AGENTES DE BÚSQUEDA ONLINE Y AMBIENTES DESCONOCIDOS

INTELIGENCIA ARTIFICIAL II

AUTOR:

• JEFFERSON CLÍDER GUILÉN VALENZUELA

INTRODUCCIÓNLos agentes de búsquedas online son utilizados para ambientes no conocidos ni explorados, este tipo de búsquedas necesitan considerar lo que pasa en el ambiente, y es ideal para problemas de exploración donde los estados y las acciones son desconocidos por el agente. Como un robot lanzado a Marte, este tendrá que explorar el entorno para lograr su objetivo, haciendo una mapa de todo lo recorrido. Al no tener conocimiento de su entorno demoraría mas para encontrar una solución.

La búsqueda online intercambia computación con acción, y difiere en esto con las búsquedas offline, las cuales determinan una solución antes de ejecutarla.Una búsqueda online es necesaria para entornos dinámicos y semi-dinámicos, es por eso que son utilizados comúnmente en problemas de exploración.Un agente de búsqueda en línea (online) funciona intercalando el cálculo y la acción: primero toma una acción, entonces observa el entorno y calcula la siguiente acción. La búsqueda online es una buena idea en dominios dinámicos o semidinamicos (dominios donde hay una penalización por holgazanear y por utilizar demasiado tiempo para calcular).

ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA ONLINE

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 solo considerar lo que realmente pasa.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 este 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.

ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA 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 a través 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.

AGENTE DE BÚSQUEDA EN LÍNEA (ONLINE)

Como la búsqueda primero en profundidad, la búsqueda de ascensión de colinas tiene la propiedad de localidad en sus expansiones de los nodos. De hecho, porque mantiene un estado actual en memoria, la búsqueda de ascensión de colinas es ya un algoritmo de búsqueda online Desafortunadamente, no es muy útil en su forma más simple porque deja al agente que se sitúe en máximos locales con ningún movimiento que hacer. Por otra parte, los reinicios aleatorios no pueden utilizarse, porque el agente no puede moverse a un nuevo estado.

En vez de reinicios aleatorios, podemos considerar el uso de un camino aleatorio para explorar el entorno. Un camino aleatorio selecciona simplemente al azar una de las acciones disponibles del estado actual; se puede dar preferencia a las acciones que todavía no se han intentado.

AGENTE DE BÚSQUEDA EN LÍNEA (ONLINE)

Es fácil probar que un camino aleatorio encontrará al final un objetivo o termina su exploración, a condición de que el espacio sea finito, por otra parte el proceso puede ser muy lento, 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 a través 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.

AGENTE DE BÚSQUEDA EN LÍNEA (ONLINE)

CONCLUSIONESLa búsqueda online, es lo contrario a la búsqueda offline en la cual el agente percibe el entorno y procede a realizar una acción, sin embargo el tipo de búsquedas offline no son factibles cuando existen penalizaciones por acciones realizadas indebidamente o innecesariamente.La búsqueda online es una alternativa de búsqueda para aquellos agentes que tienen que enfrentarse a ambientes desconocidos, Se enfrentan a situaciones desconocidas, sean estas complejas o difíciles de resolver.Además deben realizar la exploración del entorno y aprender sobre este, formando una especie de mapa en su memoria.

BIBLIOGRAFÍA• Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un

Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España

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• García, A. 2012. Inteligencia artificial, Fundamentos, práctica y aplicaciones. Primera Edición.

• Benítez, R., Escudero, G., Masip, D., Kanaan, S., 2014, Inteligencia artificial avanzada. Primera Edición.