Solución - Grupo de Inteligencia Artificial - Universidad Rey Juan ...
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Hoja <strong>de</strong> Problemas 4 - <strong>Solución</strong> Búsqueda Heurística (II) - A ∗<br />
(c) ¿Cuál <strong>de</strong> las heurísticas expan<strong>de</strong> menos nodos? ¿Por qué? ¿Pue<strong>de</strong> sacar una<br />
conclusión general con respecto a la “calidad” <strong>de</strong> las funciones heurísticas?<br />
<strong>Solución</strong>:<br />
Expan<strong>de</strong> menos nodos la heurística 2, la suma <strong>de</strong> las distancias <strong>de</strong> Manhattan.<br />
Esto suce<strong>de</strong> porque siendo las dos herísticas optimistas, la heurística 2 es más<br />
informada que la heurística 1. Por este motivo es conveniente buscar funciones<br />
heurísticas optimístas que sean lo más informadas posibles.<br />
3. Consi<strong>de</strong>re el problema <strong>de</strong> los bloques cuyo estado inicial y estado meta se muestran<br />
en la siguiente figura:<br />
Desarrolle el árbol <strong>de</strong> búsqueda que expan<strong>de</strong> el algoritmo A ∗ , utilizando la siguiente<br />
heurística:<br />
h ∗ (n) = n o bloques <strong>de</strong>scolocados<br />
Filtre los ciclos simples, indique el or<strong>de</strong>n <strong>de</strong> expansión <strong>de</strong> los estados y muestre en<br />
cada paso los valores <strong>de</strong> f ∗ , g y h ∗ . Suponga que el coste <strong>de</strong> cada operador es 1.<br />
<strong>Solución</strong>:<br />
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