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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı Búsqueda por franjas : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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El algoritmo requiere 2 tablas hash para guardar g*(n) y h*(n), donde g*(n) es el costo del camino desde el origen hasta el nodo actual y h(n) es el costo estimado del nodo actual al destino. Para cada nodo visitado se va a guardar este valor con el propósito de sostener una memoria para prosperar la estimación del mejor camino. El costo de preguntar cada nodo es reducido, puesto que la dificultad de una busca en una tabla hash es de O(1). Asimismo se requiere una lista now-later la que es una lista doblemente ligada con 3 punteros: uno cara el nodo inicial, otro al nodo actual y uno al nodo final. Asimismo se emplea una variable de portal que dejará clasificar a los nuevos nodos en potencialmente buenos o bien malos. Con estas estructuras itera sobre la lista, donde la cabecera va a estar al comienzo de la lista. Se recorre toda la lista, mas solamente se expande los nodos vecinos al nodo que es su costo esté por arriba de la variable portal. La expansión se hace en la lista now (siguiente al puntero cabecera). Cuando la lista se concluye y no se ha encontrado al nodo objetivo, se vuelve a empezar desde el principio.


Para apreciar costos se usa heurísticas, donde f*(n) es el costo estimado del nodo actual desde el camino pero corto desde el principio por fin pasando por n. Este se compone por: g(n) es el costo de la senda de busca desde el primer nodo al actual, y h*(n) es la estimación heurística del costo desde el nodo actual al objetivo. La suma f*(x) = g*(x) + h*(x), es el costo de la senda estimada al nodo objetivo. Esta es mayor o bien igual a f(n) que es el costo del camino perfecto.


Considere IDA*, que hace una busca recursiva de izquierda a derecha primero en profundidad desde el nodo raíz, deteniendo la recursividad cuando el propósito se ha encontrado o bien los nodos han alcanzado un máximo valor ƒ. Si ningún objetivo se halla en el primer umbral f, este se acrecienta y el algoritmo busca nuevamente, esto es, itera sobre el umbral.


IDA* presenta 3 grandes ineficiencias: Primeramente, IDA* va a repetir estados cuando existen múltiples (en ocasiones no inmejorables) caminos a un nodo objetivo - esto frecuentemente se soluciona sosteniendo una caché de los estados visitados. IDA* de esta manera perturbado se indica como memoria- mejorada IDA* (ME-IDA*), en tanto que emplea algún grado de almacenaje. Además de esto, IDA* repite todas y cada una de las operaciones anteriores en una busca cuando se itera en un nuevo umbral, lo que es preciso cuando se opera sin almacenaje. A través de el almacenaje de los nodos hoja de una iteración precedente y su empleo como nodos de partida de la próxima, la eficacia de IDA * se acrecienta significativamente (en caso contrario, en la última iteración siempre y en toda circunstancia se debería visitar cada nodo en el árbol).


Búsqueda por Franjas incorpora estas mejoras en IDA*, empleando una estructura de datos que consiste, fundamentalmente, en 2 listas para iterar sobre la frontera o bien franja del árbol de busca. Una lista ahora guarda la iteración actual y la otra lista entonces la iteración que le prosigue inmediatamente. De esta manera, desde el nodo raíz del árbol de busca, ahora va a ser la raíz y después va a estar vacía. Ahora, el algoritmo toma una de 2 acciones: Si ƒ (cabeza) es mayor que el umbral actual, se suprime la cabeza de la lista ahora y se agrega al final de la lista luego; o sea, se guarda la cabeza para la próxima iteración. En caso contrario, si ƒ (cabeza) es menor o bien igual al umbral, se expande la cabeza y más tarde se descarta (agregando sus nodos hijos al principio de la lista ahora). Al final de una iteración se acrecienta el umbral, la lista ahora pasa a ser la precedente lista entonces, y la lista entonces se vacía.


Una diferencia esencial entre la Busca por Franjas y A* es que el contenido de las listas en la primera no necesariamente debe estar ordenado - una ventaja sobre A*, que requiere el, con frecuencia, costoso mantenimiento de orden en su lista abierta. Sin embargo, en contraste a A*, la Busca por Franjas deberá visitar exactamente los mismos nodos en múltiples ocasiones mas, aun de esta manera, el costo de cada visita es incesante en comparación con el tiempo logarítmico que invierte A*, en el peor caso, para ordenar la lista.


Sin embargo, pese a ser no usar una lista ordenada de nodos la mejora en el tiempo promedio de ejecución no reduce de forma radical, ni representa una diminución de la dificultad de A*. Por el otro lado, la Busca por Franjas no garantiza un camino perfecto en un espacio euclidiano en contraste a A* que si lo garantiza.


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