JHONATAN DE JESUS MONZON LOPEZ
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JHONATAN DE JESUS MONZON LOPEZ
ING. EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
7º TETRAMESTRE
UNIVERSIDAD DE MEXICO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD IV.
REPRESENTACION
Y SOLUCION DE
PROBLEMAS
MODELO ANÁLOGO
La analogía se refiere así al procedimiento de transferir (es decir, duplicar y revisar) un modelo desde un "sistema" al otro. No hace necesario ninguna lengua específica de modelar. En el contrario el modelo importado puede estar en cualquier lengua descrito arriba
EXISTEN MODELOS MECÁNICOS, COMO:
La regla de cálculo que permite agregar juntas de dos longitudes lineares. Porque las escalas en la regla son logarítmicas, la adición da la misma lectura en la escala que habría hecho una multiplicación de los dos números originales.
La curva catenaria invertida se ha utilizado como modelo de la bóveda de piedra. Las fuerzas de la compresión en la bóveda son substituidas por la tensión en la catenaria mientras que la forma permanece invariable.
"La casa es una máquina para vivir en ella" (Le Corbusier, 1923, 100).
Representación grafica
Gráfica o gráfico son las denominaciones de la representación de datos,
generalmente numéricos, mediante recursos gráficos (líneas, vectores,
superficies o símbolos), para que se manifieste visualmente la relación
que guardan entre sí. También puede ser un conjunto de puntos, que se
plasman en coordenadas cartesianas, y sirven para analizar el
comportamiento de un proceso, o un conjunto de elementos o signos
que permiten la interpretación de un fenómeno. La representación
gráfica permite establecer valores que no han sido obtenidos
experimentalmente, sino mediante la interpolación (lectura entre
puntos) y la extrapolación (valores fuera del intervalo experimental).
Arboles “and” y “or”
Un árbol AND –OR es un árbol n-ario, utilizado para representar
conocimiento sobre grupos de tareas que se deben ejecutar para lograr
algún objetivo. En la figura 1 aparece un ejemplo de un Árbol And-OR,
que explica la manera de hacer la tarea T1.
Un árbol And-Or tiene dos tipos de nodo los And y los nodos Or. Por
ejemplo, para el árbol de la figura 1 se tiene que para lograr T1, se
deben realizar las tareas T2, T3, T4 (un nodo AND). Por su parte, para
hacer la tarea T2, es suficiente terminar T5 o T6 (Un nodo Or).
Las tareas T4, T5, T9, etc., que no están compuestas por subtareas, se
conocen como tareas atómicas.
Nodos, arcos y operadoresNODO:
En informática, de forma muy general, un nodo es un punto de intersección o unión de varios elementos que confluyen en el mismo lugar.
Arcos:
Arco, del latín arcus, derivado del indoeuropeo arkw,[ ] es el elemento constructivo lineal de forma curvada, que salva el espacio entre dos pilares o muros.
OPERADORES:
Los operadores permiten enfocar la búsqueda vinculando términos de búsqueda y definiendo la relación entre ellos. La biblioteca-e reconoce los siguientes tipos de operadores.
Operadores booleanos Operadores de posición Operadores relacionales
EL CASO DE LA HOJA DE CÁLCULO
Las hojas de cálculos electrónicas o computarizadas son de origen mucho reciente. Muchas revistas le otorgan a Dan Bricklin el título de "padre" de las hojas de cálculo electrónicas.
Una hoja de cálculo es un programa que permite a los usuarios realizar tareas sin hacer ningún tipo de programación.
CADA CELDA DE ESTA HOJA, PUEDE CONTENER 3 TIPOS DE ENTRADAS:
Información numérica, por ejemplo números;
Información alfabética o alfanumérica (palabras, letras, caracteres, números no utilizados en un cálculo) y
Columnas con fórmulas, usualmente comenzadas con letras de celdas.
RESOLUCION DE PROBLEMAS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Las técnicas de solución de problemas en IA, en general, incorporan un proceso de búsqueda.
Todo proceso de búsqueda puede ser visualizado como el recorrido por un árbol en el que cada nodo representa un estado y cada rama representa las relaciones entre los estados cuyos nodos conecta.
En general, las reglas contienen en forma implícita el árbol, y se genera en forma explícita sólo aquellas partes que se decide explorar.
GENERACION Y PRUEBA
LA GENERACIÓN Y PRUEBA TIENE 3 PASOS:
1. Generar una posible solución. (Estado o camino).
2. Comprobar para ver si es una solución, mediante comparación con los elementos del conjunto de objetivos aceptables.
3. Si la solución ha sido encontrada salir, de otra manera, retornar al paso 1.
Funciones Heurísticas
La palabra heurística, se deriva del verbo griego heuriskein, que
significa "encontrar" o "descubrir".
El término técnico "heurística" ha adoptado diversas
connotaciones a lo largo de la historia de la IA. En 1957, George
Polya publicó un importante libro titulado How to Solve it (Cómo
resolverlo), en donde el término "heurística" se aplicaba al
estudio de métodos para descubrir e inventar técnicas para la
resolución de problemas, especialmente para problemas
relacionados con demostraciones matemáticas.
Actualmente, el término heurística se utiliza más bien como
adjetivo, para referirse a cualquier técnica que permita mejorar
el desempeño de caso promedio en una tarea de resolución de
problemas, aunque no necesariamente permita mejorar el
desempeño del peor de los casos.
Específicamente, en el área de los algoritmos de búsqueda, se
refiere a una función mediante la cual se obtiene un estimado del
costo de una solución.
CARACTERISTICAS DE LAS FUNCIONES HEURÍSTICAS
h1, el número de casillas que están en posición incorrecta. h1 = 7 en el ejemplo
h2, la suma de las distancias verticales y horizontales (distancia Manhattan). h2 = 18 en el ejemplo
IF para todos los estados n entonces h2 domina a h1
si h2 domina a h1, h2 es más eficiente que h1
se expande todo nodo con
lo que es decir que se expande todo nodo con
ya que todos los nodos que expande h2 también los expande h1, y h1 puede expandir más.
por tanto, es mejor tener heurísticas con valores altos siempre y cuando no sobreestimen .