En esta
clase se analizaron los métodos de búsqueda primero en anchura y primero
en profundidad, las cuales se utilizan para la solución de problemas, y
ambos métodos tiene una funcionalidad diferente.
MARCO TEÓRICO.
El término significa que ellas no tienen información adicional acerca de
los estados más allá de la que proporciona la definición del problema.
Todo lo que ellas pueden hacer es generar los sucesores y distinguir
entre un estado Objetivo de uno que no lo es.
Búsqueda Primero en Anchura.
La búsqueda
primero en anchura es una estrategia sencilla en la que se expande
primero el nodo raíz, a continuación se expanden todos los sucesores del
nodo raíz, después sus sucesores, etc. En general, se expanden todos
los nodos a una profundidad en el árbol de búsqueda antes de expandir
cualquier nodo del próximo nivel.
La búsqueda
primero en anchura se puede implementar llamando FIFO una cola primero
en entrar primero en salir, asegurando que los nodos primeros visitados
serán los primeros expandidos.
Ejemplo: Describe la funcionalidad de primero en anchura mediante un gráfico.
Búsqueda Primero en Profundidad.
La búsqueda
primero en profundidad siempre expande el nodo más profundo en la
frontera actual del árbol de búsqueda. La búsqueda procede
inmediatamente al nivel más profundo del árbol de búsqueda, donde los
nodos no tienen ningún sucesor. Cuando esos nodos se expanden, son
quitados de la frontera, así entonces la búsqueda «retrocede» al
siguiente nodo más superficial que todavía tenga sucesores inexplorados,
esta estrategia es llamada LIFO el cual último en entrar primero en salir.
Ejemplo: Describe la funcionalidad de primero en profundidad mediante un gráfico.
CONCLUSIÓN.
Las búsquedas no informados tienen barios métodos para la resolución de
problemas el cual hemos definidos dos métodos, el primero en anchura es
que expande todos sus nodos sucesores lo malo de este método es que al
expandirse todo sus nodos se almacena en la memoria pero en muy usado ya
que llega a encontrar varias soluciones ya que expande todos sus nodos,
el método primero en profundidad expande el nodo mas profundo al
momento de expandirse hasta su nodo mas profundo y no a encontrado la
solución regresa y los nodos visitados salen de memoria es decir que
solo almacena lo que se a expandido y si no encuentra el nodo objetivo
va eliminando de memoria y lo malo de este método es que al encontrar el
nodo objetivo termina y no sabrá si hay mas soluciones en el problema.
BIBLIOGRAFÍA
Russell, S. y Norvig, P. 2004. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. UN ENFOQUE MODERNO. PEARSON EDUCACION. 2 ed. Madrid.
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