2.1.3 AI/Estado y Búsqueda No Informada

Temas:
Core

• Representación del espacio de estados de un problema:
  1. Especificación de estados, metas y operadores
  2. Factorización de estados en representaciones (espacios de hipótesis)
  3. Resolución de problemas mediante búsqueda en grafos:
     1. por ejemplo, Grafos como un espacio y recorridos de árboles como exploración de ese espacio
     2. Construcción dinámica del grafo (no dada de antemano)
• Búsqueda en grafo no informada para resolución de problemas:
  1. Búsqueda en amplitud
  2. Búsqueda en profundidad:
     1. Con profundización iterativa
  3. Búsqueda de costo uniforme
• Complejidades de espacio y tiempo de los algoritmos de búsqueda en grafos
• Búsqueda bidireccional

Non Core

• Comprensión del espacio de búsqueda:
  1. Construcción de árboles de búsqueda
  2. Espacios de búsqueda dinámicos
  3. Explosión combinatoria del espacio de búsqueda
  4. Topología del espacio de búsqueda (por ejemplo, crestas, puntos de silla, mínimos locales)

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
Core:

1. Diseñar la representación del espacio de estados para un rompecabezas (por ejemplo, N-reinas o problema de los 3 jarrones) [Aplicar]
2. Seleccionar e implementar un algoritmo de búsqueda no informada apropiado para un problema (por ejemplo, tres en raya), y caracterizar sus complejidades de tiempo y espacio [Aplicar]