next up previous
Next: 2.3.5 Beam-Search Up: 2.3 Búsqueda con Información Previous: 2.3.3 GBF (o BF

2.3.4 Híbridos

Tres de las estrategias principales vistas: hill-climning, backtracking y best-first, se pueden ver como 3 puntos en un espectro continuo de estrategias, si las caracterizamos por:

Figura 2.7: Algoritmos Híbridos
\begin{figure}\vspace*{1cm}
\par
\centerline{\hbox{
\psfig{figure=hibridos.ps,height=8cm}
}}\end{figure}

Se puede hacer una combinación BF-BT. Se aplica BF al principio hasta agotar la memoria, seguido de BT. Si BT no encuentra una solución, se considera otro nodo.

Otra posibilidad es usar BT hasta cierta profundidad y luego emplear BF. Si no se llega a una solución hacemos backtracking y buscamos en otra zona.

Esta segunda opción es más difícil de controlar que la primera, pero aplicar BF al final tiene la ventaja que BF se comporta mejor entre más informado esté (lo cual es más probable que ocurra en la parte inferior del árbol)

Se puede tener una combinación de un BF local con un BT global. Se empieza con un BF con memoria limitada. Cuando se acaba la memoria, su lista de nodos en OPEN se toma como los sucesores directos del nodo de donde se partió (el nodo raíz la primera vez), los cuales se someten a un BT. Sin embargo, cada uno de ellos se expande usando un BF con memoria limitada. Si no se llega a la solución se hace backtracking a otro nodo.


next up previous
Next: 2.3.5 Beam-Search Up: 2.3 Búsqueda con Información Previous: 2.3.3 GBF (o BF
Eduardo Morales Manzanares 2004-11-02