Flashcards - Métodos de Búsqueda en IA

Métodos de Búsqueda en IA

Búsqueda en Anchura
Completa si el espacio de búsqueda es finito. Es admisible si los costos son uniformes.
Búsqueda en Profundidad
No es completa, ya que puede quedar atrapada en ciclos. No es admisible, pues no garantiza soluciones óptimas.
Búsqueda de Costo Uniforme
Es completa si los costos son positivos y siempre encuentra la solución óptima, por lo que es admisible.
Búsqueda en Anchura Iterativa
Es una variación de la búsqueda en anchura que explora los niveles de profundidad de forma iterativa. Es completa y admisible si los costos de los pasos son uniformes.
Búsqueda en Profundidad Iterativa
Es una versión mejorada de la búsqueda en profundidad que evita quedarse atrapada en ramas infinitas. Es completa en espacios finitos, pero no necesariamente admisible, ya que puede encontrar soluciones subóptimas antes que la mejor.
Búsqueda Bidireccional
Búsqueda Voraz
No es completa, ya que puede quedarse atrapada en mínimos locales. No es admisible, pues no garantiza la mejor solución.
Búsqueda A*
Es completa y admisible si la heurística es consistente, lo que garantiza la solución óptima.
IDA*
Es completa y admisible si la heurística es admisible, ya que expande nodos en orden creciente de costo estimado.
Búsqueda con Ramificación y Poda
Es completa si no se eliminan soluciones óptimas y su estrategia de poda está bien implementada.
Temple Simulado
No es completamente exploratorio, pero puede aproximarse a la mejor solución. No es admisible, ya que acepta soluciones peores temporalmente.
Búsqueda Tabú
No es completa, ya que restringe la exploración basada en un historial. No es admisible, pero evita ciclos y mejora soluciones subóptimas.
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