Worksheets2do parcial de Inteligencia Artificial
Total questions: 20
Worksheet time: 24mins
Problema que sufren los agentes inteligentes cuando enfrentan un gran número de transiciones posibles entre estados:
Imposibilidad de formular una heurística
Implementación demasiado extensa
Explosión combinatoria
Inexistencia de una solución
El algoritmo A* usa en el proceso de búsqueda:
Una función heurística basada en la distancia al estado objetivo
El costo real y el costo estimado de cada transición
El costo real de la transición en el grafo del problema
El costo real desde el nodo inicial hasta el nodo actual evaluado
¿Cuál condición permite que el algoritmo A* pueda obtener la mejor solución de un problema de búsqueda informada?
Costo estimado de ir de un nodo v al nodo objetivo mayor que el costo real, h(v) > h*(v)
Costo estimado de ir de un nodo v al nodo objetivo igual al costo real, h(v) = h*(v)
Costo estimado de ir de un nodo v al nodo objetivo menor que el costo real, h(v) < h*(v)
No hay forma de garantizarlo
¿Cuál de los siguientes NO corresponde a un método de búsqueda no informada?
Búsqueda en profundidad
Búsqueda en anchura
Búsqueda mejor-primero
Búsqueda de costo uniforme
¿Cuál algoritmo de búsqueda es el más indicado para el desarrollo de jugadores autónomos en juegos por turnos?
Búsqueda mejor-primero
Minimax
Algoritmo A*
Búsqueda de costo uniforme
En sus palabras ¿Qué método se suele usar para controlar el tamaño del espacio de estados generado por el algoritmo minimax?
¿Cuáles de estos métodos NO permiten abordar el problema de los máximos y mínimos locales?
Algoritmo "Simulated Annealing"
Algoritmo mejor-primero
Algoritmo "Hill-climbing"
Algoritmos genéticos
¿Cuáles algoritmos NO están basados en la búsqueda en anchura?
Búsqueda de costo uniforme
Best first search
A*
Minimax
De los métodos y algoritmos revisados en el curso ¿Cuál método de búsqueda es más apropiado en problemas de optimización que no requieren la ruta completa hasta la solución? Explique su respuesta
En Problemas de Satisfacción de Restricciones, para la selección de una ruta dentro del espacio de estados, los algoritmos de búsqueda de soluciones deben emplear criterios de
(a)
Responda y explique con sus palabras: en el contexto del problema del puzzle de 8 casillas ¿Es mejor una solución basada en búsqueda no-informada o informada? ¿Cuál es la ventaja de la mejor opción entre esas dos alternativas?
Especifique formalmente el Problema de Satisfacción de Restricciones de asignación de automática de horarios a asignaturas ofrecidas por un número dado de profesores de una carrera universitaria
En qué fase de los algoritmos de búsqueda se puede contener el crecimiento del espacio de estados
En el recorrido recursivo de los estados
En la evaluación de la heurística
En el recorrido de las listas de visitados
En la expansión de vértices vecinos
Escribir la formulación completa del problema de búsqueda consistente en determinar el mejor recorrido posible para un repartidor de comidas a domicilio en una ciudad, dado un conjunto fijo de pedidos para cada recorrido (tener en cuenta las características particulares de ese tipo de recorridos)
Los métodos de solución de búsquedas en juegos de más de un jugador suelen estar enmarcados en el campo de la búsqueda
(a)
La solución a un problema de satisfacción de restricciones corresponde a una asignación:
(a)
Los métodos de búsqueda informados se diferencian de los no-informados en que el algoritmo de solución contiene información (conocimiento) sobre el problema además del proceso de exploración del espacio de estados ¿Cómo se agrega este conocimiento?
En la formulación de una solución a un problema de búsqueda adversaria ¿Por qué se hace necesario el método de poda alfa-beta en problemas del mundo real?
La principal dificultad que presenta un algoritmo tipo Hill-climbing en la solución de problemas del mundo real es
La alta complejidad computacional de su implementación
El crecimiento exponencial del espacio de estados, lo que puede hacer el problema intratable
Su alta sensibilidad a la variabilidad y ruido en los valores que toma la función objetivo.
La evaluación de múltiples rutas alternativas que no conducen a una solución del problema
La familia de problemas que permiten usar estrategias algorítmicas genéricas para la búsqueda de una solución es:
Determinación de mejores recorridos en grafos
Problemas formulados con base en heurísticas
Problemas formulados como Satisfacción de Restricciones
Solución a juegos multijugador
