Búsqueda en Inteligencia Artificial

En la representación de un problema a resolver ¿qué son las acciones del agente?

• Aristas de un grafo donde los vértices están anotados con probabilidades.

• Aristas de un grafo donde los vértices son estados o configuraciones del mundo.

• Vértices de un grafo donde las aristas están anotadas con probabilidades.

• Vértices de un grafo donde las aristas son acciones que toma el agente que resuelve el problema.

En el siguiente grafo de búsqueda, ¿Es la heurística admisible?

• No, porque el valor de h(S) es menor que el coste real de la solución

• No, porque de D a E hay más coste que el indicado en h(D)

• Sí, porque el valor de h(G) es 0

• Sí, es admisible

Un "agente" en Inteligencia Artificial será

• Un programa de ordenador que incluye un sistema no determinista

• Un sistema autónomo que resuelve un problema de IA

• Un mecanismo para satisfacer las leyes de la IA

• Un investigador asociado a técnicas de búsqueda

¿Cuál es la solución encontrada por BFS? S: Start, G: Goal

• S→A→B→G

• S→D→G

• S→A→B→C→G

• S→G

La diferencia principal entre las técnicas de búsqueda es cómo ordenan los nodos a explorar

• Sí, se refiere a la ordenación de la lista de CERRADOS (Nodos explorados)

• Sí, se refiere a la ordenación de la lista de ABIERTOS (nodos por explorar)

• No, las técnicas de búsqueda son totalmente diferentes

• No, las técnicas de búsqueda no "ordenan" los nodos: los exploran

¿Qué significa completitud en un algoritmo de búsqueda?

• Que encuentra la solución a menor profundidad

• Que siempre encuentra la solución óptima

• Que siempre encuentra una solución

• Que se puede aplicar a cualquier problema

Señale aquél algoritmo de búsqueda que sea completo

• Búsqueda en anchura

• Búsqueda de coste uniforme

• Búsqueda greedy

• Todos son completos

¿Cuáles son los elementos básicos de todo problema de búsqueda?

• Estado (definición), acciones, función objetivo

• Estados (definición, inicial y final), acciones

• Estados (definición, inicial y final), acciones, función objetivo

• Estado (definición, inicial y final), acciones, función objetivo, heurística

La búsqueda A* termina cuando se expande el nodo objetivo

• Sí, puesto que se ha completado el camino desde el inicio hasta el objetivo

• No, puesto que podría quedar algún camino cuyo valor g( n ) fuese aún menor

• Sí, dado que la búsqueda A* es completa y óptima

• No, solo si la heurística es admisible

Diferencia entre grafo implícito y árbol de búsqueda

• El primero representa el espacio completo de estados, el segundo la búsqueda

• Ambos representan el mismo concepto

• El primero representa la búsqueda, el segundo es el espacio completo de estados

• El primero es el mundo completo, y el segundo el problema concreto