Funciones Heurística

INTRODUCCIÓN.

La búsqueda heurística dispone de alguna información sobre la proximidad del estado objetivo, por lo que explorar los lugares más prometedores en encontrar el estado objetivo.

MARCO TEÓRICO

FUNCIONES HEURÍSTICA

El efecto de la precisión heurística en el rendimiento

Una manera de caracterizar la calidad de una heurística es el b* factor de ramificación eficaz. Si el número total de nodos generados por A* para un problema particular es N, y la profundidad de la solución es d. entonces b* es factor de ramificación que un árbol uniforme de profundidad d deberá tener para  contener N + 1 nodos. Así,

N+1=1+b*+ (b*)^2+……….. (b*)^d

Por lo tanto, las  medidas experimentales de b* sobre un pequeño conjunto de problemas pueden proporcionar una buena guía para la utilidad total de la heurística. Una heurística bien diseñada tendría un valor de b cerca de 1, permitiría resolver problemas bastante grandes.

Aprendizaje de heurísticas desde la experiencia

Una función heurística h(n), como se supone, estima el costo de una solución que comienza desde el estado en el nodo n. Los métodos de aprendizaje inductivos trabajan mejor cuando se les suministrar características de un estado que sean relevante para su evaluación, más que sólo la descripción del estado.

A partir de esto, se puede utilizar un algoritmo de aprendizaje inductivo para construir una función h(n) que pueda predecir los costos solución para otros estados que surjan durante la búsqueda. Las técnicas para hacer esto, está basado en la  utilización de  redes neuronales, árboles de decisión. Y otros métodos.

CONCLUSIÓN.

El éxito de esta función heurística es depende de la información heurística ya que dependiendo de esta heurística se puede e encontrar el estado objetivo de una manera eficiente o más rápida.

BIBLIOGRAFÍA

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