Utilizan conocimiento específico del problema, más allá de la definición del problema en sí mismo

Pueden encontrar la solución de manera más eficiente

Introducción

Búsquedas Informadas (Heurísticas)

•Búsqueda Primero El Mejor

•Búsqueda voraz primero el mejor

•Búsqueda A*

Búsqueda Primero el Mejor

-Caso particular del algoritmo general de búsqueda en Árboles en la cual se selecciona el siguiente nodo a expandir en base a una función de evaluación f(n)

-La evaluación mide la “distancia” al objetivo

-Se expande el nodo con la evaluación más baja

Búsqueda Primero el Mejor (cont…)

-La función de evaluación nos brinda el nodo que “parece” ser el mejor y por tanto el que se debe expandir

-Familia de algoritmos basados en una función heurística h(n)

h(n) = costo estimado del camino más barato desde el nodo n hasta el Objetivo

Búsqueda Voraz (Avara) Primero el Mejor

-Expande el nodo más cercano al Objetivo, asumiendo que probablemente conduzca más rápidamente a la solución.

-La función de evaluación f(n) sería la función heurística h(n)

f(n) = h(n)

h(n) = costo estimado del camino más barato desde el nodo n hasta el Objetivo

Búsqueda Voraz (Avara) Primero el Mejor

-El término Voraz ó Avara es porque en cada paso trata de ponerse tan cerca del objetivo como pueda, seleccionando el nodo con menor función de evaluación f(n)

-No necesariamente brinda la solución óptima

-Al igual que los otros métodos estudiados es necesario verificar los “callejones sin salidas” (no exapandir estados repetidos)

Ejemplo. Objetivo: ir de Arad a Bucarest

Oradea

Neamt

Iasi

Vaslui

Eforie

Hirsova

SibiuFagaras

Mehadia

Dobreta

Urziceni

Rimnicu Vilcea

Craiova

Pitesti

Giurgiu

Zerind

Arad

Timisoara

Lugoj

Bucharest

87

92

142

98

86

85

90

211

101

138

97

146

120

99

75

70

111

118

75

71

151

140

80

Consideraremos como función de evaluación (función heurística):

Distancia en Línea Recta

hDLR(n) = Distancia en Línea Recta desde la ciudad n hasta Bucharest

Figura 4.1 Valores de hDLR. Distancias en línea recta a Bucarest

Etapas de una búsqueda avara para llegar a Bucarest. Se utiliza la distancia en línea recta a Bucarest y la función heurística hDLR . Los nodos se identifican con sus valores h correspondientes.

Solución de Búsqueda Voraz (Primero el Mejor):

Arad – Sibiu – Fagaras – Bucharest

Costo total: (140+99+211) = 450

Sin embargo:

Arad – Sibiu – Rimmicu – Pitesti – Bucharest

Costo total: (140+80+97+101) = 418

Similar a BPP

- No es completa◦ Puede colgarse en algún bucle◦ (p.ej., Iasi ⇒ Neamt ⇒ Iasi ⇒ Neamt ⇒ …)◦ Pasa a ser completa en espacio finito si se sujeta

a una verificación de estado repetido

- No es óptima◦ lo vimos en el ejemplo

- Complejidad espacial y temporal es O(bm) -

Mantiene todos los nodos en memoria Si h es buena la complejidad disminuye   

Búsqueda A* Primero el Mejor: Minimizar el costo estimado total de la solución:

-Evalúa los nodos combinando g(n) y h(n)

g(n): costo de haber alcanzado n

h(n): costo para llegar desde n hasta el objetivo

f(n) = g(n) + h(n) Costo más barato estimado de la solución a través de n

f(n) Combina el costo del camino para llegar a n y el costo estimado para llegar desde n al objetivo.

- En cada paso se expande el nodo con el valor más bajo de f(n), ó sea, de g(n)+h(n)

- La búsqueda A* es óptima siempre y cuando la función heurística h(n) se una heurística admisible.

-Significa que la función nunca sobreestime el costo de alcanzar el objetivo

-Son funciones optimistas

-En el ejemplo hDLR es admisible ya que la distancia en línea recta entre dos puntos es el camino más corto.

Es un algoritmo sencillo recursivo que intenta imitar la operación de la búsqueda primero el mejor estándar, pero utilizando sólo un espacio lineal.

Su estructura es similar a la búsqueda primero en profundidad recursiva.

Mantiene la pista del f-valor del mejor camino alternativo disponible desde cualquier antepasado del nodo actual.

La recursividad vuelve atrás, la BRPM sustituye los f-valores de cada nodo a lo largo del camino con el mejor f-valor de su hijo.

La BRPM recuerda el f-valor de la mejor hoja en el subárbol olvidado y por lo tanto puede decidir si merece la pena expandir el subárbol más tarde.

La BRPM es algo más eficiente que A*PI, pero todavía sufre de la regeneración excesiva de nodos

Existen dos algoritmos:

◦ A*M (A*con memoria acotada)◦ A*MS (A*M simplificada)

A*MS avanza expandiendo la mejor hoja hasta que la memoria este llena. En este punto, no se puede añadir un nuevo nodo al árbol de búsqueda sin retirar uno viejo

Como en la BRPM, A*MS devuelve hacia atrás, a su padre, el valor del nodo olvidado. De este modo, el antepasado de un subárbol olvidado sabe la calidad del mejor camino en el subárbol

A*MS bien podría ser el mejor algoritmo de uso general para encontrar soluciones óptimas, en particular cuando el espacio de estados es un grafo, los costos no son uniformes, y la generación de un nodo es costosa

¿Podría un agente aprender a buscar mejor? El método se apoya sobre un concepto

importante llamado el espacio de estados metanivel.

Cada estado es un espacio de estados metanivel captura el estado interno (computacional) de un programa que busca en un espacio de estados a nivel de objeto.

Un algoritmo de aprendizaje metanivel puede aprender de estas experiencias para evitar explorar subárboles no prometedores.

El objetivo del aprendizaje es reducir al mínimo el coste total de resolver el problema, compensar el costo computacional y el coste del camino.