Aplicaciones basada en Agentes

del Problema de Bsqueda

Jose Aguilar

Cemisid, Facultad de Ingeniera

Universidad de los Andes

Mrida, Venezuela

aguilar@ula.ve

J. Aguilar 2

Agentes de Bsqueda

Definicin de un problema desde la IA:

Test Objetivo

Espacio de Estados

Estado Inicial

Operadores: Funcion sucesor

Funcin de Costo para evaluar caminos

Otros aspectos:

Reduccin del espacio

da caminos

Bsqueda de Soluciones

Despus de definir un problema, se prosigue

con la bsqueda de la solucin.

La bsqueda se hace en el espacio de

estados,

Por ejemplo, la idea es mantener y ampliar un

conjunto de secuencias de solucin parciales.

Se busca generar una secuencia de acciones

para lograr el estado meta.

4Agentes y Bsqueda Algoritmo de bsqueda:

Permitir la transicin entre estados usando los operadores

Controlar esos movimientos

Proceso de Bsqueda bsqueda ciega (Bsquedas sin contar con

informacin): no utiliza informacin sobre el problema.

No existe informacin acerca de los pasos necesarios o

costos para pasar de un estado a otro. Normalmente, se

realiza una bsqueda exhautiva.

Bsqueda heuristicas (Bsqueda respaldada con

informacin): usan informacin sobre el problema como

costos, etc. se posee informacin muy valiosa para

orientar la bsqueda para que sea mas ptima

J. Aguilar

Estrategias de BsquedaBsqueda No Informada

(Ciega)

1. Bsqueda por amplitud

2. Bsqueda de costo uniforme

3. Bsqueda por profundidad

4. Bsqueda limitada por

profundidad

5. Bsqueda por profundizacin

iterativa

6. Bsqueda bidireccional

Bsqueda Informada

(Heurstica))

1. Bsqueda avara

2. Bsqueda A*

3. Bsqueda A*PI

4. Bsqueda A*SRM

Muchas otras heursticas!!!

rbol de Bsqueda

Esencial para la bsqueda ciega

La raz del rbol de bsqueda corresponde al estado

inicial

Los nodos hoja del rbol de bsqueda o no se han

expandido, o no tienen sucesores, por lo que al expandirlos

generaron un conjunto vaco

7Algoritmo General de bsqueda ciega

Iniciar rbol de bsqueda con el edo. inicial del problema

Si no hay candidato para expandir entonces

falla

de lo contrario

escoger nodo hoja para expandir segn estrategia

Si nodo es edo. objetivo entonces

Solucin del problema

de lo contrario

expandir nodo y aadir nuevo nodo al rbol de bsqueda

J. Aguilar

Algoritmos de Bsqueda Informados

Usan funciones de evaluacin y se

detienen al conseguir una buena solucin

Algoritmos heursticas Minimizar costo estimado para alcanzar objetivo desde

donde estoy

Ejemplo: Algoritmo de Bsqueda Primero el Mejor

para expandir

Clasificacin Iterativo (Descenso de Gradiente, Algoritmos Genticos,

Temple Simulado) vs. Constructivo (Primero el Mejor)

Bsqueda Local (Temple Simulado) vs. Bsqueda

Global (Algoritmos Genticos)

9Agentes y Bsqueda Algoritmo Heurstica General (CONTRUCTIVO)

Crear rbol de bsqueda solo con nodo raz

Crear una lista de vecinos al nodo actual para expandir

Seleccionar cada nodo de la lista y evaluar solucin

parcial (uso Funcin de Evaluacin)

Escoger para expandir mejor sucesor y repetir si no

es edo. objetivo

Hillclimb (ITERATIVO: mejora solucin inicial)

Actual = Solucin-Inicial(problema)

Lazo hasta converger

prximo= solucin vecina a la actual (problema)

Si valor(actual) >valor(prximo)

actual=prximo

Bsqueda Local

Problema: cuidado con los mximos locales

Funcin Objetivo

Espacio de

SolucionesEdo. Actual

Mximo Global

Mximo Local

Mximo Local

Plano

Ejemplos de aplicaciones en

Agentes del Problema de

Bsqueda

J. Aguilar 12

Agentes de Bsqueda

Agente: Adivina Quin

Objetivo: Adivinar personajes

Estados y operadores: rbol Binario de

bsqueda, con las posibles respuesta de las

preguntas que el agente le realiza al usuario

J. Aguilar 13

Agentes de Bsqueda

J. Aguilar 14

Agentes de Bsqueda

Agente: Adivina Quin

Tcnica: Algoritmo de Profundidad para

identificar quien es el personaje que esta

describiendo el usuario

De llegar al Nodo Hoja y no se encuentra el

personaje o de no ser correcto el personaje,

se debe agregar en la hoja

Taxonoma del Agente Adivina Quin.

