Los algoritmos de búsqueda son una de las áreas más importantes de la Inteligencia Artificial. Este tema explicará todo sobre los algoritmos de búsqueda en IA.

Agentes solucionadores de problemas:

En Inteligencia Artificial, las técnicas de Búsqueda son métodos universales de resolución de problemas. Agentes racionales o Agentes de resolución de problemas En IA se utilizan principalmente estas estrategias o algoritmos de búsqueda para resolver un problema específico y proporcionar el mejor resultado. Los agentes de resolución de problemas son agentes basados ​​en objetivos y utilizan representación atómica. En este tema, aprenderemos varios algoritmos de búsqueda para la resolución de problemas.

Terminologías de algoritmos de búsqueda:

Buscar:La búsqueda es un procedimiento paso a paso para resolver un problema de búsqueda en un espacio de búsqueda determinado. Un problema de búsqueda puede tener tres factores principales:
Espacio de búsqueda:El espacio de búsqueda representa un conjunto de posibles soluciones que puede tener un sistema.Estado inicial:Es un estado desde donde comienza el agente. la búsqueda .Prueba de gol:Es una función que observa el estado actual y devuelve si se logra o no el estado objetivo.
Árbol de búsqueda:Una representación en árbol del problema de búsqueda se denomina árbol de búsqueda. La raíz del árbol de búsqueda es el nodo raíz que corresponde al estado inicial.Comportamiento:Da la descripción de todas las acciones disponibles para el agente.Modelo de transición:Una descripción de lo que hace cada acción se puede representar como un modelo de transición.Costo del camino:Es una función que asigna un costo numérico a cada camino.Solución:Es una secuencia de acciones que va desde el nodo inicial hasta el nodo objetivo.Solucion optima:Si una solución tiene el costo más bajo entre todas las soluciones.

Propiedades de los algoritmos de búsqueda:

Las siguientes son las cuatro propiedades esenciales de los algoritmos de búsqueda para comparar la eficiencia de estos algoritmos:

Lo completo: Se dice que un algoritmo de búsqueda es completo si garantiza devolver una solución si existe al menos alguna solución para cualquier entrada aleatoria.

Optimidad: Si se garantiza que una solución encontrada para un algoritmo es la mejor solución (el costo de ruta más bajo) entre todas las demás soluciones, entonces se dice que dicha solución es una solución óptima.

Complejidad del tiempo: La complejidad del tiempo es una medida del tiempo que tarda un algoritmo en completar su tarea.

Complejidad espacial: Es el espacio de almacenamiento máximo requerido en cualquier momento durante la búsqueda, según la complejidad del problema.

Tipos de algoritmos de búsqueda

Según los problemas de búsqueda, podemos clasificar los algoritmos de búsqueda en algoritmos de búsqueda no informada (búsqueda ciega) y de búsqueda informada (búsqueda heurística).

Búsqueda desinformada/ciega:

La búsqueda desinformada no contiene ningún conocimiento de dominio como la cercanía o la ubicación del objetivo. Opera con fuerza bruta, ya que solo incluye información sobre cómo atravesar el árbol y cómo identificar los nodos de hoja y objetivo. La búsqueda desinformada aplica una forma en la que se busca en el árbol de búsqueda sin ninguna información sobre el espacio de búsqueda, como operadores de estado inicial y prueba del objetivo, por lo que también se denomina búsqueda ciega. Examina cada nodo del árbol hasta que alcanza el nodo objetivo.

Se puede dividir en cinco tipos principales:

• Búsqueda en amplitud
• Búsqueda de costos uniformes
• Búsqueda en profundidad
• Búsqueda iterativa de profundización en profundidad
• Búsqueda bidireccional

Búsqueda informada

Los algoritmos de búsqueda informados utilizan el conocimiento del dominio. En una búsqueda informada, se dispone de información sobre el problema que puede guiar la búsqueda. Las estrategias de búsqueda informadas pueden encontrar una solución de manera más eficiente que una estrategia de búsqueda desinformada. La búsqueda informada también se denomina búsqueda heurística.

Una heurística es una forma que no siempre garantiza las mejores soluciones, pero sí que garantiza encontrar una buena solución en un tiempo razonable.

La búsqueda informada puede resolver muchos problemas complejos que no podrían resolverse de otra manera.

Un ejemplo de algoritmos de búsqueda informados es el problema del viajante de comercio.

1. Búsqueda codiciosa
2. Una búsqueda