4.37.2.4 Búsqueda Avanzada (18 horas) [Habilidades a,j]

Referencias Bibliográficas: [Goldberg, 1989,Nilsson, 2001,Russell and Norvig, 2003,Ponce-Gallegos et al., 2014] Temas
  1. Búsqueda estocástica:
    1. Simulated annealing
    2. Algoritmos genéticos
    3. Búsqueda de árbol Monte-Carlo
  2. Construcción de árboles de búsqueda, espacio de búsqueda dinámico, explosión combinatoria del espacio de búsqueda.
  3. Implementación de búsqueda A *, búsqueda en haz.
  4. Búsqueda Minimax, poda alfa-beta.
  5. Búsqueda Expectimax (MDP-Solving) y los nodos de azar.
Objetivos de Aprendizaje
  1. Diseñar e implementar una solución a un problema con algoritmo genético [Usage]
  2. Diseñar e implementar un esquema de recocido simulado (simulated annealing) para evitar mínimos locales en un problema [Usage]
  3. Diseñar e implementar una búsqueda A* y búsqueda en haz (beam search) para solucionar un problema [Usage]
  4. Aplicar búsqueda minimax con poda alfa-beta para simplifiar el espacio de búsqueda en un juego con dos jugadores [Usage]
  5. Comparar y contrastar los algoritmos genéticos con técnicas clásicas de búsqueda [Usage]
  6. Comparar y contrastar la aplicabilidad de varias heurísticas de búsqueda, para un determinado problema [Usage]



Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM