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Timestamp: 2019-12-14 03:17:18+00:00

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Inteligencia Artificial Resolver problemas mediante búsqueda PowerPoint Presentation
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Inteligencia Artificial Resolver problemas mediante búsqueda - PowerPoint PPT Presentation
Inteligencia Artificial Resolver problemas mediante búsqueda. Primavera 2008 profesor: Luigi Ceccaroni. Resolución de problemas. Se quiere: Resolver automáticamente un problema Se necesita: Una representación del problema
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Inteligencia Artificial Resolver problemas mediante búsqueda Primavera 2008 profesor: Luigi Ceccaroni
Resolución de problemas • Se quiere: • Resolver automáticamente un problema • Se necesita: • Una representación del problema • Algoritmos que usen alguna estrategia para resolver el problema definido en esa representación
Definición de un problema • Si se abstraen los elementos de un problema se pueden identificar: • Un punto de partida • Un objetivo a alcanzar • Acciones a disposición para resolver el problema • Restricciones sobre el objetivo (p.e., de costo) • Elementos del dominio que son relevantes en el problema (p.e., conocimiento incompleto del punto de partida)
Representación de problemas • Existen diferentes formas de representar problemas para resolverlos de manera automática • Representaciones generales: • Espacio de estados. Un problema se divide en un conjunto de pasos de resolución desde el inicio hasta el objetivo. • Reducción a sub-problemas. Un problema se descompone en una jerarquía de sub-problemas. • Representaciones para problemas específicos: • Resolución de juegos • Satisfacción de restricciones
Representación de problemas: estados • Se puede definir un problema por los elementos que intervienen y sus relaciones. • En cada instante de la resolución de un problema esos elementos tendrán unas características y relaciones específicas. • Se denomina estado a la representación de los elementos que describen el problema en un momento dado. • Se distinguen dos estados especiales: el estado inicial (punto de partida) y el estado final (en general, el objetivo del problema). • ¿Qué descriptores incluir en el estado? (Ej.: la localización)
Modificación del estado: función sucesor • Para poder moverse entre los diferentes estados se necesita una función sucesor (descripción de las posibles acciones). • Función sucesor (o conjunto de operadores): función de transformación sobre la representación de un estado que lo convierte en otro estado • La función sucesor define una relación de accesibilidad entre estados. • Representación de la función sucesor: • Condiciones de aplicabilidad • Función de transformación
Espacio de estados • El conjunto de todos los estados alcanzables desde el estado inicial conforma lo que se denomina espacio de estados. • Representa todos los caminos que hay entre todos los estados posibles de un problema. • El espacio de estados forma un grafo (o mapa) en el cual los nodos son estados y los arcos son acciones. • La solución del problema está dentro de ese mapa.
Solución de un problema en el espacio de estados • Solución: Secuencia de pasos que llevan del estado inicial al final (secuencia de operadores) o también el estado final • Tipos de solución: una cualquiera, la mejor, todas • Costo de una solución: gasto en recursos de la aplicación de los operadores a los estados; puede ser importante o no según el problema y qué tipo de solución busquemos
Descripción de un problema en el espacio de estados • Definir el espacio de estados (explícita o implícitamente) • Especificar el estado inicial • Especificar el estado final o las condiciones que cumple • Especificar los operadores de cambio de estado (condiciones de aplicabilidad y función de transformación) • Especificar el tipo de solución: • La secuencia de operadores o el estado final • Una solución cualquiera, la mejor (definición de costo), todas …
Ejemplo: 8 puzzle • Espacio de estados: • configuraciones de 8 fichas en el tablero • Estado inicial: • cualquier configuración • Estado final: • fichas en orden específico • Acción: • “mover hueco” • Condiciones: • el movimiento está dentro del tablero • Transformación: • “mover el hueco” a la Izquierda, Derecha, Arriba y Abajo • Solución: Qué pasos + El menor número 1 2 3 4 5 6 7 8
Ejemplo: n reinasn = 4 n = 8
Ejemplo: n reinas • Estado inicial: • configuración sin reinas en el tablero • Espacio de estados: • configuraciones de 0 a n reinas en el tablero con sólo una por fila y columna • Estado final: • configuración en la que ninguna reina se mata entre sí • Operadores: • colocar una reina en una fila y columna • Condiciones: • la reina no es matada por ninguna ya colocada • Transformación: • colocar una reina más en el tablero en una fila y columna determinada • Solución: • una solución, pero no importan los pasos
Búsqueda en el espacio de estados • Se define una representación del espacio de estados para poder implementar algoritmos que busquen soluciones. • La resolución de un problema con esta representación pasa por explorar el espacio de estados. • Se empieza del estado inicial y se evalúa cada paso hasta encontrar un estado final. • En el caso peor se exploran todos los posibles caminos entre el estado inicial del problema y el estado final.
