Tema: Búsqueda informada y exploración
Fecha: 09 de Octubre de 2015
INTRODUCCIÓN
Existen instancias del problema donde la heurística produce
resultados malos o se ejecuta de forma lenta. Esta función es muy común en el
mundo real y debe tener alguna información para llegar su destino a través del
mejor camino.
DESARROLLO
FUNCIONES HEURÍSTICAS
Los métodos de búsqueda heurística disponen de alguna
información sobre la proximidad de cada estado a un estado objetivo, lo que
permite explorar en primer lugar los caminos más prometedores.
CARACTERÍSTICAS
·
No garantizan que se
encuentre una solución, aunque existan soluciones.
· Si encuentran una
solución, no se asegura que ésta tenga las mejor esas propiedades (que sea de
longitud mínima o de coste óptimo).
·
En algunas ocasiones
(que, en general, no se podrán determinar a prioridad), encontrarán una
solución (aceptablemente buena) en un tiempo razonable.
· En general, los
métodos heurísticos son preferibles a los métodos no informados en la solución
de problemas difíciles para los que una búsqueda exhaustiva necesitaría un
tiempo demasiado grande. Esto cubre prácticamente la totalidad de los problemas
reales que interesan en Inteligencia Artificial.
· La información del
problema concreto que estamos intentando resolver se suele expresar por medio
de heurísticas.
El concepto de heurística es difícil de aprehender. Newell, Shaw y Simon
en 1963 dieron la siguiente definición: "Un proceso que puede resolver un
problema dado, pero que no ofrece ninguna garantía de que lo hará, se llama una
heurística para ese problema".
CONCLUSIONES
La función heurística es muy importante porque cuentan
con una información acerca del objetivo lo cual hace que se llegue más rápido y
más seguro.
BIBLIOGRAFÍA
Russell S. y P.
Norvig, Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno. 2 ed. España. Pearson. p
119-121.
Malangón, C. 2010. Búsqueda
heurística. (En línea). ES. Consultado, 12 de oct. 2015. Formato PDF. Disponible en: https://www.nebrija.es/~cmalagon/
