5M=AradCOLA: Z, S, TM=ZCOLA: S,T, OM=SCOLA=T,O, F, RM=TCOLA=O,F,R,LM=OCOLA=F,R,L,SM=FCOLA=R,L,S,BASZTOFRLBS

pasos1

2

3

4

5

6

BSQUEDA DE COSTE UNIFORME09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia6

Pasos: 10

09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia7CREAR UNA LISTA DE NODOS (FILA), asignarle el nodo razHasta que FILA est vaca o se encuentre el objetivo:Extraer el primer nodo y llamarlo m. Sacar m de la FILAExpandir m (Generar sucesores)Cargar sucesores en el INICIO de la FILA.

BSQUEDA PRIMERO EN PROFUNDIDAD: ALGORITMO SIMPLIFICADO

BSQUEDA PRIMERO EN PROFUNDIDAD: DE IZQUIERDA A DERECHA09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia8

Pasos: 5IMPLEMENTACIN COMO UNA PILA (LIFO)m=AradPILA: Zerind, Sibiu, Timisoaram=ZerindPILA=Oradea, Sibiu, TimisoaraM= OradeaPILA: Sibiu, TimisoaraM=SibiuPILA: Fagaras, Rimnicu, TimisoaraM=FagarasPILA: Bucarest, Rimnicu, Timisoara

BSQUEDA PRIMERO EN PROFUNDIDAD LIMITADA: DE DERECHA A IZQUIERDA09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia9

La bsqueda primero en profundidad selecciona para la expansin el nodo no expandido ms profundo en el rbol de bsqueda.Ej. Nivel mx.: 3Resultado: Fallo

BSQUEDA PRIMERO EN PROFUNDIDAD LIMITADA: DE IZQUIERDA A DERECHA09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia10

Pasos: 5Ej. Nivel mx.: 3Resultado: OK

09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia11Posibilidad perder tiempo expandiendo nodos que ya han sido visitados y expandidos.Para algunos problemas, esto nunca ocurre pero para otros es inevitable.Ejemplo:

EVITAR ESTADOS REPETIDOS

Si el algoritmo no detecta los estados repetidos, un problema resoluble se puede volver irresoluble.

El nico mtodo de evitar esto es guardar ms nodos en memoria. Los algoritmos que olvidan su historia estn condenadas a repetirla

REJILLA RECTANGULAR09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia12SOBRE UNA REJILLA, CADA ESTADO TIENE 4 SUCESORES.EL ARBOL DE BSQUEDA, INCLUYENDO ESTADOS REPETIDOS TIENE 4d hojas (d=2, 16 hojas)Pero solo hay 2d2 estados distintos en d pasos desde cualquier estado ( d=2 , 2x4 = 8 estados distintos)La figura muestra un espacio rejilla rectangular, se muestran en gris los estados dentro de 2 pasos desde el estado inicial

Para d=20 significa aprox. 1 billn de nodos, pero solo aprox. 800 estados distintos

BSQUEDA CON INFORMACIN PARCIAL09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia13Qu pasa cuando el conocimiento es incompleto?PROBLEMAS SIN SENSORES (PROBLEMAS CONFORMADOS) cmo sabe el agente en que estado est?PROBLEMAS DE CONTINGENCIA cada percepcin posible define una contingencia que debe de planearse.PROBLEMAS DE EXPLORACIN caso extremo de problemas de contingencia

Problemas sin SensoresEstado de creencias09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia14Cuando el mundo no es completamente observable, el agente debe decidir sobre los conjuntos de estados que podra poner, ms que por estados simples. Llamamos a cada conjunto de estados un estado de creencia, representando la creencia actual del agente con los estados posibles fsicos en que podra estar.

Para resolver problemas sin sensores, buscamos en el espacio de estados de creencia ms que en los estados fsicos

8 posibles estados fsicos:Estados de creencia luego de accin: Izquierda

09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia15

DERECHA

ASPIRAR

ASPIRAR

DERECHA

IZQUIERDA

ASPIRAR

IZQUIERDA

ASPIRAR

IZQUIERDADERECHA

BIBLIOGRAFA09-mar-2015FCT - UNCA. ING. Hctor Estigarribia16INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UN ENFOQUE MODERNO. STUART RUSSELL Y PETER NORVIG. PEARSON EDUCATION 2da Edicin, 2004.1240 pginas

Capitulo 3, Paginas 67 a 105