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De las siguientes opciones, ¿cuál es la incorrecta sobre el mantenimiento de la admisibilidad?: Consume poco espacio. Garantiza la solución óptima. Mantiene todos los nodos generados en memoria.

¿Cuál es el objetivo de la técnica de admisibilidad-ε?. Aumentar la velocidad de búsqueda a costa de obtener una solución subóptima. Garantizar siempre la solución óptima. Optimizar el uso de memoria.

¿Cuál es el principal problema de la búsqueda de estados?. Introducir una componente inteligente en el proceso, la heurística. No poder retroceder. Tener que evaluar todos los nodos.

De la terna (BH, RP, EC) de un sistema de producción, indica la definición correcta: RP (Reglas de Producción): Conjunto de operadores para la transformación de los estados del problema, es decir, de la base de hechos. Cada regla tiene dos partes: Precondiciones; Postcondiciones;. BH: Base de Hechos, conjunto de representaciones de costes. Ninguna respuesta correcta.

¿Es posible aplicar la distancia de Manhattan en un 8-con?. No, porque la diagonal ya va a ser mínima. Sí, siempre es óptima. Solo en problemas de coste uniforme.

Acerca de heurística se puede decir que: En general el nivel de información de las heurísticas permite encontrar antes la solución, pero tiene la desventaja de requerir un mayor coste computacional para su cálculo. Siempre garantiza la solución óptima. Solo se aplica en problemas de optimización.

A*Ɛ opera de forma idéntica al algoritmo A* salvo que selecciona aquel nodo de Lista_Focal…. con menor valor de Hf(n). Con mayor valor de g(n). Aleatoriamente entre los nodos de menor costo.

Sabemos que la estrategia de control (EC) determina el conjunto de reglas aplicables mediante un proceso de pattern-matching y resuelve conflictos entre varias reglas a aplicar mediante el filtrado. Dependiendo del caso ¿como podemos escoger la EC más adecuada?. Identificando si se puede descomponer el problema ante el que nos encontramos, viendo si se pueden ignorar o al menos deshacer pasos erróneos hacia la solución, descubriendo si el universo es predecible, comprobando si la bondad de una solución es relativa o absoluta y si la solución es un estado o un camino. Además, ver el papel que desempeña el conocimiento a la hora de encontrar la solución. Aplicando siempre una función heurística. Escogiendo aleatoriamente entre las reglas aplicables.

En la resolución de teoremas, ¿qué tipo de pasos hacia la solución son los adecuados durante la elección de la Estrategia de Control si se confirman que son erróneos?. Ignorables. Irrevocables. Admisibles.

Clasificando las estrategias de búsqueda básicas, podemos afirmar que: Se dividen en Irrevocables y Tentativas. Se dividen en Heurísticas y Algorítmicas. Solo existen estrategias informadas.

Los conceptos básicos de la búsqueda heurística son: Completitud, admisibilidad, dominación y optimalidad. Profundidad, anchura y coste uniforme. Heurísticas, backtracking y poda.

En cuanto a las estrategias de búsqueda basica tentativas, sabemos que... Se mantienen estados de vuelta atrás por si el estado actual no llega a buen fin. Se aplican únicamente en grafos cíclicos. No permiten retroceder en ningún caso.

Según la formalización de los problemas de búsqueda, realizado por POST en 1943, un sistema de producción Base de Hechos (BH) es: Conjunto de representaciones de uno o más estados por los que atraviesa el problema. Constituye la estructura de datos global. Una función heurística aplicable al problema. Un conjunto de reglas aplicables.

Si comparamos tres algoritmos para resolver un problema, A, B y C, evaluando estos el 100%, el 80% y el 60% de la totalidad de nodos generables para ese problema, respectivamente. Podemos afirmar que: C es el algoritmo óptimo. A es el algoritmo óptimo. B es el algoritmo óptimo.

Para un problema de camino más corto en el que nos podemos mover en las 8 direcciones, podemos afirmar que la heurística más óptima es: Cálculo de la diagonal. Distancia Manhattan. Distancia Euclidiana.

