Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS...
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Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005
Búsqueda Informada
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS
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Mapa Conceptual del CursoInteligencia Artificial y Sistemas Expertos
Lenguaje Simbólico
LISP
Búsqueda
Búsqueda Ciega
Búsqueda Heurística
Planeación
Lógica y Razonamiento
Lógica Proposicional
Lógica de Predicados
Inferencia y Razonamiento
Inteligencia Artificial
Conceptos Generales
Conocimiento
Agentes
Búsqueda Ciega
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Tabla de Contenido
1. Introducción
2. Búsqueda Preferente por lo mejor1. Búsqueda Avara
2. Búsqueda A*
3. Heurísticas
4. Búsqueda Limitada por Capacidad1. Búsqueda A*PI
2. Búsqueda A*SRM
5. Bibliografía
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INTRODUCCION
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Métodos• Búsqueda Preferente por lo Mejor
– Búsqueda Avara– Búsqueda A*
• Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria– Búsqueda A* por profundización iterativa (A*PI)– Búsqueda A*SRM (Acotada por memoria simplificada)
• Algoritmos de Mejoramiento Iterativo– Búsqueda por ascenso de cima (Hill-Climbing)– Endurecimiento simulado (Simulated Annealing)
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BUSQUEDA PREFERENTE POR LO MEJOR
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Búsqueda preferente por lo mejor
• El conocimiento en base al cual se apoya la decisión del nodo que toca expandirse es obtenido desde una función de evaluación.
• La función de evaluación produce un número que sirve para representar lo deseable (o indeseable) que sería la expansión de un nodo.
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Si los nodos se ordenan de tal manera que se expande primero aquél con mejor evaluación, entonces la estrategia es llamada búsqueda preferente por lo mejor.
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Búsqueda preferente por lo mejor
función BUSQUEDA-PREFERENTE-POR-LO-MEJOR (problema, FUNCION-EVALUACION) responde con una secuencia de solución
entradas: problema, un problema
Función-Eval, una función de evaluación
Función-lista-de-espera una función que ordena los nodos mediante FUNCIÓN-EVAL
responde con BUSQUEDA-GENERAL (Problema, Función-lista-de-espera)
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Así como es existe una familia de algoritmos BUSQUEDA-GENERAL, con distintas funciones de ordenamiento, también existe una familia de algoritmos BUSQUEDA-PREFERENTE-POR-LO-MEJOR, que varían la función de evaluación.
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Búsqueda preferente por lo mejor• En el método de costo uniforme, se empleaba el costo
de ruta (g) para decidir qué ruta ampliar. • g(n) es, entonces, el costo acumulado desde el nodo
inicio hasta el nodo en que nos encontramos, n.• Esta medida no es una búsqueda directa dirigida a la
meta• Si se quiere enfocar la búsqueda hacia la meta, en esa
medida debe figurar algún tipo de cálculo del costo de ruta del estado actual (n) a la meta.
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BUSQUEDA AVARAGreedy Search
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara (Greedy Search)– Es una de las más sencillas estrategias en la BPPLM,
que consiste en reducir al mínimo el costo estimado para lograr una meta.
– En otras palabras, el nodo cuyo estado se considere más cercano a la meta en términos de costo de ruta se expande primero.
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara (Greedy Search)– Aunque casi siempre es posible calcular el costo
aproximado hasta la meta, es difícil hacerlo con precisión.
– La función utilizada para dicho estimado del costo se llama función heurística, simbolizada por h.
– h(n) = costo estimado de la ruta más barata que une el estado del nodo n con un estado meta
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara (Greedy Search)– h puede ser cualquier función. El único requisito es
que h(n) = 0 cuando n es una meta.– Cuando los problemas son de determinación de rutas
en el mundo real (ejemplo, Rumania), una buena función heurística es la distancia en línea recta a la meta:
• hDLR (n) = distancia en línea recta entre n y la meta
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ARAD
Búsqueda preferente por lo mejor
Oradea
Zerind Sibiu
Timisoara
Lugoj
Mehadia
Dobreta
RimnicuVilcea
Craiova
Pitesti
Fagaras
Giurgiu
BUCHAREST
Eforie
Hirsova
Urziceni
Vaslui
Iasi
Neamt
DLR de Bucarest a:Arad: 366Bucarest:
0Craiova: 160Dobreta:
242Eforie: 161Fagaras:
178Giurgiu: 77Hirsova: 151Iasi: 226Lugoj: 244Mehadia:
241Neamt: 234Oradea: 380Pitesti: 98RimnicuVilcea: 193Sibiu: 253Timisoara:329Urziceni: 80Vaslui: 199Zerind: 374
87
92
142
9885
211
8690
101
138
146
97
99
80
15171
75
118
140
111
70
75
120
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara (Greedy Search)– Para calcular los valores de hDLR se requieren las
coordenadas de las ciudades de Rumania.– Esta función heurística es útil porque la carretera que
va de A a B tiende a dirigirse más o menos en la dirección correcta.
