Next:
2.1 Introducción
Up:
Búsqueda, Optimización y Aprendizaje
Previous:
1.4 Representación Basada en
2. Procedimientos de Búsqueda Clásicos
Subsections
2.1 Introducción
2.2 Búsqueda ciega o sin información
2.2.1 Breadth-first search (búsqueda a lo ancho)
2.2.1.1 Búsqueda de Costo Uniforme
2.2.2 Depth-first o Búsqueda en Profundidad (LIFO)
2.2.2.1 Backtracking
2.2.2.2 Búsqueda con Profundidad Limitada (depth-limited)
2.2.2.3 Búqueda de Profundidad Iterativa (
iterative
o
progressive deepening
)
2.2.3 Búsqueda Bidireccional
2.2.4 Evitando Estados Repetidos
2.2.5 Búsqueda en grafos AND/OR
2.3 Búsqueda con Información
2.3.1 Hill-Climbing
2.3.2 Best-First
2.3.3 GBF (o BF para grafos AND/OR)
2.3.4 Híbridos
2.3.5 Beam-Search
2.3.6 Mejor Solución
2.3.7 Branch and Bound
2.3.8 Dynamic Programming
2.3.9 A
(Minimizando el costo total del camino)
2.3.10 Extensiones
2.3.10.1 IDA
2.3.10.2 A
2.3.10.3 MA
2.3.10.4 SMA
2.3.10.5 Mejoras Dinámicas
2.4 Cómo Inventar Heurísticas
2.5 Satisfacción de Restricciones
2.6 Búsqueda en Lisp y Prolog
2.7 MACRO-Operadores
Eduardo Morales Manzanares 2004-11-02
(Minimizando el costo total del camino)
