Moreno_Isai_Tarea 2_Heuristica - Tadeo

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Tarea: Heuŕıstica
Isai Vicente Moreno Lara
26 de Agosto de 2022
Carrera: Ing. Sistemas Inteligentes, Generación: 2020, Clave
UASLP: 324591, Clave Fac. Ing: 202002300117
Materia: Fundamentos de Inteligencia Artificial, Grupo: 281301
Resumen
Los humanos al momento de pensar solo pueden manejar cierta can-
tidad de información a la vez, es por eso por lo que se crean atajos para
compensar las limitaciones de tiempo e información. Por lo tanto, utilizan
la heuŕıstica para simplificar la toma de decisiones que tienen una alta
probabilidad de ser correctas sin tener que pensarlo todo.
Contenido
Definir el término “heuŕıstica(o)”
La heuŕıstica (reglas emṕıricas) se incluye como elemento clave de la IA
en la siguiente definición: “La inteligencia artificial es la rama de la in-
formática que se ocupa de las formas de representar el conocimiento utili-
zando śımbolos en lugar de números y de las reglas emṕıricas o heuŕısticas,
métodos para procesar la información.” (Enciclopedia Británica)
Al utilizar la heuŕıstica, uno no tiene que volver a pensar completamente
qué hacer cada vez que se encuentra con un problema similar.
Ejemplos de algoritmos heuŕıstico.
Un algoritmo heuŕıstico es un algoritmo diseñado para resolver un proble-
ma de forma más rápida y eficiente que los métodos tradicionales, sacrifi-
cando la optimización, la exactitud, la precisión o la exhaustividad por la
velocidad.
Los siguientes son ejemplos conocidos de algoritmos “inteligentes” que
utilizan simplificaciones y métodos inteligentes para resolver problemas
computacionalmente complejos.
• Swarm Intelligence.
La inteligencia de enjambre se refiere al comportamiento colectivo de
los sistemas descentralizados y puede utilizarse para describir siste-
mas tanto naturales como artificiales.
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• Tabu Search.
Esta técnica heuŕıstica utiliza tabús generados dinámicamente para
guiar la búsqueda de soluciones hacia las soluciones óptimas. Exa-
mina las posibles soluciones a un problema y comprueba los vecinos
locales inmediatos para encontrar una solución mejorada.
• Simulated Annealing.
El recocido simulado se utiliza en la optimización global y puede dar
una aproximación razonable de un óptimo global para una función
con un gran espacio de búsqueda.
• Genetic Algorithms.
Los algoritmos genéticos requieren una representación genética del
dominio de la solución y una función de aptitud para evaluar el do-
minio de la solución.
• Artificial Neural Networks.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos capaces de re-
conocer patrones y aprender de las máquinas, en los que un sistema
analiza un conjunto de datos de entrenamiento y luego es capaz de
categorizar nuevos ejemplos y datos.
• Support Vector Machines.
Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son modelos con datos de
entrenamiento utilizados por la inteligencia artificial para reconocer
patrones y analizar datos. Estos algoritmos se utilizan para el análisis
de regresión y la clasificación.
Diferencia entre un heuŕıstico y uno no heuŕıstico
• Heuŕıstico
◦ Son adecuados para su uso en problemas de optimización.
◦ Se basa en la intuición, conjeturas o exploraciones.
◦ Por lo general, producen un resultado subóptimo; sin embargo,
los resultados óptimos son posibles.
• No Heuŕıstico
◦ Son muy importantes en las operaciones de misión cŕıtica, por
ejemplo, apagar un reactor que no funciona correctamente.
◦ A veces, son basados en un modelo en el que la información sobre
la escena se considera incierta o desconocida.
Conclusiones
Aunque la heuŕıstica puede no llegar a la solución óptima, nos permite ace-
lerar nuestro proceso en la toma de decisiones y lograr una solución adecuada a
corto plazo. Hay ocasiones en las que cuando no se llega a la solución perfecta,
se utiliza una decisión imperfecta pero satisfactoria, y esto funciona bien en
situaciones en las que la velocidad importa más que la precisión.
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Referencias
[1] Kenny, V., Nathal, M., & Saldana, S. (2014). Heuristic algorithms. Visited
on Oct, 20, 2018.
[2] Lumelsky, V. J. (1985). On non-heuristic motion planning in unknown en-
vironment. IFAC Proceedings Volumes, 18(16), 299-304.
[3] Rao, N. S., Kareti, S., Shi, W., & Iyengar, S. S. (1993). Robot navigation
in unknown terrains: Introductory survey of non-heuristic algorithms (No.
ORNL/TM-12410). Oak Ridge National Lab., TN (United States).
[4] Turban, E., & Frenzel, L. E. (1992). Expert Systems and Applied Artificial
Intelligence (Macmillan Pub Co; International edición). Peaarson College
Div.
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