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Inteligencia Artificial Estrategias básicas de búsqueda

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Estrategias básicas de búsqueda

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Ecuador

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Inteligencia Artificial Estrategias básicas de búsquedaVersión en línea

Estrategias básicas de búsqueda

por Tamara Briones
1

Tiene las siguientes caracteristicas: 1. Estrategia de búsqueda no sistemática. 2. Se usa cuando el espacio de estados es muy grande. 3. En vez de explorar todos los nodos, explora los vecinos del estado actual.

2

Es una técnica avanzada con memoria de los últimos movimientos. y Evita volver a estados previamente visitados.

3

es una técnica de optimización basada en un concepto simple pero muy efectivo. Consiste en aplicar búsqueda local varias veces, pero partiendo cada vez de una versión modificada de la solución anterior.

4

es una entidad que percibe su entorno a través de sensores y actúa sobre ese entorno mediante actuadores, con el objetivo de alcanzar metas específicas de forma autónoma.

5

Es parte de la estructura basica de un agente inteligente y le permiten que el agente actúe sobre el entorno

6

La evolución biológica, el comportamiento de colonias de insectos o el funcionamiento del cerebro han servido como inspiración para crear potentes técnicas de optimización.

7

basados en selección natural y reproducción

8

más generales, incluyen estrategias de evolución

9

combinan evolución con aprendizaje cultural

10

se refiere a la falta de certeza absoluta que enfrentan los sistemas inteligentes cuando deben procesar información, hacer predicciones o tomar decisiones.

11

Este tipo de razonamiento se fundamenta en la teoría matemática de la probabilidad, desarrollada por matemáticos como Blaise Pascal, Pierre de Fermat y posteriormente formalizada por figuras como Thomas Bayes.

12

Se refiere a las limitaciones en nuestro conocimiento. Surge de información incompleta, datos insuficientes o modelos imperfectos. Es reducible mediante la adquisición de más datos o mejorando nuestros modelos.

13

Refleja la aleatoriedad inherente y la variabilidad natural del mundo. Persiste incluso con datos perfectos porque ciertos procesos tienen un componente aleatorio fundamental.

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