Sesión 2 - Grupo de Inteligencia Artificial

Conocimientos “a priori” de nuestro agente
• Representación implícita del problema de búsqueda
• Conocimientos mínimos a priori de un agente:
– s0 Estado inicial
– expandir: s a {si1 , ..., sin } Conjunto finito de sucesores de
un estado
– meta?: s a verdad | falso Prueba de éxito en un estado
– c: (si , sj ) a v, v∈ℵ Coste de un operador
n 1
( s s s ) = c(
s , s )
∑ −
i1 i2
in
ik
ik
+ 1
k=
1
c K
Método de búsqueda:
• estrategia para explorar el
espacio de estados
• en cada paso se expande un
estado
• se desarrolla sucesivamente
un árbol de búsqueda
Método general de búsqueda:
1. seleccionar nodo hoja
2. comprobar si es nodo meta
3. expandir este nodo hoja
–15–
–16–
Coste de un plan
Método de búsqueda
Arbol de búsqueda:
A
C
B
C
B A
A
B
C
C
A B
B
C
A
B
A C
Inteligencia Artificial
4º Ing. Sup. Inf.
A
B
B
C A
A
B
C
Inteligencia Artificial
4º Ing. Sup. Inf.
C
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