Búsqueda de soluciones

Transcripción

1 úsqueda de soluciones Diseño de sistemas de búsqueda de soluciones. Espacio de estados. Representación mediante espacio de estados. lgoritmos de búsqueda. Estrategias de búsqueda. úsqueda forward. úsqueda backward. lgoritmo acktracking. úsqueda en profundidad y anchura.

2 Diseño de sistemas de búsqueda de soluciones Definir el problema en forma precisa: Nodo(s) inicial (es) Nodo(s) objetivo o solución. nalizar el problema Identificar las reglas. islar y representar el conocimiento. Seleccionar la mejor técnica de búsqueda.

3 Espacio de estados Es la representación de un problema que abarca todas las posibles situaciones que se pueden presentar en la solución del mismo. Nodos: Describen situaciones particulares del problema. rcos: Representan los movimientos legales o reglas que rigen el espacio de estados; determinan si es posible pasar de un nodo a otro.

4 Representación mediante espacio de estados Interpretación del problema Descripción de los estados Definición de los operadores Definición del objetivo

5 Implícitos (Reglas que describen el problema) Juegos EE Explícitos (Descripción completa del problema; situación por situación) Determinísticos No Determinísticos Determinísticos: Sistemas Expertos No determinísticos: Sistemas de lógica difusa

6 Ejemplo:

7 lgoritmos de búsqueda Su función es encontrar una trayectoria solución por medio del espacio de estados. Implementar EE con árboles o grafos. Utilizar un algoritmo que detecte ciclos para eliminarlas como posibles trayectorias. Solucionar el problema. Ejemplos: GTO ROMPEEZS ÁROL GRO

8 Estrategias de búsqueda Dirección de búsqueda Guiada por datos (forward) Guiada por objetivos (backward) Orden de análisis de estados Primero en profundidad Primero en anchura úsqueda forward Todos o la mayoría de los datos son proporcionados inicialmente Existe un gran número de objetivos potenciales, pero las formas de combinar los hechos y la información es restringida Es difícil establecer el objetivo desde el principio

9 úsqueda ackward El objetivo es proporcionado al formular el problema Existe un gran número de reglas que cumplen con los hechos disponibles uando los datos del problema no son proporcionados, pero deben ser determinados por el mecanismo solución lgoritmo acktracking úsqueda sistemática y exhaustiva que siempre asegura llegar a la solución. Datos: SL Lista de nodos en la trayectoria NSL Nodos en espera DE Nodos cuyos descendientes fallaron en ser el objetivo S Estado actual en evaluación

10 lgoritmo acktracking INIIO SL=NSL=S=Estado inicial DE=[] (Sin elementos) NSL [] Termina (No llega a la solución) S=Obj Termina (llega a la solución, recorrer SL) S tiene desc. fuera de DE y de NSL -gregar S a DE -Eliminar 1er. Nodo de SL y NSL -S=1er. Nodo de NSL (sin eliminarlo de NSL) -gregar S a SL (si no está) -olocar los desc. de S en NSL (excepto los de DE, SL y NSL) -S=1er. Nodo de NSL(sin eliminarlo de NSL) -gregar S a SL

11 úsqueda en profundidad y anchura Lista bierta (): lmacena los nodos en espera de ser examinados Lista errada (): lmacena los nodos ya examinados El orden en el cual se remueven los nodos o estados determina el orden de búsqueda Si es una pila, entonces es búsqueda en profundidad Si es una cola, entonces es búsqueda en anchura

12 lgoritmo de búsqueda en profundidad y anchura INIIO =Estado inicial =[] (acía) =[] alla la búsqueda Eliminar el primer nodo de (N) N=Obj. Termina la búsqueda con éxito (olocar N en y recorrer ) - Poner "N" en - Generar descen. de "N" - Ubicar desc. en (excepto los repetidos en o )

13 Esquema de un programa de solución INIIO Y = * Estrategia de Solución * * * * Y * Y = *

14 lgoritmo est-irst INIIO =Estado inicial =[] (acía) Remover primer estado de, (X) X=Obj Para cada descendiente de X Si no está en o Ya existe en Ya existe en =[] Termina la búsqueda con éxito (olocar X en y recorrer ) signar valor heurístico y agregar a Si es por trayectoria más corta: actualizar Si es por trayectoria más corta: actualizar y mover de la lista a alla la búsqueda Reordenar los estados de de acuerdo a sus valores heurísticos (iniciando por el mejor) olocar X en

15 Ejemplo Información ( 5 _ 0) Estado actual Medida heurística Nodo antecesor Longitud desde el estado inicial Nodo inicial D4 E7 7 G3 H5 I3 J4 K5 L3 M7 N7 O3 P2 R2 Resuelva este ejercicio aplicando minimización (heurística menor) Objetivo

16 Ejemplo D1 E3 5 G2 H3 uando el nodo alcanzado esta previamente almacenado en la lista, no importa que sus nodos descendientes ya estén generados, solo se actualiza la mejor trayectoria.

17 Modificaciones al Proceso de úsqueda Si un nuevo nodo generado ya está previamente almacenado en la lista, no debe ser agregado nuevamente; sin embargo, si la longitud asociada es menor, significa que se alcanzó el mismo estado por una mejor trayectoria, por lo que debe ser considerado. Nodo inicial D Mejor trayectoria G H I J Nodo objetivo

18 Modificaciones al Proceso de úsqueda Si un nuevo nodo generado ya está previamente almacenado en la lista, significa que se volvió a llegar a un estado que ya se había analizado. Sin embargo, si la trayectoria por la cual se volvió a alcanzar este estado es mejor, se debe considerar al formar la trayectoria solución, sin importar que sus nodos descendientes ya estén generados. Óptimo global h Óptimo local

19 omo las heurísticas están basadas en experiencia o intuición, un algoritmo de búsqueda no puede asegurar encontrar una solución óptima o no llegar a la solución. En general, un algoritmo de búsqueda heurística consta de... Medida heurística lgoritmo que se desplaza por el EE en base a la medida heurística