UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES

NOMBRE: JUAN ALARCON

NIVEL: SEXTO SISTEMAS

TUTOR: ING.JORGE YAGUAR

Tipos de búsquedas redes semánticas en inteligencia

artificial

Redes Semánticas

Son esquemas de representación en Red, compuesta por nodos donde cada nodo representa un dato. Se relacionan entre sí por medio de enlaces (flechas en el diagrama).

Los nodos representan objetos del dominio del problema y los arcos (flechas) sus relaciones o asociación

• Ejemplo

Pájaro Animal

donde la saeta significa "es un"

Las redes semánticas son estructuras utilizadas para la representación de conocimiento en Inteligencia Artificial.Son especialmente útiles para representar conocimiento de taxonomías.

•

Los nodos corresponden a Constantes de relaciones tales como clases, propiedades e Instancias (elementos de una clase).

Las aristas en la red semántica representan asociaciones entre clases.

Ejemplo

REDES Y BUSQUEDAS BASICAS

Estrategias de búsquedas

No Informadas ó a Ciegas: No se tiene información adicional acerca de los estados. La única información es la que proporciona la formulación del problema. Sólo generan sucesores y distinguen si han llegado al objetivo ó no.Informadas ó Heurísticas: Se conoce cuando un estado no es objetivo, y si es mas “prometedor” que otro.

Criterios para evaluar las estrategias:

Completitud ¿La estrategia garantiza encontrar una solución, si

es que esta existe?Complejidad en tiempo

¿Cuánto tiempo se necesitara para encontrar una solución?Complejidad en espacio

¿Cuánta memoria se necesita para efectuar la búsqueda?

Optimización¿Con esta estrategia se encontrará una

Solución Óptima?

Medición de buen éxito en la solución del problema

costo de búsqueda = tiempo/memoria para encontrar la solución

costo total = costo de trayectoria + costo de búsqueda

S

A

B

C E

D

E

D F

Nodo Raíz

Nodo Hoja

El nodo raíz denota la trayectoria que comienza y termina en el nodo inicial S. El hijo del nodo raíz con etiqueta A Representa la trayectoria S-A. Las trayectorias como S-A, que no alcanzan las metas se conocen como trayectorias Parciales. Las trayectorias que alcanzan la meta se llaman trayectorias completas, y el nodo correspondiente es un nodo meta.

• METODOS CIEGOS

Búsqueda en Profundidad

Búsqueda en Amplitud

Búsqueda no Determinística

• Búsqueda en Profundidad

Toma los hijos de cada nodo y avanza a partir de ese hijo.

Otras alternativas del mismo nivel se ignoran por completo, en tanto haya posibilidades de alcanzar la meta mediante la selección original. Se busca en las ramas de izquierda a derecha.

Búsqueda en Profundidad1

17 18

5 6

2 8 13

3 7 9 12 14 16

4 10 11 15

goal

Revisa todas las trayectorias de una longitud dada antes de avanzar a una trayectoria más larga.

Búsqueda en Amplitud

Búsqueda en Amplitud1

2 3 4

5 6 7 8 9 10

11 12 13 14

goal

Búsqueda no Determinística

Se puede tener tan poca información sobre un problema al grado de que no sea posible descartar un factor de ramificación grande o trayectorias largas carentes de utilidad.La búsqueda no determinística consiste en buscar un termino medio entre la búsqueda en profundidad y la búsqueda en amplitud.

Objetivo: ir de I a F

Problema del Laberinto

En el siguiente laberinto, se puede pasar desde una casilla a otra de las posibles adyacentes (arriba, abajo, izquierda, derecha), salvo si existe una barrera entre ellas

Búsqueda en Profundidad