En el estudio de problemas de búsqueda de caminos en inteligencia artificial, se dice que una función heurística es consistente, o monótona, si su estimación es siempre menor o igual que la distancia estimada desde cualquier vértice vecino a la meta, más el costo de alcanzarla. ese vecino
¿Cómo se hace consistente una heurística?
Heurística de consistencia
Heurística consistente: para cada nodo n y cada sucesor n’ de n generado por cualquier acción a: h(n) ≤ c(n,a,n’) + h(n’)
Requerido solo para aplicaciones de A* para búsqueda de gráficos.
¿Es 0 una heurística consistente?
“Para cualquier espacio de búsqueda, siempre hay una heurística A* admisible y consistente”. Bueno, yo sé que siempre hay una heurística admisible, por ejemplo cero, ya que es una subestimación del costo real (aunque esto llevaría a un costo uniforme en lugar de a*).
¿Puede una heurística ser consistente y no admisible?
notas Si bien todas las heurísticas consistentes son admisibles, no todas las heurísticas admisibles son consistentes. Para problemas de búsqueda de árboles, si se utiliza una heurística admisible, el algoritmo de búsqueda A* nunca devolverá un nodo objetivo subóptimo.
¿Admisible implica consistencia?
1 respuesta. A menos que esté haciendo algo muy inusual, una heurística admisible también será consistente. De hecho, el problema para entender la diferencia y por qué se necesita consistencia es que dar ejemplos no es trivial.
¿Qué es una heurística dominante?
Para que una heurística domine a otra, todos sus valores deben ser mayores o iguales a los valores correspondientes de la otra heurística. Simplemente asegúrese de que este sea el caso. Si no es así, las dos heurísticas no tienen una relación de dominancia.
¿Cómo determina si una heurística es admisible y consistente?
Una heurística es admisible si nunca sobrestima el costo real para alcanzar el nodo meta desde n. Si una heurística es consistente, entonces el valor heurístico de n nunca es mayor que el costo de su sucesor, n′, más el valor heurístico del sucesor.
¿Qué sucede si la heurística no es consistente?
Un problema conocido con las heurísticas inconsistentes es que pueden hacer que algoritmos como A∗ encuentren rutas más cortas a los nodos que se expandieron e insertaron previamente en la lista cerrada. Si esto sucede, estos nodos deben volver a moverse a la lista abierta, donde podrían elegirse para la expansión nuevamente.
¿Qué sucede si la heurística no es admisible?
Una heurística no admisible puede sobrestimar el costo de alcanzar la meta. Puede o no dar como resultado una solución óptima. Por lo tanto, el costo total (= costo de búsqueda + costo de ruta) en realidad puede ser menor que una solución óptima utilizando una heurística admisible.
¿A * siempre encontrará la ruta de menor costo?
Si la función heurística es admisible, lo que significa que nunca sobrestima el costo real para llegar a la meta, se garantiza que A* devolverá una ruta de menor costo desde el principio hasta la meta. Las implementaciones típicas de A* usan una cola de prioridad para realizar la selección repetida de nodos de costo mínimo (estimado) para expandir.
¿Puede la heurística ser negativa?
1 respuesta. Conclusión: Las funciones heurísticas que producen valores negativos no son inadmisibles per se, pero tienen el potencial de romper las garantías de A*. Interesante pregunta. Fundamentalmente, el único requisito para la admisibilidad es que una heurística nunca sobrestime la distancia a la meta.
¿Cuál es el máximo de N heurísticas admisibles?
Respuesta: Sí, el máximo de dos heurísticas admisibles es en sí mismo admisible, porque se garantiza que cada una de las dos heurísticas subestimará la distancia desde el nodo dado hasta el objetivo y, por lo tanto, su máximo. dominios) tal que la restricción r(X, ¯ Y ) se satisface.
¿Qué es el pensamiento heurístico?
