Búsqueda con Infortmación Parcial

INTRODUCCIÓN.

En este tipo de búsqueda no proporciona ninguna información después de cada acción el conocimiento de los estados o acciones es incompleto por lo hay tres tipos de problema distinto:

           

          -  Problemas sin sensores

          -  De contingencia

          -  De exploración.

MARCO TEÓRICO

Búsqueda con Información Parcial 

Asumimos que el entorno es totalmente observable y determinista y que el agente conoce cuales son los efectos de cada acción. Por lo tanto, el agente puede calcular exactamente cuál es el estado resultado de cualquier secuencia de acciones y siempre sabe en qué estado esta. Su percepción no proporciona ninguna nueva información después de cada acción. Que pasa cuando el conocimiento de los estados o acciones es incompleto? Encontramos que diversos tipos de incompletitud conducen a tres tipos de problemas distintos:

1.     Problemas sin sensores (también llamados problemas conformados): si el agente no tiene ningún sensor, entonces (por lo que sabe) podría estar en uno de los posibles estados iniciales, y cada acción por lo tanto podría conducir a uno de los posibles estados sucesores.

2.      Problemas de contingencia: si el entorno es parcialmente observable o si las acciones son inciertas, entonces las percepciones del agente proporcionan nueva información después de cada acción. Cada percepción posible define una contingencia que debe de planearse. A un problema se le llama entre adversarios si la incertidumbre está causada por las acciones de otro agente.

3.       Problemas de exploración: cuando se desconocen los estados y las acciones del entorno, el agente debe actuar para descubrirlos. Los problemas de exploración pueden verse como un caso extremo de problemas de contingencia.

CONCLUSIÓN.

Es importante que tipo de problema tenemos ya que una vez identificado podremos dar una buena solución de una manera correcta y eficiente, ya que hay varias formas de dar solución a los problemas por lo tanto si se conoce el problema entonces se identifica cual va a ser una mejor solución a la esta resolución.

BIBLIOGRAFÍA

Russell, S. y Norvig, P. 2004. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. UN ENFOQUE MODERNO. PEARSON EDUCACION. 2 ed. Madrid.