N - Grupo de Inteligencia Artificial

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Búsqueda en espacios de estados Espacio de estados: modelo del mundo representado por un grafo Problema de búsqueda: espacio de estados + actitud del agente Objetivo: encontrar el plan más eficiente que lleve del estado inicial a un estado meta Inteligencia Artificial 3º ITIS 2010/11
Estado: • configuración de n bloques Operadores: El problema de los bloques • apilar(X,Y): poner X encima de Y – Prec.: bloques X e Y están libres – Post.: bloque X está encima de Y • quitar(Y): poner Y en la mesa – Prec.: bloque Y está libre Coste: – Post.: bloque Y está en la mesa • la aplicación de cada operador vale una unidad Estado inicial C A B Estado meta A B C Inteligencia Artificial 3º ITIS 2010/11
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Ejemplo: • Nodo inicial: I (Iasi)
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Problema de las 4 reinas: • 4 rei
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Algoritmo A* : • se basa en la b
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Ejemplo: Ejemplo 2: Búsqueda A *
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Funciones heurísticas consistentes
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Valores de f * en árboles de búsq
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Optimalidad de A * Teorema 1: Si h
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Encontrar Funciones Heurísticas: A
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Ejemplo: A* con Aprendizaje de una
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Encontrar de Funciones Heurísticas
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Estado inicial 1 6 8 1 2 3 8 7 2 4
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Calidad de las Funciones Heurístic
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Complejidad de A * El número de no
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Resultados acerca de A * : Análisi
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límite f * = 366 A f * = 280+366 =
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Búsqueda IDA * : Ejemplo (3) lími
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Búsqueda IDA * : Ejemplo (5) lími
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Algoritmo: • un subprograma bp-li
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Algunos resultados sobre IDA * : An
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Tema 2: Búsqueda 2. Búsqueda 2.1.
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Situación: Agentes especializados
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Escenarios cooperativos α1 Estado
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α 1 situación inicial Escenarios
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Tres en Raya: • dos jugadores (mi
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max min max min terminal Ejemplo:
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Estrategias Problema del agente max
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Método Minimax: Método minimax 1.
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max min Ejemplo: minimax con suspen
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Ejercicio 2.11 Considérese el sigu
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Poda α-β Utilidad más alta encon
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Ejercicio 2.12 Considerese el árbo
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