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Ejercicio• Utilizar el método de búsqueda avara para
solucionar el problema de Rumania. Mostrar el desarrollo con árboles de búsqueda.
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Búsqueda preferente por lo mejor
Oradea
Zerind Sibiu
Timisoara
Lugoj
Mehadia
Dobreta
RimnicuVilcea
Craiova
Pitesti
Fagaras
Giurgiu
BUCHAREST
Eforie
Hirsova
Urziceni
Vaslui
Iasi
Neamt
ARAD
DLR de Bucarest a:Arad: 366Bucarest:
0Craiova: 160Dobreta:
242Eforie: 161Fagaras:
178Giurgiu: 77Hirsova: 151Iasi: 226Lugoj: 244Mehadia:
241Neamt: 234Oradea: 380Pitesti: 98RimnicuVilcea: 193Sibiu: 253Timisoara:329Urziceni: 80Vaslui: 199Zerind: 374
87
92
142
9885
211
8690
101
138
146
97
99
80
15171
75
118
140
111
70
75
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara
Aradh=366
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Búsqueda preferente por lo mejor
Aradh=366
Sibiuh=253
Timisoarah=329
Zerindh=374
• Búsqueda Avara
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Búsqueda preferente por lo mejor
Aradh=366
Sibiuh=253
Timisoarah=329
Zerindh=374
Aradh=366 Fagaras
h=178 Oradeah=380
Rimnicuh=193
• Búsqueda Avara
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Búsqueda preferente por lo mejor
Aradh=366
Sibiuh=253
Timisoarah=329
Zerindh=374
Aradh=366 Fagaras
h=178 Oradeah=380
Rimnicuh=193
Sibiuh=253 Bucharest
h=0Es una solución, pero no es la óptima
• Búsqueda Avara
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara– Esta búsqueda usualmente produce resultados
buenos– Tienden a producir soluciones rápidamente, aunque
no siempre la solución encontrada es la óptima.– Ejemplo, tratar de llegar de Iasi a Fagaras.
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara
Iasih=160
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2626 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara
Iasih=160
Neamth=150
Vasluih=170
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2727 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara
Iasih=160
Neamth=150
Vasluih=170
Iasih=160
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Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda Avara
Iasih=160
Neamth=150
Vasluih=170
Iasih=160
Neamth=150
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Búsqueda preferente por lo mejor• Búsqueda Avara
– Se asemeja a la búsqueda preferente por profundidad, ya que se “atora” al toparse con un callejón sin salida.
– Tiene sus mismas deficiencias: no es óptima, es incompleta, puede recorrer una ruta infinita.
– Su complejidad es espacial es tan grande como su temporal: O(bm), donde m es la profundidad máxima del espacio de búsqueda. Una buena función heurística permite disminuir notablemente la complejidad tanto de espacio como de tiempo.
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BUSQUEDA A*
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3131 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*– La búsqueda avara reduce h(n), el costo hacia la
meta, pero no es óptima ni completa.– La búsqueda de costo uniforme reduce g(n), el costo
de ruta, es óptima y completa, pero puede ser ineficiente.
– Las dos funciones se podrían combinar mediante una suma:
• f(n) = g(n) + h(n)
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3232 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*– f(n) puede llamarse el costo estimado de la solución
más barata, pasando por n.– Es posible demostrar que esta estrategia es completa
y óptima, dada una restricción de h.– La restricción es escoger una función h que nunca
sobreestime el costo que implica alcanzar la meta.
![Page 33: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/33.jpg)
3333 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*– A dicha función h se le llama heurística admisible.– A la búsqueda preferente por lo mejor que usa f como
función de evaluación y una función h aceptable se le conoce como búsqueda A*.
![Page 34: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/34.jpg)
3434 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*– En el ejemplo de Rumania, la distancia en línea recta
es una heurística aceptable, ya que la ruta más corta entre dos puntos es la línea recta (por lo tanto, siempre será menor que la distancia real, nunca la sobreestimará).
