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“La mejor heurística,

“La mejor heurística, las más óptima” Búsqueda heurística: Búsqueda primero el mejor p.ej. búsqueda de coste uniforme [UCS] Heurísticas Búsqueda Búsqueda greedy El algoritmo A* Heurísticas admisibles Heurísticas consistentes Uso de información información en la búsqueda búsqueda Exploración Exploración primero primero el mejor Se explora exhaustivamente el grafo utilizando una función heurística para determinar el orden en que se exploran los nodos: 1. Seleccionar el nodo E del grafo que tenga mayor valor para la función heurística. 2. Seleccionar un operador R aplicable sobre E. 3. Aplicar R, para obtener un nuevo nodo R(E). 4. Añadir el arco E → R(E) al grafo. 5. Repetir el proceso. Las heurísticas son criterios, métodos o principios para decidir cuál de entre varias acciones promete ser la mejor para alcanzar una determinada meta. En la generación del árbol de búsqueda, nos podemos guiar con heurísticas que nos den una indicación acerca de cómo de bueno o prometedor es un determinado estado u operador. p.ej.

¿Qué pieza deberíamos mover en una partida de ajedrez? ¿Qué regla aplicamos en primer lugar al hacer un diagnóstico? El uso de heurísticas nos permite guiar nuestra búsqueda de una solución, lo que nos permitirá obtener una solución más rápidamente que si utilizásemos estrategias de búsqueda a ciegas. En problemas problemas de búsqueda búsqueda: Una heurística heurística será una función función que utilizaremos utilizaremos para estimar estimar cómo de cerca estamos estamos de la solución solución. Cada heurística heurística estará diseñada diseñada para un problema problema de búsqueda búsqueda particular. Ejemplo En problemas problemas de búsqueda búsqueda de caminos caminos/trayectorias trayectorias: Distancia Distancia de Manhattan Distancia Distancia euclídea euclídea ¿Qué sucede si utilizamos utilizamos directamente directamente los valores valores proporcionados proporcionados por nuestra nuestra función función heurística heurística? Búsqueda Búsqueda greedy (“voraz”) Saltamos Saltamos al nodo de mejor valor

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