Gradiente

INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Método del Gradiente:
DEFINICION:
* Es un algoritmo voraz, que no mantiene un árbol de búsqueda, sino sólo la representación del estado actual y el valor de su funciónobjetivo.
* Bucle que continuamente se mueve en la dirección del valor:
_ Creciente (si se trata de maximizar una función objetivo).
_ Decreciente (si se trata de minimizar la función de coste).* Se caracteriza por; una vez tomado el camino, no se puede dejar (no se evalúan alternativas, se toma una decisión optima).
* Su nombre se debe a la similitud con la escalada de unamontaña: la meta es la cima y en cada paso de ascenso son los metros, no pudiendo retroceder en el camino.
* En la expansión se elegirá siempre el que tenga asociado el de mayor (menor) valor de fev, queademás deberá tener asociado un valor mayor (menor) que el asociado a su nodo predecesor. Si el valor fuese menor (mayor)o igual que el asociado a su predecesor, se está en un callejón sin salida,elegir una fev es primordial ha de ser monótona creciente (decreciente) , teniendo el máximo (mínimo) valor en la meta (se evitarían los máximos/ mínimos locales a los que este método es muy sensible)ALGORITMO:
Procedimiento de método del gradiente o búsqueda en escalada:
1. Denominar m al estado inicial del problema planteado y asignar m a una variable llamada elegido.
2. Hasta que seencuentre una meta o se devuelva fallo, realizar las siguientes acciones:
2.1. Expandir m creando el conjunto de todos sus sucesores
Para cada operador aplicable y cada forma de aplicación:
(1) Aplicar eloperador a m, generando un estado nuevo.
(2) Si nuevo es meta, salir del proceso iterativo iniciado en el paso 2 y devolver dicho estado.
(3) Si A nuevo) es mejor que A elegido), cambiar el valor dela variable elegido, asignándole el valor nuevo.
2.2. Si A elegido) +f(m), asignar m = elegido; en caso contrario, devolver fallo.
Método de subida a la montaña (Hill-climbing search)
Este...