![Page 35: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/35.jpg)
3535 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*
Aradf=0+366f=366
![Page 36: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/36.jpg)
3636 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
Búsqueda A*Arad
Sibiuf=140+253f=393
Timisoaraf=118+329f= 447
Zerindf=75+374f=449
![Page 37: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/37.jpg)
3737 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
Búsqueda A*Arad
Timisoaraf=118+329f= 447
Zerindf=75+374f=449
Aradf=280+366f=646
Sibiuf=140+253f=393
Fagarasf=239+178f=417
Oradeaf=146+380f=526
Rimnicuf=220+193f=413
![Page 38: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/38.jpg)
3838 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*. (Comportamiento)– Se puede observar que a lo largo de las rutas
originadas en la raíz, el costo f nunca disminuye.
– En toda heurística donde esto ocurre, se dice que muestra monotonicidad.
![Page 39: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/39.jpg)
3939 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*– Si la heurística fuera no monotónica, debe usarse la
fórmula
f(n’) = max f(n),g(n’) + h(n’)
Donde n’ es el nodo actual y n es el padre de n’
– A esta fórmula se le llama ecuación de ruta máxima.
![Page 40: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/40.jpg)
4040 /79/79
ARAD
Zerind
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*– Si f no disminuye, es posible dibujar contornos en el
espacio de estados.
Oradea
Sibiu
Timisoara
Lugoj
Mehadia
Dobreta
RimnicuVilcea
Craiova
Pitesti
Fagaras
Giurgiu
BUCHAREST
Eforie
Hirsova
Urziceni
Vaslui
Iasi
Neamt
f 380
f 400
f 420
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4141 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*– Conforme va avanzando, la búsqueda A* dibuja
bandas concéntricas, e incluyendo nodos.– En la búsqueda de costo uniforme (A* con h = 0) las
bandas son circulares alrededor del estado inicial.– Si la heurística es buena, las bandas tienden al
estado meta y se concentran apretadamente sobre la ruta óptima.
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4242 /79/79
Búsqueda preferente por lo mejor
• Búsqueda A*– Este método es óptimamente eficiente para
cualquier función heurística.– El problema con el A* es que, para la mayoría de los
problemas, la cantidad de nodos en el contorno de la meta sigue siendo exponencial.
– El principal problema es el espacio, ya que usualmente se agota la memoria primero (guarda todos los nodos generados).
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4343 /79/79
HEURISTICAS
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4444 /79/79
Funciones Heurísticas• Problema de las ocho placas
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4545 /79/79
Funciones Heurísticas• Problema de las ocho placas
– Una solución típica tiene 20 pasos (depende del estado inicial).
– El factor de ramificación es aproximadamente 3– Una búsqueda exhaustiva de profundidad 20
examinaría 320 estados.– Aún si se evitan estados repetidos, habría 362,880
arreglos diferentes.
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4646 /79/79
Funciones Heurísticas• Problema de las ocho placas
– La función heurística no debe sobreestimar la cantidad de pasos necesarios para la meta.
– Ejemplos:• h1 = cantidad de placas en lugar incorrecto
• h2 = suma de las distancias (horizontales y verticales) que separan a las placas de sus posiciones meta (distancia Manhattan).
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4747 /79/79
Funciones Heurísticas• Problema de las ocho placas: Heurística de la
cantidad de placas en lugar incorrecto.
h1 = 0h1 = 8
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4848 /79/79
Funciones Heurísticas• Problema de las ocho placas: Heurística de la
distancia Manhattan
h2 = 0h2 = 15
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4949 /79/79
Funciones Heurísticas• Efectos de la exactitud heurística en el desempeño
– Una forma de medir la calidad de una heurística es mediante el factor de ramificación efectiva b*.
– Si la cantidad de nodos expandidos por A* para un problema determinado es N, y la profundidad de la solución es d, entonces b* es el factor de ramificación que deberá tener un árbol uniforme de profundidad d para que pueda contener N nodos, por lo que
N = 1 + b* + (b*)2 + ... + (b*)d
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5050 /79/79
Funciones Heurísticas• Efectos de la Exactitud Heurística
– Un árbol como este tiene un factor de ramificación efectiva de 2
G
N = 7d = 2
b* = 21 + 2+ 22 = 7
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5151 /79/79
Funciones Heurísticas• Efectos de la Exactitud Heurística
– Porque equivale a un árbol uniforme como este:
G
N = 7d = 2
b* = 21 + 2+ 22 = 7
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5252 /79/79
Funciones Heurísticas• Efectos de la exactitud heurística en el
desempeño– Por ejemplo, si A* encuentra una solución en la
profundidad cinco, y utilizando 52 nodos, el factor de ramificación efectiva es de 1.91.