En grafos infinitos con meta alcanzable, ¿podremos obtener una solución óptima?. Sí, tanto con búsqueda en anchura como con coste uniforme, siendo más óptima esta última. No, siempre se requiere una búsqueda heurística. Solo con estrategias tentativas.

El coste de una función de búsqueda de un camino mínimo y óptimo es f(n) = g(n( + h(n) de forma que: si tenemos una heurística h(n) cuyo valor es constante o nula para cada nodo "n" del recorrido, cualquier nodo "n" del mismo nivel tendrá el mismo coste. Si h(n) es creciente, el coste será siempre mínimo. Si g(n) es mayor que h(n), el algoritmo no es admisible.

¿Dado un problema de camino mínimo en el que sólo podemos movernos en 4 direcciones (arriba, abajo, izquierda, derecha), cual de las siguientes es la función de la heurística óptima (siendo x e y nuestra posición y m y n las coordenadas objetivo)?. h*((x,y)) = |m-x| + |n-y|. h*((x,y)) = √((m-x)² + (n-y)²). h*((x,y)) = |m-x| - |n-y|.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?. El uso de una heurística h(n) = 0 admite la posibilidad de encontrar una solución óptima. Una heurística h(n) = 0 garantiza siempre la solución óptima. Las heurísticas siempre sobreestiman el coste real.

¿Cuando se dice que una función heurística h(n) es admisible?. Cuando la función heurística garantiza la obtención de un camino de coste mínimo hasta un objetivo. Cuando garantiza una solución subóptima. Cuando solo utiliza memoria constante.

En una Búsqueda irrevocable se requiere: Disponer del suficiente conocimiento local. Retroceder siempre que sea necesario. Solo utilizar una heurística ciega.

(AB - R1) (A - R2) (DE - R1) (B - R2) (AC - R1) (A - R2) (AB - R1). (AB + R1) (A + R2) (CE - R1) (B - R2) (AC - R1) (A - R2) (AB - R1).

¿Qué problemas tienen las estrategias de búsqueda irrevocables?. Tiene problemas de mesetas, máximos locales y crestas. Necesitan una heurística compleja para funcionar correctamente. Solo funcionan en problemas de coste uniforme.

El algoritmo de búsqueda A* utiliza una función de evaluación f(n) = g(n) + h‘(n), en la que h‘(n) representa el valor heurístico del nodo a evaluar, desde el nodo actual,n, hasta el nodo terminal. ¿Cuándo esta función (h’(n)) no es admisible?. Si se sobreestiman los gastos reales para alcanzar el nodo terminal. Se utiliza una función constante. Se subestima el coste real al objetivo.

En el Ciclo de Control Básico en una estrategia de control.. Se define por cuatro estados. E1:Exploración de la frontera, E2:Cálculo de reglas aplicables, E3:Resolución de conflictos y E4:Aplicación. Se basa en un proceso iterativo sin estados definidos. Siempre se aplica en algoritmos genéticos.

¿Puede la búsqueda de costo uniforme volverse infinita?. Si cuando el coste del nodo expandido sea cero y conduzca de nuevo al mismo estado. No, siempre encuentra una solución en grafos finitos. Solo si se aplica en grafos cíclicos.

Si he diseñado una estrategia heurística para encontrar el camino a la meta en un laberinto, solo con esos datos, puedo afirmar que .. : Es una estrategia tentativa. Es una estrategia irrevocable. Es una estrategia informada.

Reglas: 1, 6, 8, 12, 13, 16, 19. Reglas: 2, 5, 8, 12, 13, 16, 19. Reglas: 1, 6, 9, 10, 15, 16, 19.

Un algoritmo A* debe su nombre a: Una función heurística admisible. Una función heurística no admisible. Una función heurística manhattanoiana.

¿Cual de las siguientes afirmaciones sobre las estrategias tentativas desinformadas es correcta?. Búsqueda en anchura y coste uniforme serán similares cuando el coste de aplicación de cada regla sea unitario. Siempre encuentran la solución óptima. Se aplican solo en grafos dirigidos.