TIPOS DE BUSQUEDA

2.3 BUSQUEDA SISTEMATICA

Búsqueda: método computacional para resolver problemas.
Sistemática: si existe una solución la encuentra

No sistemática: pueden no encontrar la solución • Búsqueda local • Descenso por gradiente • Simulated annealing • Algoritmos genéticos • Búsqueda tabú • pueden visitar varias veces el mismo estado Los problemas de búsquedas, que generalmente encontramos enCiencias Computacionales, son de un estado determinístico. Por ejemplo, en los algoritmos de búsqueda de anchura y de búsqueda de profundidad, uno sabe la secuencia de los nodos visitados en un árbol. Sin embargo, los problemas de búsqueda, los cuales siempre tendremos que tratar en Inteligencia artificial, son no determinísticos y el orden de elementos visitados en el espacio de búsqueda dependecompletamente en el conjunto de datos. Dependiendo de la metodología de expansión de un espacio de estado y consecuentemente el orden de los estados visitados los problemas de búsqueda se nombran diferentes.

2.3.1BÚSQUEDA DE METAS A PROFUNDIDAD

Búsqueda: método computacional para resolver problemas.
Meta: al fin u objetivo de una acción.
Profundidad: Se denomina profundidad a la distanciade un elemento con respecto a un plano horizontal de referencia cuando dicho elemento se encuentra por debajo de la referencia.

Es llamado así porque sigue cada camino hasta su mayor profundidad antes de moverse al siguiente camino. Asumiendo que iniciamos desde el lado izquierdo y trabajamos hacia la derecha, la búsqueda de metas por profundidad involucra trabajar todos los caminos debajo delcamino de árbol más a la izquierda hasta que un nodo hoja es alcanzado. Si esta es una meta de estado, la búsqueda es completada y reportada de exitosa. La búsqueda de profundidad es usada por computadoras a menudo para los problemas de búsqueda como ubicar archivos en un disco, o por buscadores para “spidering” en Internet.

EJEMPLO:

En la búsqueda en profundidad se avanza de vértice envértice, marcando cada vértice visitado. La búsqueda siempre avanza hacia un vértice no marcado, internándose “profundamente” en el grafo sin repetir ningún vértice. Cuando se alcanza un vértice cuyos vecinos han sido marcados, se retrocede al anterior vértice visitado y se avanza desde éste.






2.3.2 BÚSQUEDA DE METAS EN ANCHURA

Búsqueda: método computacional para resolver problemas.Meta: al fin u objetivo de una acción
Anchura: Es una superficie, dimensión frontal y horizontal.

Como su nombre indica, este enfoque supone atravesar un árbol por anchura más que por profundidad. El algoritmo de anchura empieza examinando todos los nodos de un nivel (a veces llamado hebra uno) abajo del nodo raíz. Si una meta de estado es alcanzada aquí, el éxito es reportado. De otra forma, labúsqueda continúa ampliando caminos de todos los nodos del nivel en curso, para posteriormente bajar al próximo nivel. De este modo, la búsqueda continúa revisar nodos en un nivel especial, e informará sobre el éxito cuando un nodo meta es encontrado, y reportar una falla si todos los nodos han sido revisados y ningún nodo meta ha sido encontrado.

2.3.3 BÚSQUEDA ÓPTIMA
Búsqueda: métodocomputacional para resolver problemas.
Optima : Que es extraordinariamente bueno o el mejor, por lo cual resulta inmejorable.

La búsqueda heurística trata de resolver los problemas mediante una nueva técnica. Podemos expandir nodos por selección juiciosa, seleccionado el nodo más prometedor, donde estos nodos estarán identificados por el valor de su fuerza comparada con sus competidores homólogoscon la ayuda de funciones intuitivas especializadas, llamadas funciones heurísticas. La búsqueda heurística generalmente trabaja para dos tipos distintos de problemas: o Forward reasoning (razonamiento hacia delante). o Backward reasoning (razonamiento hacia atrás). En un problema de razonamiento hacia delante, nos movemos hacia la meta de estado desde un estado inicial predefinido, mientras en...