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¿Que tres partes tiene el sistema de producción de POST?. BH, RP, EC. RP, FC, BH. BH, FC, SC.

En una búsqueda irrevocable por gradiente de un mínimo, puede ser un problema encontrar: Una meseta. Un nodo cíclico. La solución óptima.

En la búsqueda heurística podemos afirmar que: Nos interesa encontrar algoritmos de tipo A admisibles. La heurística siempre garantiza la solución óptima. No nos interesa encontrar algoritmos de tipo A admisibles.

La estrategia de búsqueda ciega es mas eficiente en... pequeños problemas. Problemas grandes y complejos. grandes problemas.

Dentro de las estrategias tentativas no informadas, ¿en cuál no se garantiza obtener una solución óptima en grafos finitos?. En la búsqueda en profundidad. En la búsqueda en anchura. En la búsqueda en coste uniforme.

Teniendo en cuenta las estrategias de búsqueda básicas, cual de estas afirmaciones es cierta: En las estrategias Irrevocables el avance debe ser metódico , mantenemos una frontera unitaria y tenemos presente que nunca ahí vuelta atrás. En las estrategias tentativas nunca se permite retroceder. Ambas son falsas.

En cuanto a la subdivisión las estrategias de búsqueda básicas, las estrategias Tentativas: La búsqueda es multi o mono camino. Se mantiene estados de vuelta atrás por si el estado actual no llega a buen fin. Solo permiten camino. No requieren memoria adicional.

h1 domina sobre h2. h2 domina sobre h1. h1 = h2.

¿En qué caso es admisible un algoritmo de ponderación dinámica?. En problemas donde se conoce la profundidad en la cual va a aparecer la solución. En grafos infinitos. Solo cuando se utiliza una heurística constante.

Siendo una función heurística h(n): Decimos que es admisible si obtiene óptimos y caminos de coste mínimo. Se utiliza únicamente en grafos cíclicos. Solo es válida si se aplica en problemas de optimización.

Si consideramos el problema del viajante de comercio, una heurística admisible sería: Calcular la distancia utilizando el algoritmo de Dijstra. Utilizar una distancia constante para todos los nodos. Elegir caminos aleatorios hasta encontrar la solución.

Cual NO es un inconveniente de mantener la admisibilidad: Se consume mucha memoria. Aumenta el tiempo de búsqueda. No es práctico en problemas pequeños.

Cual de las siguientes afirmaciones es cierta?. Todo algoritmo óptimo es completo. Todo algoritmo completo es óptimo. Los algoritmos informados nunca son completos.

Respecto a la técnica de ponderación dinámica o APD: ¿Cuál es el motivo por el que la búsqueda se frena en niveles cercanos a la solución?. Porque el entorno de admisibilidad tiende a cero. Porque la heurística no es consistente. Porque se alcanzó el límite de memoria.

A la hora de elegir una heurística, debemos tener cuidado de no...: dejar fuera al nodo óptimo. Subestimar el coste real al objetivo. Utilizar una función constante.

En el ejemplo de heurísticas para el 8-puzzle tenemos que la mejor aproximación heurística a la hora de encontrar solución al problema es: La suma de las distancias de las piezas a sus posiciones en el objetivo utilizando la distancia Manhattan. La distancia euclidiana de las piezas a sus posiciones objetivo. Contar el número de piezas fuera de lugar.

Los inconvenientes de mantener la admisibilidad en las estrategias heurísticas son aquellos que fuerzan al algoritmo a consumir mucho tiempo en discriminar caminos cuyos costes no varían muy significativamente y que se consume mucha memoria ya que se mantienen los nodos generados en memoria. ¿Cuál de las siguientes opciones no representa una posible solución al problema?. Aumentar la velocidad para obtener una solución óptima. Utilizar una heurística menos informada. Relajar la restricción de optimalidad.