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Estrategias de Busqueda

Tipos de búsqueda según estrategias de control:

• ALGORITMO.-Disponemos de información segura sobre qué operación aplicar
• BUSQUEDA EXHAUSTIVA (A CIEGAS).- Exploración del árbol de búsqueda sistemáticamente pero sin información
• BUSQUEDA HEURÍSTICA (INFORMADA).- información sobre el problema (información del dominio) que permite reducir la búsqueda.

Estrategias de búsqueda a ciegas

• Generar y Probar
• Búsqueda primero a lo ancho
• Búsqueda primero a lo profundo
• Búsqueda de costo uniforme
• Búsqueda en profundidad limitada
• Búsqueda en profundidad iterativa
• Búsqueda bidireccional

Comenzemos con el primer tipo de búsqueda:
GENERATE-AND-TEST

• Generar una posible solución. (estado o camino)
• Comprobar para ver si es una solución, mediante comparación con los elementos del conjunto de objetivos aceptables.
• Si la solución ha sido encontrada salir, de otra manera, retornar al paso 1

Para muestra esta imagen

Busqueda Data driven(Conducida por datos)

Búsqueda empieza con los hechos o datos conocidos y un conjunto de movimientos legales o reglas para cambiar de estado.
La búsqueda se realiza aplicando las reglas a los datos o hechos, produciendo nuevos datos o hechos. Este proceso continua hasta generar una ruta que satisfaga la condición del objetivo.

Ddado que el sistema tiene que aprender a realizar una busqueda, esta generalmente se dara a ciegas, es decir no se conoce, por supuesto, donde se encuentra la informacion buscada. Por ende se han desarrollado estrategias de búsqueda a ciegas, como son:

• Generar y Probar
• Búsqueda primero a lo ancho
• Búsqueda primero a lo profundo
• Búsqueda de costo uniforme
• Búsqueda en profundidad limitada
• Búsqueda en profundidad iterativa
• Búsqueda bidireccional

GENERATE-AND-TEST (Generar y probar)

1. Generar una posible solución. (estado o camino)
2. Comprobar para ver si es una solución, mediante comparación con los elementos del conjunto de objetivos aceptables.
3. Si la solución ha sido encontrada salir, de otra manera, retornar al paso 1.

Complejidad Computacional

La complidad computacional es un area de las Ciencias de la Computacion
que estudia el usos de los recursos para resolver un problema durante el calculo de los algoritmos respectivos.

Los 2 recursos principalmente analizados son:

1. Tiempo
2. Espacio (memoria)

En la actualidad las computadoras resuelven a lo sumo problemas que tienen complejidad Polinomica (Ver Ciencias de la Computacion – Complejidad)
Los problemas que no se resuelven con nuestras computadoras actuales ( no se podrian resolver en un tiempo adecuado), poseen una complejidad del Tipo Factorial o Exponencial

Fuente: Aprender Programacion