INTRODUCCION
En esta clase recibimos de lo que es una búsqueda heurística que es toda adquisición de
información dispone de algún problema para la solución del problema, por
lo que explorar los lugares más prometedores en encontrar el estado
objetivo, es decir que para esta búsqueda se necesita información
detallada sobre el problema para así poder solucionarlo con éxito.
MARCO TEORICO
FUNCIONES HEURISTICAS.
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.
Muchos algoritmos
en la inteligencia artificial son heurísticos por naturaleza, o usan reglas
heurísticas.
Cuando se usa la
palabra heurística en el procesamiento del lenguaje basado en reglas, el
reconocimiento de patrones o el procesamiento de imágenes, es usada para
referirse a las reglas.
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