– Por lo general, el b* correspondiente a una heurística determinada permanece constante a través de un amplia gama de problemas.
– En una heurística bien diseñada, b* se aproxima a 1.
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Funciones Heurísticas
Costo de Búsqueda Factor de Ramificación Efectivo
d BPPI A*(h1) A*(h2) BPPI A*(h1) A*(h2)
2 10 6 6 2.45 1.79 1.79
4 112 13 12 2.87 1.48 1.45
6 680 20 18 2.73 1.34 1.30
8 6,384 39 25 2.80 1.33 1.24
10 47,127 93 39 2.79 1.38 1.22
12 364,404 227 73 2.78 1.42 1.24
14 3,473,941 539 113 2.83 1.44 1.23
16 ----- 1,301 211 ----- 1.45 1.25
18 ----- 3,056 363 ----- 1.46 1.26
20 ----- 7,276 676 ----- 1.47 1.27
22 ----- 18,094 1,219 ----- 1.48 1.28
24 ----- 39,135 1,641 ----- 1.48 1.26
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Funciones Heurísticas• Efectos de la Exactitud Heurística
– Comparando los factores de ramificación efectiva, h2 es mejor que h1.
– Si para todo nodo n, h2(n) h1(n), se dice que h2 domina a h1.
– En general, siempre conviene más emplear una función heurística con valores más altos, siempre cuando no dé lugar a una sobreestimación.
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Funciones Heurísticas• Invención de Heurísticas
– A los problemas en que se imponen menos restricciones a los operadores se les llama problemas relajados.
– Es frecuente que el costo de la solución de un problema relajado constituya una buena heurística del problema general.
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Funciones Heurísticas• Invención de Heurísticas
– Operador del Problema de las ocho placas (normal)• “Una placa puede pasar del cuadro A al B si A está junto a B y B
está vacío”
– Operadores relajados para el problema de las ocho placas• “Una placa se puede mover del cuadro A al B si A está junto a B”
• “Una placa se puede mover del cuadro A al B si B está vacío”
• “Una placa se puede mover del cuadro A al B”
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Funciones Heurísticas• Invención de Heurísticas
– Si para un problema determinado existe un grupo de heurísticas aceptables, h1,..., hm, y ninguna domina a las demás, se puede usar:
• h(n) = max(h1(n), ..., hm(n)).
– Otra forma de inventar heurísticas es mediante información estadística. Se pueden hacer búsquedas sobre una gran cantidad de problemas de adiestramiento y se obtienen las estadísticas correspondientes.
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BUSQUEDA LIMITADA POR CAPACIDAD
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• La capacidad de memoria es uno de los principales obstáculos a los que se enfrentan los algoritmos anteriores.
• Algoritmos de BLCM– A* por profundización iterativa (A*PI)– A* acotado por memoria simplificada (A*SRM)
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
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BUSQUEDA A*PI
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6161 /79/79
• A*PI– Es algo similar a lo que se hizo con la búsqueda preferente por
profundidad, al hacerla iterativamente (profundización iterativa), sólo que ahora se hace con la búsqueda A*.
– En esta algoritmo cada iteración es una búsqueda preferente por profundidad, exactamente como en la PI, pero ahora se usa un límite de costo f en vez de un límite de profundidad.
– Así, en cada iteración se expanden los nodos que están dentro del contorno del costo f actual.
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
![Page 62: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/62.jpg)
6262 /79/79
• A*PI– Una vez concluida la búsqueda dentro de un contorno
determinado, se procede a efectuar una nueva iteración usando un nuevo costo f para el contorno siguiente.
– A*PI es un método completo y óptimo, con las ventajas y desventajas del A*
– Como es preferente por profundidad, sólo necesita un espacio proporcional con la ruta más larga que explore.
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
![Page 63: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/63.jpg)
6363 /79/79
• A*PI– Si δ es el mínimo costo de operador y f* es el costo
de la solución óptima, en el peor de los casos se necesitan bf* / δ nodos de almacenamiento.
– En la mayoría de los casos, bd es un estimado bastante bueno de la capacidad de memoria necesaria.
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
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6464 /79/79
• A*PI– (ver algoritmo en el libro de texto)– Tiene desventajas en dominios complejos.
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
![Page 65: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/65.jpg)
6565 /79/79
BUSQUEDA A*SRM
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6666 /79/79
• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)– A*PI utiliza muy poca memoria– Entre iteraciones, sólo guarda un número: el límite
actual del costo f.– Como no puede recordar su historia, puede repetirla.– El método A*SRM emplea más memoria que el A*PI,
para mejorar la eficiencia de la búsqueda.
