Tecnicas De Inteligencia Artificial Y El Problema Del Grupo De Rock

Técnicas de inteligencia artificial y el problema del grupo de rock

Alumno: Pablo Díaz V.

Técnicas de inteligencia artificial

Para poder escoger la mejor técnica de I.A. a aplicar en el proceso de resolución de un problema particular debemos estudiar las distintas técnicas de búsqueda que existen.

Técnicas de búsquedas

* Métodos de búsqueda a ciegas.
La búsqueda a ciegas esuna colección de procedimientos que investigan el espacio de estados posibles de manera exhaustiva pero ciegas! , por lo cual es considerado un método débil, ya que las restricciones a la búsqueda son mínimas, en general son técnicas de solución de problemas de propósito general y pueden describirse independientemente de cualquiera sea el dominio del problema. Solo hacen referencia a la estructuradel problema en si, pero ni hacen referencia a la importancia de cada nodo e particular, respecto a la posibilidad que tengan de llegar al objetivo deseado. En consecuencia, para los problemas con un extenso espacio de estados, la cantidad de alternativas que deben explorarse es tan grande que hace que su uso sea computacionalmente imposible. El número de nodos a explorar crece, en general,exponencialmente con la longitud del camino que representa la solución del problema. Esto genera una explosión combinatoria que estos métodos son incapaces de superar. Estudiaremos algunas de las técnicas de búsqueda a ciegas más usadas.

Algoritmo del museo británico.

Este procedimiento demuestra cuán ineficiente puede resultar un algoritmo de búsqueda. Consiste en colocar a un mono delante deuna máquina de escribir y que presionando aleatoriamente las teclas genere todos los trabajos de Shakespeare existentes en el museo. Para generar una frase de 18 caracteres tendría una probabilidad de 1 en 2718. De esta forma, el procedimiento consiste en generar todas las soluciones posibles y comprobar cuál es la correcta. Con un tiempo suficiente logra encontrar la solución óptima, sólo que esintratable computacionalmente.

Búsqueda primero a lo ancho.

Una búsqueda primero a lo ancho (breadth-first) explora primero todos los sucesores del nodo raíz. Si no se encuentra la meta, pasa a los sucesores del segundo nivel y así sucesivamente por niveles. Suponiendo que el objetivo a alcanzar es el nodo 14, el recorrido primero a lo ancho del espacio de búsqueda que se muestra en lafigura1, es 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13-14. Este método simboliza a un explorador bastante conservador y poco práctico diría yo.

Figura1

9
15
14
12
13
11
100000
7
4
3
6
5
2
1

8

Búsqueda primero en profundidad.

La búsqueda primero en profundidad (depth-first) explora, primeramente, el nodo raíz y luego el sucesor de éste ubicado en la rama más a la izquierda. Si este nodoes el objetivo, entonces hemos encontrado el camino. Si no, se continúa extendiendo este camino tomando siempre el primer sucesor. Si el nodo no tiene más sucesores, se pasa al siguiente sucesor de su predecesor, o sea, se retrocede al nivel anterior para tomar el otro sucesor y así sucesivamente, hasta alcanzar el objetivo o hasta una profundidad determinada. El recorrido primero en profundidaddel espacio de búsqueda mostrado en la figura 1 es 1-2-4-8-9-5-10-3-6-11-7-14. Este método simboliza a un explorador que toma riesgos.

Búsqueda en sistemas de producción.

En los sistemas de producción se utilizan generalmente dos tipos de métodos de búsqueda. Un método consiste en realizar la búsqueda desde el estado inicial a un estado final, o sea, desde las evidencias a las conclusiones,y recibe el nombre de encadenamiento hacia delante (forward chaining) o enfoque guiado por datos (datadriven). El otro método realiza la búsqueda en dirección contraria, comenzando desde el estado objetivo y terminando en un estado inicial, o sea, el razonamiento se realiza desde una hipótesis (objetivo) hasta las evidencias primarias necesarias para refutar o confirmar dicha hipótesis. En este...