Adivina Quien

Preguntas

Respuestas

Razonamiento

Le falta aprender para adaptarse

Ver modelo del rbol

Agentes de Bsqueda

Agente: Agente Personal Inteligente de

manejo de correos LIAM

Objetivo: manejar los correos electrnicos

del usuario: Acceder, Responder, Filtrar,

Eliminar,

J. Aguilar 17

J. Aguilar 18

Agentes de Bsqueda

Agente: LIAM

Caso: responder automticamente ciertos correos

con ciertas palabras claves.

Estado Inicial: pgina en Internet especifica (es.wikipedia.org/)

Objetivo: Encontrar la pagina que contenga todas las palabras

claves dentro del grafo.

Espacio de Estados (caminos): recorrido por las pginas de

laWeb

Acciones (Operadores): Ir entre las pginas

Estado Objetivo: Pgina que contenga el mismo numero de

palabras claves, definidas en el correo electrnico.

J. Aguilar 19

Agentes de Bsqueda

Agente: LIAM

Tcnica: Bsqueda Ciega por extensin o por

amplitud

Entrada: Lista de palabras claves tomadas del correo que se

determin que necesitaba respuesta

Proceso: Recorre el grafo de conexiones de la web por amplitud

(breadth first search) buscando por cada nodo cual es el que

contiene toda las palabras claves de la lista de entrada. En caso

de que no consiga el nodo con la lista de palabras indicadas no

responde el correo.

Salida: Retorna el URL de la pagina que contiene toda la

informacin solicitada.

Responder correos

automticamente

J. Aguilar 21

Agentes de Bsqueda

Agente: viajero

Objetivo: permitirle al usuario obtener

informacin y organizar viajes de manera fcil

y rpida de acuerdo a sus intereses

Estados y operadores: Bsqueda de viaje,

grafo de las ciudades

J. Aguilar 22

Agentes de BsquedaAgente: viajero

Tcnica:2 fases: recomendar y buscar sitio ms barato

Primera fase

1. El agente recorre el grafo de las ciudades, comparando la

descripcin de cada ciudad con las preferencias del cliente.

2. Cada vez que encuentra una ciudad, guarda el camino desde

la ciudad de origen a la ciudad recomendada.

3. Si tomamos en cuenta cual es la prioridad (clima, idioma)

el agente hace el recorrido ms ptimo a la ciudad

recomendada.

4. Skytravel le mostrar al usuario las ciudades recomendadas,

usando porcentajes segn sus preferencias

Bsqueda informada

y no informada

J. Aguilar 23

Agentes de Bsqueda

Agente: viajero

Tcnica: Para el recorrido del grafo se usa el algoritmo de profundidad,

Este algoritmo visita todas las

ciudades y cada vez que encuentre

una ciudad que llene un porcentaje

de las preferencias del cliente la

ciudad ser guardada en una lista de

ciudades recomendadas .

J. Aguilar 24

Agentes de Bsqueda

Agente: viajero

Tcnica: En las preferencia del cliente se usan 5 atributos que corresponden al

clima, idioma, moneda, monumentos y tipo de relieve. Y cada ciudad

tendr en sus caractersticas los mismos atributos

El modelo matemtico para compararlos es

Si encuentran las ciudades que cumplan con un mnimo del 50 %

Si Cliente_atributo(i) es igual ciudad_atrib(i)

entoncespref (i)=1

Sino pref(i)=0

J. Aguilar 25

Agentes de Bsqueda

Agente: viajero

Tcnica:

Segunda fase

Luego de tener la lista de las ciudades se usa el algoritmo Dijkstra para

encontrar el camino menos costoso entre la ciudad de origen y las ciudades

recomendadas.

Cada valor o peso de los arcos corresponde al costo del vuelo.

La medida de rendimiento es la suma total del costo de los vuelos que se debe

minimizar para ofrecer al cliente.

Dubi 74%

Roma 59%

Miln 58%

HongKong 50%

J. Aguilar 26

Agentes de Bsqueda

Agente: Buscador de informacin sobre la

Web

Objetivo: permitirle al usuario obtener

informacin de manera fcil y rpida de

acuerdo a sus intereses en la web

Tcnica: Se manejan dos tipos de busqueda:1. Bsqueda por similitud de perfiles(amplitud).

2. Bsqueda de caminos (dikjstra)

Vengle

J. Aguilar 27

Agentes de BsquedaAgente: Buscador de informacin sobre la Web

Estado inicial: Nodo inicial (Perfil del usuario del usuario).

Objetivo: Buscar informacin entre los amigos del usuario que

compartan caractersticas y gustos similares

Acciones: Desplazarse sobre los nodos (perfiles), Buscar

similitudes con el perfil del

usuario.

Algoritmos de Bsqueda: Bsqueda por profundidad limitada

iterativa(3 niveles).

bsqueda por similitud de perfiles: G el grafo de usuarios, n el

nodo del usuario actual y to el topico de busqueda

actual(Peliculas,comida,lugares,..)

