INTRODUCCION.
Hoy vamos a conocer los
agentes de búsqueda online y ambiente desconocidos si bien es cierto las busque
trata de recorrer la mejor ruta posible en pocas palabras de optimizar pero que
es la búsqueda online, está búsqueda solo necesita saber los acontecimientos
que realmente sucede sobre un problema a resolver.
MARCO TEORICO.
AGENTES DE BÚSQUEDA ONLINE Y AMBIENTES DESCONOCIDOS
Hasta ahora nos hemos centrado en agentes que usan algoritmos de
búsqueda offline. Ellos calculan una solución completa antes de poner un pie en
el mundo .Y luego ejecutan la solución sin recurrir a sus percepciones. En
contraste, un agente de búsqueda online es una buena idea en dominios dinámicos
o semidinámicos. La búsqueda online es una idea incluso mejor para dominios
estocásticos. En general, una búsqueda offline, debería presentar un plan de
contingencia exponencialmente grande que considere todos los acontecimientos posibles,
mientras que una búsqueda online necesita sólo considere lo que realmente pasa.
Por ejemplo, a un agente que juega al ajedrez se le aconseja que haga su primer
movimiento mucho antes de que se haya resuelto el curso completo del juego.
La búsqueda online es una idea necesaria para un problema de
exploración, donde los estados, y las acciones son desconocidos por el agente,
un agente en ese estado de ignorancia debe usar sus acciones como experimentos
para determinar que hacer después, y a partir de ahí debe intercalar el cálculo
y la acción.
AGENTE DE
BÚSQUEDA EN LÍNEA (ONLINE)
Después de cada acción, un agente online recibe una percepción al
decirle que estado ha alcanzado; de esta información, puede aumentar su mapa
del entorno. El mapa actual se usa para decidir dónde ir después. Esta
intercalación de planificación y acción significa que los algoritmos de búsqueda online son bastantes diferentes
de los algoritmos de búsqueda offline.
Un algoritmo online, por otra parte puede expandir sólo el nodo
que ocupa físicamente. Para evitar viajar atravez de todo el árbol para
expandir el siguiente nodo, parece mejor expandir los nodos en un orden local.
La búsqueda primero en profundidad tiene exactamente esta propiedad, porque el
siguiente nodo a expandir es hijo del nodo anteriormente expandido.
Fig.1. Forma de aprendizaje del agente de búsqueda online
Objetivo del
agente:
Alcanzar un estado objetivo
Minimizando el coste.
Intercalación
planificación-acción:
Después de cada acción, un
agente online recibe una percepción (al decirle el estado que ha alcanzado).
Esta información aumenta su mapa de entorno. El mapa actual se utiliza para
decidir dónde ir.
La búsqueda on-line son necesarias para problemas de exploración.
Los estados deben expandirse teniendo en cuenta la posición física que ocupamos
=> búsqueda en profundidad.
Ejemplo:
Un problema sencillo de un laberinto el agente comienza en S y
debe alcanzar G, pero no sabe nada del entorno.
Búsqueda
off-line:
– Calcula una solución completa antes de poner un pie en el mundo
real.
– Después ejecutan la solución sin recurrir a las percepciones.
Búsqueda
on-line: Intercala el calcula y la acción.
– Toma una acción
– Observa el entorno
– Calcula la siguiente acción.
Usos de la
búsqueda on-line:
– Problemas de exploración, donde el agente desconoce los estados
y acciones.
Problemas de búsqueda en línea (online)
Un problema de búsqueda online puede resolverse solamente por un
agente que ejecute acciones, más que por un proceso puramente computacional.
Asumiremos que el agente
sabe lo siguiente:
· Acciones (). Que
devuelve una lista de acciones permitidas en el estado s;
· Funciones de coste
individual c(s, a, s’). hay que tener en cuenta que no pude usarse hasta que el
agente sepa que s’ es el resultado; y
· Test-Objetivo(s).
CONCLUSION.
Gracias
al estudio de estas búsquedas se puede concluir que su función principal es
analizar lo que realmente sucede en su entorno y así poder calcular la siguiente acción con la ayuda del mapa que
caracteriza a una de ellas.
BIBLIOGRAFÍA.
Russell, S. y Norvig, P. 2004. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. UN ENFOQUE MODERNO.
PEARSON EDUCACION. 2 ed. Madrid.
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