INTRODUCCIÓN
Esta fue un a exposición grupal para explicar la diferencia entre entornos directos y continuos, señalando que la mayor parte de los entornos del mundo real son continuos, la función sucesor en la mayor parte de casos devuelve infinitamente muchos estados. Esta clase proporciona una breve introducción a técnicas de búsqueda local para encontrar soluciones óptimas en espacios continuos. Al igual daremos una idea delo que es una búsqueda online y ambientes desconocidos.
OBJETIVO
La siguiente exposición tiene como objetivos:
- Comprender la búsqueda local en espacios continuos.
- Entender la búsqueda online y ambientes desconocidos.
BÚSQUEDA LOCAL EN ESPACIOS CONTINUOS
La mayor parte de los entornos del mundo real son continuos. Aún ninguno de los algoritmos descritos puede manejar espacios de estados continuos, £la función sucesor en la mayor parte de casos devuelve infinitamente muchos estados! Esta sección proporciona una muy breve introducción a técnicas de búsqueda local para encontrar soluciones óptimas en espacios continuos. La literatura sobre este tema es enorme; muchas de las técnicas básicas se originaron en el siglo xvn, después del desarrollo de cálculo Newton y Leibniz. Encontraremos usos para estas técnicas en varios lugares del libro, incluso en los capítulos sobre aprendizaje, visión y robótica. En resumen, cualquier cosa que trata con el mundo real.
La búsqueda del gradiente empírico es la misma que la ascensión de colinas con subida mas escarpada en una versión discreteada del espacio de estados, para muchos problemas el algoritmo mas eficaz es el venerable método de Newton-Raphson, es una técnica general para encontrar raíces de funciones, es decir la solución a la ecuación.
Por ejemplo, queremos ubicar un espacio para la construcción perfecta de un edificio en una terreno o una parte de la ciudad, aquí deberiamos utilizar la búsqueda en espacios continuos para poder llegar al mejor resultado.
AGENTES DE BÚSQUEDA ONLINE Y AMBIENTES DESCONOCIDOS
Hasta ahora nos hemos centrado en agentes que usan algoritmos de búsqueda offline. Ellos calculan una solución completa antes de poner un pie en el mundo .Y luego ejecutan la solución sin recurrir a sus percepciones. En contraste, un agente de búsqueda online es una buena idea en dominios dinámicos o semidinámicos. La búsqueda online es una idea incluso mejor para dominios estocásticos. En general, una búsqueda offline, debería presentar un plan de contingencia exponencialmente grande que considere todos los acontecimientos posibles, mientras que una búsqueda online necesita sólo considere lo que realmente pasa. Por ejemplo, a un agente que juega al ajedrez se le aconseja que haga su primer movimiento mucho antes de que se haya resuelto el curso completo del juego.
La búsqueda online es una idea necesaria para un problema de exploración, donde los estados, y las acciones son desconocidos por el agente, un agente en ese estado de ignorancia debe usar sus acciones como experimentos para determinar que hacer después, y a partir de ahí debe intercalar el cálculo y la acción.
· AGENTE DE BÚSQUEDA EN LÍNEA (ONLINE)
Después de cada acción, un agente online recibe una percepción al decirle que estado ha alcanzado; de esta información, puede aumentar su mapa del entorno. El mapa actual se usa para decidir dónde ir después. Esta intercalación de planificación y acción significa que los algoritmos de búsqueda online son bastantes diferentes de los algoritmos de búsqueda offline.
Un algoritmo online, por otra parte puede expandir sólo el nodo que ocupa físicamente. Para evitar viajar atravez de todo el árbol para expandir el siguiente nodo, parece mejor expandir los nodos en un orden local. La búsqueda primero en profundidad tiene exactamente esta propiedad, porque el siguiente nodo a expandir es hijo del nodo anteriormente expandido.
OBJETIVO DEL AGENTE
Alcanzar el estado objetivo minimizando costos
TIPO DE BUSCADORES
DIFERENCIA ENTRE OFF-LINE Y ON-LINE
TIPO DE BUSCADORES
Directorios
Meta
buscadores
Agentes
de Búsqueda
Buscadores
Personalizados
Buscadores
Especializados y Temáticos
DIFERENCIA ENTRE OFF-LINE Y ON-LINE
Búsqueda off-line:
– Calcula una solución completa antes de poner un pie en el mundo real.
– Después ejecutan la solución sin recurrir a las percepciones.
Búsqueda on-line: Intercala el calcula y la acción.
– Toma una acción
– Observa el entorno
– Calcula la siguiente acción.
Usos de la búsqueda on-line:
– Problemas de exploración, donde el agente desconoce los estados y acciones.
Problemas de búsqueda en línea (online)
Un problema de búsqueda online puede resolverse solamente por un agente que ejecute acciones, más que por un proceso puramente computacional. Asumiremos que el agente sabe lo siguiente:
· Acciones (). Que devuelve una lista de acciones permitidas en el estado s;
· Funciones de coste individual c(s, a, s’). hay que tener en cuenta que no pude usarse hasta que el agente sepa que s’ es el resultado; y
· Test-Objetivo(s)
CONCLUSIÓN
Podemos decir que la función sucesor devuelve infinitos estados ademas esta búsquedas solo consideran lo que realmente pasa en ese estado y después tomar nuevas acciones.
Después de haber analizado todas esas búsquedas podemos notar que esta búsqueda simplemente lo que hace es analizar lo que realmente sucede a su entorno y así poder calcular la siguiente acción.
BIBLIOGRAFÍA
Russell, s.2008.inteligencia artificial un enfoque moderno. Segunda edición. Pearson education. Madrid-España.
Melania Z 2012. Búsqueda online. (En línea). EC. Consultado, 27 de Noviembre. 2014. Formato PDF. Disponible en: http://www.sanchezcrespo.org/Docencia/IA/IA%20-%20Tema%203B%20-%20Busquedas%20v1.3.pdf
