inteligencia artificial

Inteligencia Artificial e Ingenier´
ıa
del Conocimiento

F´lix G´mez M´rmol
e
o
a
4o Ingenier´ Inform´tica
ıa
a

2

´
Indice general
I

Inteligencia Artificial

7

1. Resoluci´n de Problemas
o
1.1. Estrategias de b´squeda en grafos: heur´
u
ısticas . . . . . . . . . . . . .
1.1.1. B´squeda primero el mejor . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
u
1.1.2. B´squeda A* . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
u
1.1.3. B´squeda con memoria acotada . . . . . . . . . . . . . . . . .
u
1.2. Estrategias de B´squeda en Grafos YO: Heur´
u
ısticas . . . . . . . . . .
1.2.1. Caracter´
ısticas de las funciones de evaluaci´n para grafos YO
o
1.2.2. B´squeda mejor nodo para grafos YO . . . . . . . . . . . . .
u
1.3. Funciones Heur´
ısticas . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3.1. Efecto de la precisi´n heur´
o
ıstica en el rendimiento . . . . . .
1.3.2. Inventando funciones heur´
ısticas . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4. Estrategias de B´squeda Local y Problemas de Optimizaci´n . . . .
u
o
1.4.1. B´squeda de ascensi´n de colinas (mejor avara) . . . . . . . .
u
o
1.4.2. B´squeda tab´ . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .
u
u
1.4.3. B´squeda por haz local . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
u
1.4.4. Algoritmo gen´tico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
e
1.5. Estrategias de B´squeda Online . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
u
1.6. Estrategias en adversarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.6.1. Juegos . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .
1.6.2. Decisiones en tiempo real imperfectas . . . . . . . . . . . . .
1.6.3. Juegos que incluyen un elemento de posibilidad . . . . . . . .
2. Representaci´n del Conocimiento. Razonamiento
o
2.1. Representaci´n del Conocimiento mediante L´gicas
o
o
2.1.1. L´gicas no mon´tonas . . . . . . . . . . . .
o
o
2.1.2. L´gica de situaciones . . . . . . . . . . . . .
o2.1.3. L´gica difusa . . . . . . . . . . . . . . . . .
o
2.2. Representaci´n y Razonamiento con Incertidumbre
o
2.2.1. Representaci´n y fuentes de incertidumbre .
o
2.2.2. Teor´ de Dempster-Shafer de la evidencia .
ıa
2.3. Representaciones Estructuradas del Conocimiento .
2.3.1. Redes Sem´nticas . . . . . . . . . . . . . . .
a
2.3.2. Marcos o Frames . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.3.Guiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

no Cl´sicas
a
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .

3. Planificar para la Resoluci´n de Problemas
o
3.1. Planificaci´n y Resoluci´n de Problemas . . . . . . .
o
o
3.1.1. El problema de la planificaci´n . . . . . . . .
o
3.1.2.Tipos de planificadores, estados y operadores
3.1.3. M´todos de planificaci´n . . . . . . . . . . . .
e
o
3

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
..
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

9
9
10
12
14
16
18
19
23
23
24
25
25
27
30
30
31
33
33
35
36

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
..
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

37
37
37
37
38
40
40
41
45
45
48
50

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

.
.
.
.

53
53
53
54
55

´
INDICE GENERAL

4

3.2. Planificaci´n de Orden Total . . . . . . . . . . . . . . . . .
o
3.2.1. Planificaci´n usando una pila de...