INTRODUCCIÓN
Los agentes resolventes de problemas son la clave principal dentro de la rama
catedrática de Inteligencia Artificial, porque utilizan algoritmos de búsquedas
para alcanzar su objetivo, de las cuales estos métodos de búsqueda son
informados y no informados, pero ¿Qué sucede si el agente tiene inconvenientes
para alcanzar su objetivo?
A continuación se detallara cada una de las estrategias que conforman la
búsqueda no informada, cuál es el funcionamiento, la media de rendimiento; sea
en completitud, optimización, complejidad de tiempo - espacio, además el punto
de comparación entre ambas, y el plan de contingencia de un agente.
MARCO TEÓRICO
ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA NO INFORMADA
El agente sigue un plan muy simple, diseñado así: “formular, buscar, ejecutar” –
esto último según estrategia o “recomendación”.
La estrategia de búsqueda no informada no contiene información adicional,
además precisa únicamente el estado inicial y el objetivo final.
En esta estrategia se distinguen por el orden de expansión de los nodos, como:
BÚSQUEDA PRIMERO EN ANCHURA
Es una estrategia sencilla y se expande primero el nodo raíz, luego todos sus
sucesores, y así sucesivamente. Este método consume mucho en recurso, de la
cual no es óptimo, porque expande todos los nodos de la ramificación hasta
alcanzar su objetivo.
BÚSQUEDA DE COSTO UNIFORME
Expande el nodo n con el cambio de costo más pequeño, es decir toma el camino
del costo menor y continuo evaluándose así sucesivamente, hasta alcanzar su
objetivo.
BÚSQUEDA PRIMERO EN PROFUNDIDAD
Se expande primero el nodo más profundo, desplazándose por su lado izquierdo,
hasta lograr su objetivo, si no encuentra su solución por el camino que tomo
realiza el mismo proceso en el otro lado de la ramificación padre.
BÚSQUEDA DE PROFUNDIDAD LIMITADA
L = Limite de profundidad.
Encontrará una solución si esta se encuentra dentro del límite de profundidad, lo
que garantiza completitud en todos los grafos.
BÚSQUEDA ITERATIVA
Consiste en aplicar búsqueda primero en profundidad limitada con l = 1, 2, 3, 4.
Hace un barrido como la búsqueda en anchura, hasta encontrar su objetivo.
BÚSQUEDA BIDIRECCIONAL
La idea de este método es buscar simultáneamente tanto hacia adelante del
estado inicial como hacia atrás de la meta. Para cuando las dos búsquedas se
encuentran en el medio.
COMPARACIÓN ENTRE BUSQUEDAS
BÚSQUEDA CON INFORMACIÓN PARCIAL
En los capítulos anteriormente mencionados, se trató que el entorno de un
agente puede ser totalmente observable y determinista, por ende, puede conocer
cuáles son los efectos de cada acción.
Se puede referir que, el agente puede calcular exactamente cuál es el estado
resultado de cualquier secuencia de acciones y siempre sabe en qué estado
está. Su percepción no proporciona ninguna nueva información después de cada
acción. ¿Qué pasa cuando el conocimiento de los estados o acciones es
incompleto? Encontramos que diversos tipos de incompletitud conducen a tres
tipos de problemas distintos:
Problemas sin sensores
Problemas de contingencia
Problemas de exploración
CONCLUSIÓN
Las estrategias que conforman la búsqueda no informada, no todas son óptimas
por consumen mucho espacio de memoria, o establecen mucho tiempo para
alcanzar su objetivo, como ejemplo la búsqueda de profundidad limitada estable
un límite de búsqueda, en tales casos no es óptima porque si no se haya la
solución en el rango establecio es incompleta.
El agente puede construir secuencias de acciones que alcanzan sus objetivos
mediante búsqueda y por ende, conocer los distintos métodos de búsqueda es
importante porque nos permite escoger y poder establecer cuál es el adecuado
para alcanzar el objetivo deseado.
BIBLIOGRAFÍA
Díaz, J. s.f. Sistemas Inteligentes – T2: Sistemas de Búsqueda. (En Línea).
Consultado 21 de abr. 2015. Formato PDF. Disponible en
http://www.aic.uniovi.es/ssii/ssii-t2-busquedai.pdf
Jiménez, L y Sánchez, L. s.f. Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento,
Tema 3: Métodos de Búsqueda de soluciones. (En Línea). Consultado
21 de abr. 2015. Formato PDF. Disponible en
http://www.sanchezcrespo.org/Docencia/IA/IA%20-20Tema%203A%20-
%20Busquedas%20v1.2.pdf
Olmos, I. s.f. Inteligencia Artificial – Tema 2 Búsquedas. (En Línea). Consultado
21 de abr. 2015. Formato PDF. Disponible en
http://www.cs.buap.mx/~iolmos/ia/Sesion5_Busquedas1.pdf
Russell, S y Norvig, P. 2004. Inteligencia Artificial Un enfoque Moderno. 2ed.
Madrid, ESP. Pearson. p 68-98