Vengle

J. Aguilar 28

Agentes de BsquedaAgente: Buscador de informacin sobre la Web

Se asignar a cada perfil (perteneciente al rbol de amigos del

usuario) un grado de similitud de valor GS,

Vengle

el valor GS es el peso

del arco para la

bsqueda del usuario

mas semejante

J. Aguilar 29

Agentes de BsquedaAgente: Agente Buscador de informacin sobre

la Web

Vengle

Al usuario: Mayte Tovar

Se le recomienda comer:

Brownie,Burrito,Cochinita pibil,Estofado

irlands,Gujeolpan,Hoe,Nasigoreng,Palak

paneer,Pastel de limn,Pastel de queso,Pollo

tandoori,Quiche,Revuelto de

huevo,Samgyeopsal,Sashimi,Sinseollo,Tabule,T

arta de fresas,Tarta de moras,

A traves del usuario: Angelica Amaya

J. Aguilar 30

Agentes de Bsqueda

Agente: Icemart: La Nevera Inteligente

Objetivo: ayuda a gestionar la alimentacin del

usuario, ofreciendo distintos servicios entre

los cuales est la creacin de dietas basadas

en su organismo, recomendacin de platos y

creacin de listas de compras con los

alimentos escasos en la nevera

J. Aguilar 31

Agentes de Bsqueda

Agente: Icemart: La Nevera Inteligente

Estados y operadores:

El grafo simula el comportamiento de una red de flujo con

pesos en los arcos y nodos y sirve como mecanismo para

almacenar y razonar sobre los gustos del usuario.

Los nodos son recetas y su peso representa el gusto del

usuario por dicha receta, dicho valor se calcula en base a la

cantidad de veces que se ha elegido la receta;

el peso de los arcos representa el gusto por la combinacin de

dos recetas y se calcula en base a la cantidad de veces que se

elige un platillo que contenga dicha combinacin.

J. Aguilar 32

Agentes de Bsqueda

Agente: Icemart: La Nevera Inteligente

Estados y operadores: Para agregar o quitar (consumir o desechar) elementos de la

nevera se hacen disponibles o no recetas,

Si una receta est disponible se agrega al grafo; cuando una receta no est disponible no se saca del grafo sin embargo se

pinta el nodo como no disponible.

Los nodos que se conectan directamente a la entrada de la red representan los platos fuertes; a su vez estos nodos se

conectan a los acompaantes en un siguiente nivel, etc.

El platillo se elige recorriendo la red y hallando el camino con mayor peso,

Ejemplo del grafo de bsqueda:

J. Aguilar 34

Agentes de Bsqueda

Agente: Agente recolector de productos en un

supermercado

Objetivo: Prestar el servicio de recoleccin

automtica de productos para un cliente en un

supermercado

J. Aguilar 35

Agentes de Bsqueda

Agente: Agente recolector de productos en un

supermercado

Estado inicial: Posicin actual y lista de productos

Objetivo: Encontrar el numero mnimo de recorridos y sus

caminos mnimos para recoger todos los productos.

Espacio de estados (caminos): posibles recorrido por los

productos.

Acciones (operadores): Ir entre productos

Funcin de costo: Suma de distancias

Algoritmo de bsqueda a utilizar: Resolucin del problema

de la mochila y viajero de comercio.

J. Aguilar 36

Agentes de BsquedaAgente: Agente recolector de productos en un

supermercado

Tcnica: Calcula la forma ms ptima para recolectar todos los

productos tomando en cuenta la capacidad mxima de

objetos que puede cargar el agente y que se espera que todos

los productos sean recolectados en el menor nmero de

recorridos

problema de la mochila

Estos recorridos por un algoritmo que calcule la forma ms corta de realizarlos. Este proceso se repite tantas veces como

numero de recorridos sean necesarios para recolectar todos

los productos de la lista.

Viajero de comercio (algoritmo de Dijkstra)

J. Aguilar 37

Agentes de BsquedaAgente: Agente recolector de productos en un

supermercado

Tcnica: Los posibles recorridos hasta los productos son analizados a

traves de un grafo donde el agente siempre arranca desde el

nodo inicial A.

Ir al video

J. Aguilar 39

ConclusionesBases en teora de grafos

Algoritmos de bsqueda

Algoritmos de caminos ms corto

Algoritmos de flujos mximo, y muchos ms

Bases en problemas de optimizacin combinatoria

Muchas tcnicas de optimizacin (quizs inteligentes)

posibles a usar:

Bio-inspiradas: computacin evolutivas, redes neuronales, etc.

Emulando fenmenos fsicos: recocido simulado, etc.

.

GRACIAS

MERCI

BEAUCOUP

Thanks

Gracias

Sitinaka

www.ing.ula.ve/~aguilar

Diusulupagui

Merci

Thanks

Obrigado

Danke

http://www.ing.ula.ve/~aguilar/actividad-docente/IA.html