MÉTODO DE BÚSQUEDA VORAZ (AVARA)

PRIMERO EL MEJOR

GRUPO Nº 09

INTRODUCCIÓN

Las estrategias de búsqueda no informada resuelven problemas mediante generación sistemática de estados, pero son muy ineficientes.

Vamos a ver como las estrategias de búsqueda informada o heurística, usando conocimiento específico del problema, pueden resolver problemas más eficientemente

BUSQUEDA INFORMADA O HEURÍSTICAS

CARACTERÍSTICAS

Su propósito es utilizar conocimiento específico del problema para alcanzar el objetivo de manera más eficiente.

La idea es ser capaces de medir la “calidad” de un estado.

Esto permitirá dirigir la búsqueda por los estados mejores que estarán “más cerca” del objetivo y no seguir estrategias en anchura o profundidad que no tienen en cuenta la calidad de los estados.

Las estrategias de búsqueda informada son mucho mas eficientes que las no informadas.

BUSQUEDA INFORMADA O HEURÍSTICAS

FUNCIÓN DE EVALUACIÓN

La función de evaluación mide la calidad de n, un nodo tendrá calidad cuanto menor sea la distancia al objetivo.

Estima la distancia desde ese nodo n a un nodo objetivo.

Las búsquedas informadas expanden primero los nodos que están más cerca del objetivo; por ejemplo, aquellos en los que la función asigna un menor valor.

BUSQUEDA INFORMADA O HEURÍSTICAS

BÚSQUEDA PRIMERO

EL MAEJOR

Se trata de usar la función de evaluación para cada nodo, de modo que se pueda estimar su “deseabilidad”

Implementación: los nodos en la frontera deben ordenarse de forma decreciente con respecto a su deseabilidad.

Casos Especiales: Búsqueda Voraz primero el mejor y A*

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 expandir estados repetidos)

BÚSQUEDA VORAZ (AVARA) PRIMERO EL MEJOR

Ejemplo. Objetivo: ir de Arad a Bucarest

BÚSQUEDA VORAZ (AVARA) PRIMERO EL MEJOR

Consideraremos como función de evaluación (función heurística):

Distancia en Línea Recta

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

BÚSQUEDA VORAZ (AVARA) PRIMERO EL MEJOR

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

BÚSQUEDA VORAZ (AVARA) PRIMERO EL MEJOR

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.

BÚSQUEDA VORAZ (AVARA) PRIMERO EL MEJOR

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

BÚSQUEDA VORAZ (AVARA) PRIMERO EL MEJOR

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

BÚSQUEDA VORAZ (AVARA) PRIMERO EL MEJOR

Complejidad espacial y temporal es O(bm) Mantiene todos los nodos en memoria

Si h es buena la complejidad disminuye