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
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6767 /79/79
• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)– Hace uso de toda la memoria de la que pueda disponer– En la medida que se lo facilite la memoria, evitará estados
repetidos– Es completo, si la memoria es suficiente para guardar la ruta de
solución mas cercana– Es óptimo, si dispone de suficiente memoria para guardar la ruta
de solución óptima más cercana.– Si se dispone de suficiente memoria para todo el árbol de
búsqueda, éste resultará óptimamente eficiente.
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
![Page 68: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/68.jpg)
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• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)– Si hay que generar un sucesor, pero ya no hay memoria, se
requiere espacio en la lista de espera– Es necesario excluir un nodo de la lista de espera. A estos
nodos se les llama nodos olvidados, con un elevado f.– Se conserva la información de los nodos ancestros sobre la
calidad de la mejor ruta en el subárbol olvidado.– Así sólo se tendrá que regenerar el subárbol si las demás rutas
ofrecen peores perspectivas que la ruta olvidada.
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
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• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
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• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
![Page 71: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/71.jpg)
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Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)
En cada una de las etapas se añade un sucesor nodo de menor costo f más profundo cuyos sucesores no estén actualmente en el árbol. El hijo izquierdo B se añade a la raíz A.
![Page 72: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/72.jpg)
7272 /79/79
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)
Ahora, f(A) es todavía 12, por lo que se añade el hijo que está a la derecha, G (f = 13). Ahora que ya se vieron todos los hijos de A, es posible actualizar su costo f al mínimo de sus hijos, es decir, 13. La memoria ya se llenó.
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Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)
G se escoge para efectuar una expansión, pero primero hay que excluir un nodo para hacer espacio. Se excluye la hoja de mayor costo f más próxima, es decir, B. Ahora notaremos que el mejor descendiente olvidado de A tiene f =15, como se muestra entre paréntesis.
Se procede a añadir H, cuya f(H) = 18. Desafortunadamente, H no es un nodo meta, y la ruta a H consume toda la memoria disponible (solo tenemos espacio para tres nodos en memoria). Es decir, es imposible encontrar una solución a través de H, por lo que se define que f(H) = . (si quisiéramos seguir, tendríamos que olvidar al nodo inicial, y no es posible).
![Page 74: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/74.jpg)
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• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
Se expande de nuevo G, se excluye H, se incluye I, con f(I) = 24. (esto debido a que I sí es un nodo meta, en caso contrario se le asignaría valor ). Se han visto ya los dos sucesores de G, con valores de y 24, por lo que f(G) se convierte en 24. f(A) se convierte en 15, el mínimo de 15 (valor del sucesor olvidado) y 24.
Hay que notar que a pesar de que I es un nodo meta, quizás no sea la mejor solución debido a que el costo de f(A) es solamente 15
![Page 75: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/75.jpg)
7575 /79/79
• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
Otra vez, A es el nodo más prometedor, por lo que se genera por segunda vez B. Nos hemos dado cuenta que, después de todo, la ruta a través de G no resultó ser tan buena.
![Page 76: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/76.jpg)
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Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)
C, el primer sucesor de B, es un nodo no meta que está a máxima profundidad, por lo que f(C) = .
![Page 77: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/77.jpg)
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Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)
Para examinar al segundo sucesor, D, primero hay que excluir C. Entonces f(D)=20, valor que heredan tanto B como A. Ahora el nodo de menor costo f más profundo es D, por lo que se le escoge. Puesto que se trata de un nodo meta, concluye la búsqueda.
![Page 78: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/78.jpg)
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• A*SRM (A* Acotado por Memoria Simplificada)– (Ver el algoritmo en el libro de texto)– Las cosas se complican aun más so hay que incluir la
verificación de nodos repetidos . A*SRM es el algoritmo más complicado visto hasta el momento.
– Cuando cuenta con suficiente memoria, A*SRM resuelve probelmas mucho más difíciles que A* sin excesos considerables en la generación de nodos adicionales.
Búsqueda limitada por la capacidad de la memoria
![Page 79: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/79.jpg)
7979 /79/79
Bibliografía• AIMA. Capítulo 4, primera edición.• AIMA. Chapter 4, second edition.
![Page 80: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 24 Octubre 2005 Búsqueda Informada INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS.](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022061215/54a5c04b49795925738b4bdd/html5/thumbnails/80.jpg)
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PREGUNTAS