ESCUELA SUPERIOR POLITCNICA AGROPECUARIA DE

MANAB MANUEL FLIX LPEZ

CARRERA INFORMTICA

SEMESTRE SPTIMO PERODO ABRIL-AGOSTO/2015

TEMA:

EJEMPLOS DE PROBLEMA

MATERIA:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL II

AUTORA:

MNICA L. DIAZ ENCARNACIN

FACILITADORA:

ING. HIRAIDA SANTANA

MISIN

Formacin de profesionales ntegros que conjuguen ciencia, tecnologa y valores en

su accionar, comprometidos con la sociedad en el manejo adecuado de programas

y herramientas computacionales de ltima generacin.

VISIN

Ser referente en la formacin de profesionales de prestigio en el desarrollo de

aplicaciones informticas y soluciones de hardware.

CALCETA, MAYO 2015

INTRODUCCIN

Despus de haber conocido y estudiado este captulo conoceremos ejemplos

para tener un mayor entendimiento y as poder comprender la parte fundamental

de lo que son los Agentes Resolventes de Problemas y as poder aplicar los

mtodos de bsqueda que hay para solucionarlo, y medir el rendimiento de la

resolucin del problema.

OBJETIVO

El objetivo de esta seccin es conocer ejemplos de los Agentes Resolventes de

Problemas y poder aplicar mtodo de bsquedas que son de til importancias

para concluir con ellos y obtener una trabajo de buen rendimiento.

MARCO TERICO

CONCEPTO

La metodologa para resolver problemas se ha aplicado a un conjunto amplio de

entornos. Enumeramos aqu algunos de los ms conocidos, distinguiendo entre

problemas de juguete y del mundo-real. Un problema d juguete se utiliza para

ilustrar o ejercitar los mtodos de resolucin de problemas. stos se pueden

describir de forma exacta y concisa. Esto significa que diferentes investigadores

pueden utilizarlos fcilmente para comparar el funcionamiento de los algoritmos.

Un problema de mundo-real es aquel en el que la gente se preocupa por sus

soluciones. Ellos tienden a no tener una sola descripcin, pero nosotros

intentaremos dar la forma general de sus formulaciones.

EJERCICIOS

EL MUNDO DE LA ASPIRADORA

Estados: El agente est en una de dos localizaciones, cada una de las

cuales puede o no contener suciedad.

Estado Inicial: Cualquier estado puede designarse como un estado

inicial.

Funcin Sucesor: Esta genera los estados legales que resultan al intentar

las tres acciones (Izquierda, Derecha y Aspirar)

Test Objetivo: Comprueba si todos los cuadrados estn limpios.

Costo del camino: Cada costo individual es 1, as que el costo del camino

es el nmero de pasos que lo compone.

PUZLE

Consiste en un tablero de 3 X 3 con ocho fichas numeradas y un espacio en

blanco. Una ficha adyacente al espacio en blanco puede deslizarse a ste. La

meta es alcanzar el estado objetivo especificado, tal como se muestra a la

derecha de la figura. La formulacin estndar es como sigue:

Estados: La descripcin de un estado especifica la localizacin de cada

una de las ocho fichas y el blanco en cada uno de los nueve cuadrados.

Estado Inicial: Cualquier estado puede ser un estado inicial.

Funcin Sucesor: Esta genera los estados legales que resultan de aplicar

las cuatro acciones (mover el blanco a la Izquierda, Derecha, Arriba y

Abajo).

Test Objetivo: Comprueba si el estado coincide con la configuracin

objetivo.

Costo del camino: El costo de cada paso del camino tiene valor 1, as que

el costo del camino es el nmero de pasos.

PROBLEMA DE LAS 8 REINAS

Es colocar las ocho reinas en un tablero de ajedrez de manera que cada reina

no ataque a ninguna otra. (Una reina ataca alguna pie-za si est en la misma fila,

columna o diagonal.)

Estados: Cualquier combinacin de cero a ocho reinas en el tablero es un

estado.

Estado Inicial: Ninguna reina sobre el tablero.

Funcin Sucesor: Aadir una reina a cualquier cuadrado vaco.

Test Objetivo: ocho reinas sobre el tablero, ninguna es atacada.

En esta formulacin, tenemos 64 63 57 = 3 X 1014 posibles

combinaciones a investigar. Una mejor formulacin deber prohibir

colocar una reina en cualquier cuadrado que est realmente atacado.

Estados: Son estados, la combinacin de reinas (0 n 8), una por

columna desde la columna ms a la izquierda, sin que una reina ataque a

otra.

Costo del camino: Aadir una reina en cualquier cuadrado en la columna

ms a la izquierda vaca tal que no sea atacada por cualquier otra reina.

Casi una solucin del problema de las 8 reinas.

MAPA PLANO

Coloree un mapa plano utilizando slo cuatro colores, de tal modo que dos

regiones adyacentes no tengan el mismo color.

Estado Inicial: No hay.

Test Objetivo: Se comprueba se las regiones cercanas a l tienen el

mismo color que tiene listo para pintar.

Funcin Sucesor: Despus de haber pintado, se mueve a la siguiente

regin cambiando al siguiente color listo para pintar.

Funcin Costo: Es 1 es decir se mueve de uno en uno.

CONCLUSIN

He concluido que para poder resolver uno o varios ejemplos tenemos que

conocer primero los mtodos, y sus definiciones para llegar as a concluir con un

rendimiento exitoso.

En los ejemplos tambin nos damos cuenta que todos llevan un estado inicial y

un costo de camino, que nos trata de decir, como va evolucionando el problema

que se ha planteado y tambin conoceremos su objetivo, es decir la meta o el

propsito.

BIBLIOGRAFA

Russell, S y Norvig, P.2004. Inteligencia Artificial Un enfoque Moderno. 2ed.

Madrid, ESP. Pearson. p 100-105