Métodos de búsqueda en Inteligencia Artificial

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Defensa
Universidad Nacional Experimental Politécnica de la Fuerza Armada
UNEFA
Núcleo-Lara
Integrantes:
Kimberly Dun
Ana Coroba
Yelimar Hernández
Yonder Andrade
Prof.: Edecio Freitez
Sección: 08S-2613-D2

2. Introducción
La búsqueda en amplitud, también conocida como búsqueda en anchura, es
una estrategia utilizada en inteligencia artificial y en particular en el campo de
los juegos para explorar todas las posibles jugadas en un árbol de juego.
Esta estrategia se basa en examinar todos los movimientos posibles a partir
de un estado inicial y luego expandir cada uno de ellos hasta alcanzar una
profundidad determinada.
Por otro lado, la búsqueda en profundidad es una estrategia que se centra en
explorar un solo camino en profundidad antes de pasar a explorar otros
caminos. Esta estrategia se utiliza cuando no es posible o práctico explorar
todas las posibles jugadas debido al tamaño del árbol de juego. En lugar de
eso, se elige un camino y se explora hasta alcanzar una profundidad máxima
antes de retroceder y explorar otros caminos.
La búsqueda de adversario es una estrategia utilizada en juegos de dos
jugadores, donde se busca encontrar la mejor jugada posible teniendo en
cuenta las posibles respuestas del oponente. En este tipo de búsqueda, se
evalúan las diferentes jugadas y se selecciona aquella que maximice las
posibilidades de ganar, teniendo en cuenta las posibles respuestas del
oponente.
Por último, la búsqueda de poda (alfa-beta) es una técnica utilizada para
reducir el número de nodos que deben ser evaluados en un árbol de juego.
Esta técnica aprovecha el hecho de que algunos nodos no necesitan ser
evaluados porque ya se ha encontrado una mejor opción. Al utilizar la poda
alfa-beta, se pueden descartar rápidamente aquellos nodos que no
contribuyen a la elección óptima y así reducir el tiempo de búsqueda.

3. BUSQUEDA
DE
AMPLITUD
DESCRIPCION APLICACION VENTAJAS DESVENTAJAS
Búsqueda en
Profundidad
Fácil de implementar,
puede encontrar
soluciones
rápidamente si la
solución está cerca
del nodo raíz.
Es una técnica de
búsqueda que se utiliza
para encontrar una
solución en un grafo
explorando todos los
nodos en profundidad
antes de retroceder.
Esta técnica es útil
cuando se necesita
encontrar una solución
en un grafo grande y
complejo.
Es útil para
encontrar una
solución en un
grafo grande y
complejo.
La búsqueda en
profundidad puede
no encontrar la
solución óptima.
Búsqueda en
Amplitud o
Anchura
Es una técnica de
búsqueda que se
utiliza para encontrar
la solución más corta
en un grafo. Se
exploran todos los
nodos a la misma
profundidad antes de
pasar a la siguiente
profundidad.
La búsqueda en
amplitud o anchura es
una técnica de
búsqueda que se utiliza
para encontrar la
solución más corta en un
grafo. Se exploran todos
los nodos a la misma
profundidad antes de
pasar a la siguiente
profundidad.
La búsqueda en
amplitud es útil
para encontrar la
solución más corta
en un grafo.
La búsqueda en
amplitud puede ser
lenta si el grafo es
grande
Búsqueda de
adversario
Es una técnica de
búsqueda utilizada en
juegos de dos
jugadores como el
ajedrez
Este algoritmo se basa
en la idea de que ambos
jugadores están tratando
de maximizar sus
ganancias y minimizar
las pérdidas
Es muy efectivo
en juegos de dos
jugadores como el
ajedrez. Utiliza la
poda alfa- beta
para reducir el
número de nodos
que deben ser
explorados
Requiere
conocimiento previo
sobre el juego o
problema a resolver.
Busque da de
Poda (ALFA Y
BETA)
Es una técnica de
búsqueda con
información que se
utiliza en juegos de
dos jugadores como
el ajedrez.
Este algoritmo se basa
en la idea de que ambos
jugadores están tratando
de maximizar sus
ganancias y minimizar
las pérdidas
Es muy efectivo
en juegos de dos
jugadores como el
ajedrez. Puede
reducir
drásticamente el
tiempo de
búsqueda y
mejorar el
rendimiento del
algoritmo.
 No se puede
utilizar en
todo los
problemas.
 Requiere
conocimiento
previo sobre
el juego o
 problema a
resolver.

4. Conclusión:
En conclusión, los temas de búsqueda en amplitud, búsqueda en
profundidad, búsqueda de adversario y búsqueda de poda (alfa-beta) son
estrategias utilizadas en inteligencia artificial y en particular en el campo de
los juegos. Cada una de estas estrategias tiene su propio enfoque y objetivo,
pero todas buscan encontrar la mejor jugada o solución posible en un árbol
de juego.
La búsqueda en amplitud se centra en explorar todas las posibles jugadas
desde un estado inicial, expandiendo cada una hasta alcanzar una
profundidad determinada. Por otro lado, la búsqueda en profundidad se
enfoca en explorar un solo camino en profundidad antes de pasar a explorar
otros caminos.
La búsqueda de adversario tiene como objetivo encontrar la mejor jugada
teniendo en cuenta las posibles respuestas del oponente. Se evalúan las
diferentes jugadas y se selecciona aquella que maximice las posibilidades de
ganar, considerando las posibles respuestas del oponente.
La búsqueda de poda (alfa-beta) es una técnica que reduce el número de
nodos evaluados en un árbol de juego. Aprovecha el hecho de que algunos
nodos no necesitan ser evaluados porque ya se ha encontrado una mejor
opción. Al utilizar esta técnica, se pueden descartar rápidamente los nodos
que no contribuyen a la elección óptima, reduciendo así el tiempo de
búsqueda.