🌸 3.8 BÚSQUEDA SISTEMÁTICA

 

   Fundamento teórico

La búsqueda sistemática es un conjunto de métodos utilizados en inteligencia artificial para explorar un espacio de estados de manera ordenada con el objetivo de encontrar una solución a un problema.

Este tipo de búsqueda examina los estados posibles siguiendo una estrategia definida, evitando la exploración aleatoria. Su objetivo es garantizar que, si existe una solución, el sistema pueda encontrarla de forma eficiente o al menos organizada.

La búsqueda sistemática es la base de muchos algoritmos de IA, ya que permite resolver problemas como rutas óptimas, juegos, planificación y toma de decisiones.

Ejemplo:
Un GPS que busca la ruta más corta entre dos ciudades analiza diferentes caminos de manera sistemática hasta encontrar el mejor.

 Características principales

• 📌 Explora el espacio de estados de forma organizada.
• 📌 No es aleatoria.
• 📌 Puede ser completa (encuentra solución si existe).
• 📌 Puede ser óptima dependiendo del algoritmo.
• 📌 Se basa en nodos, estados y transiciones.

 Importancia

• Permite resolver problemas complejos de forma estructurada.
• Es la base de algoritmos de IA.
• Facilita la toma de decisiones automatizadas.

 Ventajas

• Orden en la exploración.
• Posibilidad de encontrar soluciones óptimas.
• Aplicable a múltiples problemas.

 Limitaciones

• Puede consumir mucho tiempo.
• Puede requerir mucha memoria.
• No siempre es eficiente en espacios grandes.

 Aplicaciones

• Sistemas de navegación (GPS)
• Videojuegos
• Robótica
• Planificación automática

Video explicativo:

Práctica:

Actividad: Identificación de búsqueda

Escribe 5 problemas reales donde se utilice búsqueda sistemática.

Ejemplo:

• Encontrar ruta en Google Maps
• Resolver un laberinto

📄 Ver práctica en PDF

Evaluación:

1. ¿Qué es la búsqueda sistemática?
2. ¿Cuál es su objetivo?
3. ¿Dónde se aplica?
4. ¿Qué ventajas tiene?
5. Da un ejemplo real.

 Conclusión:

La búsqueda sistemática permite explorar soluciones de manera ordenada dentro de un espacio de estados, siendo fundamental para la inteligencia artificial moderna.

 Referencias APA 7

• Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach.
• Nilsson, N. (1998). Artificial intelligence: A new synthesis.