Apuntes del vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=5NgNicANyqM

  • Conceptos iniciales
    • Agent
    • State
    • Initial state: punto inicial para el algoritmo de búsqueda
    • actions: acciones que se pueden tomar en un estado concreto
      • Es una función: recoge el estado (input) y devuelve las acciones que se pueden tomar en ese estado.
    • transition model: qué estado resulta tras realizar una acción en un estado
    • state space: conjunto de todos los estados intermedios
    • grafo: representa los estados (nodos) y las acciones (aristas) que cambian de estados
    • goal test: determinar si el estado es el objetivo final
    • path cost function: coste asociado a una ruta concreta
    • optimal solution: la mejor solución posible
    • nodo: estructura de datos que contiene:
      • un estado
      • un padre
      • una acción (de padre a nodo)
      • coste de ruta (de inicio a actual)
    • approach
      • Empezar con la frontier (frontera) del estado inicial
      • Mejora: almacenar los nodos visitados, para evitar bucles que visita hacia adelante y hacia atrás.
      • repetir:
        • si la frontera está vacía (no más caminos), no hay solución posible
        • elimina un nodo de la frontera
        • si el nodo es el estado objetivo (goal state), ya tenemos la solución
        • Mejora: añade el nodo actual a nodos visitados
        • expandir el nodo, añadiendo los nodos resultantes a la frontera
          • Mejora: solo se añade si no están ya en la frontera ni en la lista de nodos explorados.
        • Mejora: stack (pila): last in first out (LIFO) para decidir qué nodo se explora el siguiente.
          • Enfoque de búsqueda en profundidad.
        • Mejora: queue (cola): first in first out (FIFO) para decidir qué nodo se explora el siguiente.
          • Enfoque de búsqueda en anchura.