complejidad de un problema.

Presentación del tema: "complejidad de un problema."— Transcripción de la presentación:

1 complejidad de un problema.

2 ¿Y para qué me sirve saber esto?
Muchos de los problemas de la vida real tienen una complejidad difícil de manejar.

3 Repaso - Complejidad Complejidad de un algoritmo:
Cantidad de operaciones elementales que se efectúan en el peor caso (en función del tamaño de los datos de entrada). Complejidad de un problema: complejidad del algoritmo más eficiente para resolverlo. Clases de complejidad: Clase P (polinomial) Clase NP (no-determinista polinomial) Clase EXP (exponencial)

4 Repaso - Complejidad (2)
Problema abierto: PNP? Clases: NP-completo NP-difícil Problemas de optimización: algunos en P. muchos en NP-completo o NP-difícil (por ejemplo, Problema del Viajante de Comercio).

5 Entonces... ¿Porque uso computadoras?
Usar computadoras es más barato, son más rápidas y dan buenos resultados.

6 Aproximaciones y Heurísticas
Si modificamos el problema de tal manera que la respuesta nos ayude, entonces es útil.

7 ¿Qué es una heurística? Heurística, del griego “heuriskein” significa encontrar o descubrir. La heurística trata de métodos o algoritmos exploratorios durante la resolución de problemas en los cuales las soluciones se descubren por la evaluación del progreso logrado en la búsqueda de un resultado final.

8 Algoritmo Heurístico Un algoritmo heurístico es un procedimiento de búsqueda de soluciones casi optimales a un coste computacional razonable, sin ser capaz de garantizar la factibilidad de las soluciones empleadas ni determinar a que distancia de la solución optima nos encontramos.

9 Características... No aseguran dar el resultado optimo.
Correcto No aseguran dar el resultado optimo. No se puede asegurar que tan bueno es el resultado. El tiempo de los resultados es aceptable. Se pueden hacer estudios estadísticos sobre los resultados.

10 Aprendizaje automático
Es la disciplina de la ciencia de la computación que estudia un subconjunto de metaheurísticas que tienen la propiedad de “aprender” heurísticas.

11 Recordando... Problema Algoritmo Entrada Proceso Resultado Salida

12 Lo que busca... Entrada Lo que se aprende Salida Salida Proceso

13 Cosas que hay que tener en cuenta cuando se enseña...
Entrenamiento: Supervisados ó no supervisados. Muestras de entrenamiento y prueba. Sesgo. Interpretación de los resultados.