Estructura del espacio de estados • Estructuras de datos: árboles y grafos • Estados = nodos • Operadores = arcos entre nodos (dirigidos) • Árboles: sólo un camino lleva a un nodo • Grafos: varios caminos pueden llevar a un nodo
Tipos de nodos • Nodos abiertos: • Estados generados pero aún no visitados (frontera) • Estados visitados pero aún no expandidos • Nodos cerrados: estados visitados y que ya se han expandido • Las diferentes políticas de orden de expansión y de inserción de los nodos generados en la estructura determinan el tipo de búsqueda. • Si se explora un grafo puede ser necesario tener en cuenta los estados repetidos (esto significa tener una estructura para los nodos cerrados).
Algoritmo general de búsqueda funciónBúsqueda-Grafos(problema,frontera) devuelve una solución, o fallo cerrado← conjunto vacío frontera←Insertar(Hacer-Nodo(Estado-Inicial[problema]),frontera) bucle hacer si Vacia?(frontera) entonces devolver fallo nodo←Borrar-Primero(frontera) siTest-Objetivo[problema](Estado[nodo]) entonces devolverSolución(nodo) si Estado[nodo] no está en cerradoentonces añadir Estado[nodo] a cerrado frontera←Insertar-Todo(Expandir(nodo,problema),frontera) • Variando la estructura de abiertos varía el comportamiento del algoritmo (orden de visita de los nodos). • La función Expandir sigue el orden de generación de sucesores definido en el problema (si está definido). • La estructura se construye a medida que se hace la búsqueda.
Características de los algoritmos • Completitud: ¿encontrará una solución? • Complejidad temporal: ¿cuánto tardará? • Complejidad espacial: ¿cuánta memoria gastará? • Optimización: ¿encontrará la solución óptima?
Tipos de algoritmos • Algoritmos de búsqueda ciega (o no informada) • No tienen en cuenta el coste de la solución en la búsqueda. • Su funcionamiento es sistemático, siguen un orden de visitas y generación de nodos establecido por la estructura del espacio de búsqueda. • Ejemplos: • primero en anchura • primero en profundidad • primero en profundidad con profundidad iterativa
Tipos de algoritmos • Algoritmos de búsqueda heurística (o informada) • Utilizan una estimación del coste de la solución para guiar la búsqueda. • No siempre garantizan el óptimo, ni una solución. • Ejemplos: • ascensión de colinas • primero el mejor • A* • A*PI
Búsqueda primero en anchura No expandir nodos de nivel n hasta que todos los nodos de nivel n-1 han sido expandidos • Los nodos se visitan y generan por niveles. • La estructura para los nodos abiertos es una cola (FIFO). • Un nodo es visitado cuando todos los nodos de los niveles superiores y sus hermanos precedentes han sido visitados. • Características: • Completitud: el algoritmo siempre encuentra una solución. • Complejidad temporal: exponencial respecto a la profundidad de la solución O(rp+1). • Complejidad espacial: exponencial respecto a la profundidad de la solución O(rp+1). • Optimización: la solución que se encuentra es óptima en número de niveles desde la raíz. (r = factor de ramificación)
Búsqueda primero en profundidad No expandir nodos de nivel n si hay todavía algún nodo de nivel > n pendiente de considerar • Los nodos se visitan y generan buscando los nodos a mayor profundidad y retrocediendo cuando no se encuentran nodos sucesores. • La estructura para los nodos abiertos es una pila (LIFO). • Para garantizar que el algoritmo acabe debe (posiblemente) imponerse un límite en la profundidad de exploración. • Características • Completitud: si se impone un límite de profundidad, el algoritmo encuentra una solución sólo si ésta existe dentro de ese límite. • Complejidad temporal: exponencial respecto a la profundidad del límite de exploración O(rm). • Complejidad espacial: en el caso de no controlar los nodos repetidos el coste es lineal respecto al factor de ramificación y el límite de profundidad O(r m). Si la implementación es recursiva el coste es O(m). • Optimización: no se garantiza que la solución sea óptima.
