En este curso, explicamos los métodos de búsqueda heurística para la resolución de problemas, ilustrados con varios ejemplos. Empezaremos definiendo la heurística y describiendo sus ventajas e inconvenientes. Luego, aprenderás sobre la técnica de cálculo heurístico y los componentes de una función heurística. A continuación, analizaremos la escalada sencilla de colinas, uno de los enfoques más sencillos para implementar una heurística, junto con sus estrategias, desafíos

A continuación, el curso pasa al mejor algoritmo de búsqueda inicial y describe el principio básico en el que se basa y el esquema del algoritmo. A continuación, se explora una búsqueda heurística de un espacio de estados hipotético y el rastro de la ejecución de la primera búsqueda más adecuada. A continuación, analizamos los factores a tener en cuenta al medir el rendimiento en la resolución de problemas y la admisibilidad de las rutas heurísticas y

Por último, abordamos el algoritmo mini-max para jugar y los pasos para su implementación. Después de eso, descubrirás un minimáximo de dos capas que se aplica a los movimientos del juego Tic-Tac-Toe. Por último, investigamos el algoritmo de reducción alfa-beta utilizado para crear un gráfico hipotético de búsqueda en el espacio de estados y los problemas relacionados con la representación del espacio de estados en la resolución de problemas. Inscríbase ahora para ampliar sus conocimientos sobre la búsqueda heurística en inteligencia artificial