Búsquedas heurísticas
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Introducción a la Inteligencia
Artificial
Introducción a la Inteligencia Artificial Dpto. de Informática IUT DR FRP
Lic. Iris Albarrán
HEURISTICAS
Del griego "heurísko", (encontrar, inventar), es el término con el
que nos referimos al método o procedimiento usado en la
investigación o en el descubrimiento de algo.
Se denomina 'heurística' a la capacidad de un sistema para
realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines.
La capacidad heurística es un rasgo característico de los humanos,
desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la
ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver
problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o
pensamiento divergente.
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Lic. Iris Albarrán
Búsquedas Heurísticas
Busca soluciones aceptables; reduce el espacio de
búsqueda y es capaz de determinar su proximidad a una
solución y la calidad de la misma utilizando conocimiento a
priori
Son características de los métodos heurísticos:
No garantizan que se encuentre una solución, aunque existan
soluciones.
Si encuentran una solución, no se asegura que ésta tenga las
mejores propiedades (que sea de longitud mínima o de coste óptimo).
En algunas ocasiones (que, en general, no se podrán determinar a
priori), encontrarán una solución (aceptablemente buena) en un tiempo
razonable.
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Lic. Iris Albarrán
Búsqueda Heurística Si nos planteamos seguir concretando como aprovechar la información
sobre el problema en sistemas de producción, la siguiente idea consiste en
concentrar toda la información heurística en una única función que se
denomina función de evaluación heurística. Se trata de una función que
asocia a cada estado del espacio de estados una cierta cantidad numérica
que evalúa de algún modo lo prometedor que es ese estado para acceder a
un estado objetivo. Habitualmente, se denota esa función por h(e).
La función heurística puede tener dos interpretaciones. Por una parte, la
función puede ser una estimación de lo próximo que se encuentra el estado
de un estado objetivo. Bajo esta perspectiva, los estados de menor valor
heurístico son los preferidos. Pero en otros casos puede suceder que lo
que convenga sea maximizar esa función.
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Funciones de evaluacion
• Búsqueda primero el mejor.
1. Tenemos una función de evaluación heurística f^, que nos ayudará a decidir cuál
es el mejor nodo para expandir.
2. Se expandirá el nodo n para el que se obtenga el
menor valor f^(n)
– f^ con valores pequeños en los nodos mas prometedores.
– La selección de nodos a expandir no sigue ningún patrón definido.
– La expansión de un nodo genera todos sus sucesores
3. Se terminará el proceso cuando el nodo a expandir
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f^(n): número de fichas fuera de posición (comparadas
con la función objetivo)
Valor de la función heurística en dicho nodo.
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Como forzar la vuelta atrás en la exploración de otros caminos
más prometedores y evitar los poco prometedores.
•Factor de profundidad:
f^(n) = g^(n) + h^(n) :
longitud del camino más
corto entre el nodo n y el
nodo inicial (Esta es la
función HEURISTICA)
g^(n): estimación de la
profundidad del nodo n
h^(n): evaluación
heurística en el nodo n
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Algoritmo Genérico de
Busqueda en Grafos BUSQUEDA_EN_GRAFOS:
1. Cree un árbol de búsqueda Tr, que solo este formado por el nodo
inicial n(o).
– Inserte n(o) en una lista llamada ABIERTOS
2. Cree una lista llamada CERRADOS que inicialmente está vacía.
3. Si la lista ABIERTOS está vacía, salga del algoritmo por falla.
4. Extraiga el primer nodo de la lista ABIERTOS e insértelo en la lista CERRADOS.
Llame a este nodo n.
5. Si n es el nodo objetivo, salga del algoritmo y devuelva la solución, que estará
formada por el camino definido por los arcos que nos llevan de n a n(o) en el árbol Tr
(los arcos se crean en el paso 6)
6. Expanda el nodo n y genere el conjunto de nodos sucesores M. Incorpore los
elementos de M como sucesores de n en el árbol Tr, creando los arcos correspondientes
entre n y cada uno de los nodos de M.
7. Reordene la lista ABIERTOS de acuerdo con algún esquema arbitrario o de
acuerdo con una heurística determinada.
8. Vaya al paso 3
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Plantee la funcion Heuristica para el juego de las 8 Reinas en un tablero
de Ajedrez
El problema del viajante.
Estado inicial: un viajante se encuentra en una capital de
provincia.
Estado meta: quiere viajar a otra capital por la mejor ruta posible
(la
más corta)
Medios: Las capitales de provincia colindantes están unidas por
carreteras; se dispone de un mapa con la disposición de las
provincias y sus "coordenadas" en kilómetros respecto al "centro”
Juego de domino. Supongamos que el juego de domino esta formado
por dos parejas. Determine la función Heurística para la colocación de la
fichas.
Ejercicios