UNIDAD IV. REPRESENTACION Y SOLUCION DE PROBLEMAS

MODELO ANÁLOGO La analogía se refiere así al procedimiento de transferir (es decir, duplicar y revisar) un modelo desde un "sistema" al otro. No hace necesario ninguna lengua específica de modelar. En el contrario el modelo importado puede estar en cualquier lengua descrito arriba EXISTEN MODELOS MECÁNICOS, COMO:  La regla de cálculo que permite agregar juntas de dos longitudes lineares. Porque las escalas en la regla son logarítmicas, la adición da la misma lectura en la escala que habría hecho una multiplicación de los dos números originales.  La curva catenaria invertida se ha utilizado como modelo de la bóveda de piedra. Las fuerzas de la compresión en la bóveda son substituidas por la tensión en la catenaria mientras que la forma permanece invariable.  "La casa es una máquina para vivir en ella" (Le Corbusier, 1923, 100). 

Representación grafica Gráfica o gráfico son las denominaciones de la representación de datos, generalmente numéricos, mediante recursos gráficos (líneas, vectores, superficies o símbolos), para que se manifieste visualmente la relación que guardan entre sí. También puede ser un conjunto de puntos, que se plasman en coordenadas cartesianas, y sirven para analizar el comportamiento de un proceso, o un conjunto de elementos o signos que permiten la interpretación de un fenómeno. La representación gráfica permite establecer valores que no han sido obtenidos experimentalmente, sino mediante la interpolación (lectura entre puntos) y la extrapolación (valores fuera del intervalo experimental).

Arboles “and” y “or” Un árbol AND –OR es un árbol n-ario, utilizado para representar conocimiento sobre grupos de tareas que se deben ejecutar para lograr algún objetivo. En la figura 1 aparece un ejemplo de un Árbol And-OR, que explica la manera de hacer la tarea T1. Un árbol And-Or tiene dos tipos de nodo los And y los nodos Or. Por ejemplo, para el árbol de la figura 1 se tiene que para lograr T1, se deben realizar las tareas T2, T3, T4 (un nodo AND). Por su parte, para hacer la tarea T2, es suficiente terminar T5 o T6 (Un nodo Or). Las tareas T4, T5, T9, etc., que no están compuestas por subtareas, se conocen como tareas atómicas.

Nodos, arcos y operadores NODO: En informática, de forma muy general, un nodo es un punto de intersección o unión de varios elementos que confluyen en el mismo lugar. Arcos: Arco, del latín arcus, derivado del indoeuropeo arkw, [ ] es el elemento constructivo lineal de forma curvada, que salva el espacio entre dos pilares o muros. OPERADORES: Los operadores permiten enfocar la búsqueda vinculando términos de búsqueda y definiendo la relación entre ellos. La biblioteca-e reconoce los siguientes tipos de operadores.  Operadores booleanos  Operadores de posición  Operadores relacionales

EL CASO DE LA HOJA DE CÁLCULO Las hojas de cálculos electrónicas o computarizadas son de origen mucho reciente. Muchas revistas le otorgan a Dan Bricklin el título de "padre" de las hojas de cálculo electrónicas. Una hoja de cálculo es un programa que permite a los usuarios realizar tareas sin hacer ningún tipo de programación. CADA CELDA DE ESTA HOJA, PUEDE CONTENER 3 TIPOS DE ENTRADAS:  Información numérica, por ejemplo números;  Información alfabética o alfanumérica (palabras, letras, caracteres, números no utilizados en un cálculo) y  Columnas con fórmulas, usualmente comenzadas con letras de celdas.

RESOLUCION DE PROBLEMAS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL Las técnicas de solución de problemas en IA, en general, incorporan un proceso de búsqueda. Todo proceso de búsqueda puede ser visualizado como el recorrido por un árbol en el que cada nodo representa un estado y cada rama representa las relaciones entre los estados cuyos nodos conecta. En general, las reglas contienen en forma implícita el árbol, y se genera en forma explícita sólo aquellas partes que se decide explorar.

GENERACION Y PRUEBA LA GENERACIÓN Y PRUEBA TIENE 3 PASOS: 1.Generar una posible solución. (Estado o camino). 2. Comprobar para ver si es una solución, mediante comparación con los elementos del conjunto de objetivos aceptables. 3. Si la solución ha sido encontrada salir, de otra manera, retornar al paso 1.

Funciones Heurísticas La palabra heurística, se deriva del verbo griego heuriskein, que significa "encontrar" o "descubrir". El término técnico "heurística" ha adoptado diversas connotaciones a lo largo de la historia de la IA. En 1957, George Polya publicó un importante libro titulado How to Solve it (Cómo resolverlo), en donde el término "heurística" se aplicaba al estudio de métodos para descubrir e inventar técnicas para la resolución de problemas, especialmente para problemas relacionados con demostraciones matemáticas.

Actualmente, el término heurística se utiliza más bien como adjetivo, para referirse a cualquier técnica que permita mejorar el desempeño de caso promedio en una tarea de resolución de problemas, aunque no necesariamente permita mejorar el desempeño del peor de los casos. Específicamente, en el área de los algoritmos de búsqueda, se refiere a una función mediante la cual se obtiene un estimado del costo de una solución.

CARACTERISTICAS DE LAS FUNCIONES HEURÍSTICAS h1, el número de casillas que están en posición incorrecta. h1 = 7 en el ejemplo h2, la suma de las distancias verticales y horizontales (distancia Manhattan). h2 = 18 en el ejemplo IF para todos los estados n entonces h2 domina a h1 si h2 domina a h1, h2 es más eficiente que h1 se expande todo nodo con lo que es decir que se expande todo nodo con ya que todos los nodos que expande h2 también los expande h1, y h1 puede expandir más. por tanto, es mejor tener heurísticas con valores altos siempre y cuando no sobreestimen.