Referencias Bibliográficas: [#!Goldberg89!#,#!Nilsson01!#,#!Russell03!#,#!Ponce14!#]
Temas
- Búsqueda estocástica:
- Simulated annealing
- Algoritmos genéticos
- Búsqueda de árbol Monte-Carlo
- Construcción de árboles de búsqueda, espacio de búsqueda dinámico, explosión combinatoria del espacio de búsqueda.
- Implementación de búsqueda A *, búsqueda en haz.
- Búsqueda Minimax, poda alfa-beta.
- Búsqueda Expectimax (MDP-Solving) y los nodos de azar.
Objetivos de Aprendizaje
- Diseñar e implementar una solución a un problema con algoritmo genético [Usar]
- Diseñar e implementar un esquema de recocido simulado (simulated annealing) para evitar mínimos locales en un problema [Usar]
- Diseñar e implementar una búsqueda A* y búsqueda en haz (beam search) para solucionar un problema [Usar]
- Aplicar búsqueda minimax con poda alfa-beta para simplifiar el espacio de búsqueda en un juego con dos jugadores [Usar]
- Comparar y contrastar los algoritmos genéticos con técnicas clásicas de búsqueda [Usar]
- Comparar y contrastar la aplicabilidad de varias heurísticas de búsqueda, para un determinado problema [Usar]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