Una heurística es un atajo mental que permite a las personas resolver problemas y emitir juicios de manera rápida y eficiente. Estas estrategias de regla empírica acortan el tiempo de toma de decisiones y permiten que las personas funcionen sin detenerse constantemente a pensar en su próximo curso de acción.
¿Qué es un valor heurístico?
el potencial para estimular o alentar el pensamiento adicional.
¿Cómo se encuentran las heurísticas admisibles?
La función heurística h(n) se considera admisible si h(n) nunca es mayor que h*(n), es decir, h(n) siempre es menor o igual al verdadero costo más bajo de n a la meta. A* es admisible si utiliza una heurística admisible, y h(objetivo) = 0. (h(n) es menor que h*(n)), entonces se garantiza que A* encontrará una solución óptima.
¿La propiedad de admisibilidad implica siempre monotonicidad?
La propiedad de admisibilidad de una heurística significa que el costo para alcanzar la meta nunca se sobrestima (es decir, es optimista) (página 98). Admisibilidad: un algoritmo de búsqueda es admisible si se garantiza que encontrará un camino mínimo hacia una solución siempre que exista tal solución.
¿Qué heurística se puede usar para resolver el problema del rompecabezas 8?
n-MaxSwap: suponga que puede intercambiar cualquier mosaico con el “espacio”. Utilice el número de pasos necesarios para resolver este problema como el valor heurístico. n-Swap: represente el “espacio” como un mosaico y suponga que puede intercambiar dos mosaicos cualesquiera. Utilice el número de pasos necesarios para resolver este problema como el valor heurístico.
¿Cuál es la función heurística de la mejor primera búsqueda codiciosa?
Explicación: Greedy Best First Search intenta expandir el nodo más cercano al objetivo, con el argumento de que es probable que esto conduzca a una solución rápidamente. Por lo tanto, evalúa los nodos utilizando solo la función heurística; es decir, f(n) = h(n).
¿Es necesariamente admisible una heurística monótona?
Ahora, llegando al concepto de propiedad monotónica, en el contexto de los algoritmos de búsqueda, la monotonicidad (también llamada consistencia) es una condición aplicada a las funciones heurísticas. Debido a que toda heurística monotónica también es admisible, la monotonicidad es un requisito más estricto que la admisibilidad.
¿Cuáles son las propiedades deseables que debe tener una función heurística?
Ejemplo: para el problema del viajante de comercio, la suma de las distancias recorridas hasta el momento puede ser una función heurística simple. Es de dos tipos: función Maximizar o Minimizar. En maximización, cuanto mayor sea el costo del nodo, mejor será el nodo mientras que en minimización, menor será el costo, mejor será el nodo.
¿Qué es una heurística óptima?
La heurística designa un procedimiento computacional que determina una solución óptima al tratar iterativamente de mejorar una solución candidata con respecto a una determinada medida de calidad.
¿Hay mapas completamente conectados para los que no existe solución?
Hay mapas completamente conectados para los que no existe solución. El ejemplo más sencillo es un gráfico de dos nodos, es decir
¿Cuáles son las propiedades de la función heurística?
Una propiedad clave de una función heurística es que tiene que ser admisible. Por admisible queremos decir que la función nunca sobrestima. En otras palabras, siempre tiene que subestimar el costo restante. Considere la etapa (e) de nuestro ejemplo de búsqueda A*.
¿Cómo se calcula el valor heurístico en el algoritmo?
Como heurística, puede seleccionar cada función h para la cual:
h es admisible: h(u) <= dist(u, t) (nunca sobrestimar) h es monótono: h(u) <= costo(u, v) + h(v) (desigualdad triangular) ¿Cuáles son las propiedades del algoritmo de búsqueda heurística? Búsqueda heurística generar una posible solución que puede ser un punto en el espacio del problema o un camino desde el estado inicial. prueba para ver si esta posible solución es una solución real comparando el estado alcanzado con el conjunto de estados objetivo. si es una solución real, regresa. De lo contrario repetir desde 1.