Tratamiento de nodos repetidos • En anchura • El camino actual tendrá siempre una profundidad igual o mayor al repetido, así que el camino actual se puede olvidar. • En profundidad • Si el repetido está en la estructura de nodos cerrados, se guarda el camino actual si tiene una profundidad menor. • Si el repetido está en la estructura de nodos abiertos, se puede olvidar el camino actual; seguro que tiene una profundidad mayor.
Profundidad iterativa (PI) • PI combina la complejidad espacial de la búsqueda primero en profundidad con la optimización de la búsqueda primero en anchura. • El algoritmo consiste en realizar búsquedas en profundidad sucesivas con un nivel de profundidad máximo acotado y creciente en cada iteración. • Así se consigue el comportamiento de la búsqueda primero en anchura pero sin su coste espacial, ya que la exploración es en profundidad. • Los nodos se regeneran a cada iteración. • PI permite evitar los casos en que la búsqueda primero en profundidad no acaba (existen ramas infinitas). • En la primera iteración la profundidad máxima será 1 y este valor irá aumentando en sucesivas iteraciones hasta llegar a la solución. • Para garantizar que el algoritmo acabe si no hay solución, se puede definir una cota máxima de profundidad en la exploración.
Profundidad iterativa (PI) A  B C D E                     F G H I J K L M N O P Q R S T U
Profundidad iterativa (PI) Iteración	nodos 1	1 2	2,3,4,5,6 3	7, … 27 1,2,7  3,8 4,13 5,18 6,23                     9 10 11 12 14 15 16 17 19 20 21 22 24 25 26 27
Profundidad iterativa (PI) Algoritmo Búsqueda en profundidad iterativa (límite: entero) prof=1; Est_abiertos.inicializar() Mientrasno es_final?(Actual) y prof<limite hacer Est_abiertos.insertar(Estado inicial) Actual= Est_abiertos.primero() Mientrasno es_final?(Actual) yno Est_abiertos.vacía?() hacer Est_abiertos.borrar_primero() Est_cerrados.insertar(Actual) si profundidad(Actual) ≤ prof entonces Hijos= generar_sucesores(Actual) Hijos= tratar_repetidos(Hijos, Est_cerrados, Est_abiertos) fsi Est_abiertos.insertar(Hijos) Actual= Est_abiertos.primero() fMientras prof=prof+1 Est_abiertos.inicializar() fMientras fAlgoritmo
Profundidad iterativa (PI) • Completitud: el algoritmo siempre encontrará la solución. • Complejidad temporal: la misma que la búsqueda en anchura. El regenerar el árbol en cada iteración solo añade un factor constante a la función de coste - O(rp+1). • Complejidad espacial: igual que en la búsqueda en profundidad - O(r m). • Optimización: la solución es óptima igual que en la búsqueda en anchura.

References: Resolución 

Resolución 
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