ESCUELA SUPERIOR POLITCNICA AGROPECUARIA DE

MANAB

MANUEL FLIX LPEZ

CARRERA INFORMTICA

SEMESTRE SEPTIMO PERIODO ABR 2015/SEP 2015

PORTAFOLIO DE INTELIGENCIA ARITIFICIAL

II

TEMA:

RESOLVER PROBLEMAS MEDIANTE BUSQUEDA

AUTORES:

+

LUISA K. FARIAS CHICA

FACILITADOR:

ING. HIRAIDA SANTANA

CALCETA, MAYO 2015

INTRODUCCIN

Luego de adquirir conocimientos acerca de cmo se resuelve los problemas

mediantes bsqueda, en esta vez vamos aplicarlos por medio de pequeos

ejemplos de la vida cotidiana, que hemos encontrado ya que la resolucin de

problemas se podra decir que es un proceso bsico de razonamiento que la

inteligencia artificial trata de ayudar con cada una de las cosas que vamos

conociendo a medida que el tiempo y las clases van avanzando.

OBJETIVO

Lograr que los estudiantes sean capaces de resolver cualquier tipo de

problemas mediante cualquier tipo de las bsquedas que hemos tratado.

MARCO TERICO

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.

El problema de resolver problemas

La resolucin de problemas es una bsqueda en un espacio de estados,

siendo: Estado = Q : estructura de datos que describen al estado R : reglas u

operaciones que describen las transiciones en el espacio de estados C :

estrategia de control.

El problema se resuelve usando las reglas en combinacin con una estrategia

de control, que establece el orden de aplicacin de las reglas y resuelve los

conflictos.

Ejemplos

Problemas de un estado inicial: Madrid

Funcin Sucesor::Madrid, Barcelona, Sevilla

Test Objetivo:: pueden fallar los vuelos

Costo del camino:: viajar sin mapa

El marco para la definicin de problemas que se acaba de plantear da cabida

un gran nmero de problemas de naturalezas muy diferentes. As, se puede

pensar en problemas en los que el estado inicial es nico (como la salida del

laberinto, suponiendo que la bsqueda siempre comienza desde la entrada), o

varios estados iniciales (tpico problema que resuelven los dispositivos GPS, a

los que se les puede indicar cualquier lugar como origen del trayecto: puedo

preguntarle cmo ir de Madrid a Barcelona, pero tambin cmo ir de Sevilla a

Barcelona. El problema es bsicamente el mismo, pero comienzo la bsqueda

en un estado diferente).

Igualmente, a los problemas se les pueden aadir condiciones de contingencia.

Algo como: indcame cmo ir de Madrid a Barcelona pero suponiendo que no

pasamos por ninguna carretera de peaje; no pasar por ninguna carretera de

peaje supone una condicin adicional en este caso, que obliga al sistema a

buscar una solucin alternativa. Y si el problema a resolver es encontrar un

lugar que no s dnde est? Aqu el planteamiento es diferente: si antes el

GPS saba dnde est Barcelona, y el problema consista en encontrar un

camino hasta all, ahora me piden que parta desde por ejemplo Madrid y que

empiece a recorrer carreteras hasta encontrarme con Barcelona. ste es un

ejemplo de problema de exploracin.

EL PROBLEMA DE EUROS Y DLARES

Estado: Serie de monedas

Estado Inicial: Cualquier estado puede ser un estado inicial.

Funcin Sucesor: Desplazar $ al hueco de la derecha r2 :

desplazar al hueco de la izquierda r3 : saltar $ a la derecha

r4 : saltar a la izquierda

Test Objetivo: comprueba si el estado esta correcto los

movimientos.

Costo del camino: Card(Q) = 27 (sirve una bsqueda

exhaustiva) $ $ .

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.

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

Despus de darnos cuenta los diferentes mtodos para llegar a la solucin de

un problema, pudimos observarlos en cada uno de los ejemplos que estamos

mostrando en la parte de arriba, aquellos que muestran cada uno de sus

estados ya que cualquier problema que nos encontremos en camino va tener

su estado inicial, su funcin sucesor, test objetivo y su costo camino que es

aquel que va.

BIBLIOGRAFIA

Russell, S. Norvig, P. 2004. INTELIGENCIA A HTXFKCIAI, UN ENFOQIJE

MUDERNO.2 ed. PEARSON EDUCACIONS,.S A. Formato PDF.