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Resolución de problemas por búsqueda (Agentes resolventes-problemas…
Resolución de problemas por búsqueda
Agentes resolventes-problemas
Objetivos
Organizan comportamiento
Limitan metas
Pasos de solución
Formular o plantear objetivo
Situación actual
Rendimiento del agente
Formulación de probleas
Decidir acciones
Estados
Búsqueda
Toma problema
Retorna solución
Ejecución
Realizar acciones recomendadas
Formular problemas
Estado inicial
Descripción de acciones
Retorna acciones posibles
Test objetivo
Determinar estado objetivo
Función costo del camino
Asigna coste numérico
Abstracción
Eliminar detalles
Búsqueda de soluciones
Medición de rendimiento
Ccompletitud
Encontrar solución
Optimización
Solución óptima
Complejidad
Complejidad de tiempo
Tiempo para solución
Complejidad de espacio
Memoria necesaria para búsqueda
Depende
Factor ramificación (b)
Profundidad de solución (d)
Estrategia de búsqueda
Árbol de búsqueda
Resolución de cualquier problema
Estrategias de búsqueda no informada
Búsqueda primero en anchura
Estrategia sencilla
Expande nodo raíz y sucesores
Completo
Óptimo (costos unidad)
Complejidad tiempo y espacio
O(b^d)
Similares
Búsqueda de coste uniforme
Expande nodo más pequeño
Completo
Óptimo
Costos iguales
Problemas
Requisitos de memoria
Casos pequeños
Búsqueda primero en profundidad
Expande nodo más profundo
Continúa con antecesores
No completo
No óptimo
Complejidad tiempo
O(b^m)
m = Profundidad máxima de camino
Complejidad espacio
O(bm)
No usa mucha memoria
Problema
Posibilidad de elección errónea
Camino muy largo
Búsqueda de profundidad limitada
Profundidad determinada
Problemas
Objetivo fuera del límite
Solución a camino infinito
Fracaso
No hay solución
Solución fuera del límite
Búsqueda de profundidad iterativa
Estrategia general
Buscar mejor límite
Aumenta gradualmente
Completo
Finito
Óptimo
Coste de camino no afecta profundidad
Para problemas grandes
Problema
Costoso
Búsqueda bidireccional
Búsquedas simultaneas
Nodo raíz hacia abajo
Nodos más profundos hacia arriba
Termina hasta encontrarse
Reduce complejidad de tiempo
Mucho espacio
Búsqueda con información parcial
Problemas sin sensores
Coaccionar al mundo
Agente decide en base a los posibles estados
Estado de creencia
Agente no conoce resultado
Problemas de exploración
Problemas de contingencia
Aprendizaje empírico
Soluciones secuenciales
Complejos