ıllı Internet y Tecnologías de la Información (2018)

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ıllı Heurística (informática) : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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Este artículo trata sobre la heurística en todas y cada una de las ramas de informática. Para la heurística en los antivirus, véase Heurística en antivirus.

En ciencias de la computación, 2 objetivos esenciales son localizar algoritmos con buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones, generalmente las perfectas. Una heurística es un algoritmo que abandona uno o bien los dos objetivos; por poner un ejemplo, generalmente hallan buenas soluciones, si bien no hay pruebas de que la solución no pueda ser arbitrariamente equivocada en ciertos casos; o bien se ejecuta razonablemente veloz, si bien no existe tampoco prueba de que siempre y en toda circunstancia va a ser de este modo. Las heurísticas normalmente son utilizadas cuando no hay una solución perfecta bajo las limitaciones dadas (tiempo, espacio, etcétera), o bien cuando no existe completamente.


A menudo, pueden encontrarse instancias específicas del inconveniente donde la heurística generará resultados malísimos o bien se ejecutará muy de manera lenta. Incluso de este modo, estas instancias específicas pueden ser ignoradas por el hecho de que no deberían acontecer jamás en la práctica por ser de origen teorético. Por consiguiente, el empleo de heurísticas es común en el planeta real.



Heurísticas para localizar el camino más corto


Para inconvenientes de busca del camino más corto el término tiene un significado más concreto. En un caso así una heurística es una función matemática, h(n)undefined definida en los nodos de un árbol de busca , que sirve como una estimación del costo del camino más económico de un nodo dado hasta el nodo objetivo. Las heurísticas se utilizan en los algoritmos de busca informada como la busca ególatra. La busca ególatra elegirá el nodo que tiene el valor más bajo en la función heurística. A* expandirá los nodos que tienen el valor más bajo para g(n)+h(n)undefined, donde g(n)undefined es el costo (preciso) del camino desde el estado inicial al nodo actual. Cuando h(n)undefined es aceptable, esto es si h(n)undefined jamás sobrevalora los costos de localizar el objetivo; A* es seguramente perfecto.


Un inconveniente tradicional que utiliza heurísticas es el rompecabezas-n. Contar el número de casillas mal puestas y localizar la suma de la distancia Manhattan entre cada bloque y su situación al objetivo son heurísticas utilizadas de manera frecuente para este inconveniente.Se efectúa desde la categoría gramatical.


Efecto de las heurísticas en el desempeño computacional


En cualquier inconveniente de busca donde hay bundefined opciones en todos y cada nodo y una profundidad dundefined al nodo objetivo, un algoritmo de busca ingenuo va a deber buscar potencialmente entre bdundefined nodos ya antes de hallar la solución. Las heurísticas mejoran la eficacia de los algoritmos de busca reduciendo el factor de ramificación de bundefined a (idealmente) una incesante b*undefined.


Aunque cualquier heurística aceptable va a devolver una contestación perfecta, una heurística que devuelve un factor de ramificación más bajo es computacionalmente más eficaz para el inconveniente particularmente. Puede probarse que una heurística h2(n)undefined es mejor que otra h1(n)undefined, si h2(n)undefined domina h1(n)undefined, esto desea decir que h2(n)=h1(n)undefined para todo nundefined.


Heurísticas en la inteligencia artificial


Muchos algoritmos en la inteligencia artificial son heurísticos por naturaleza, o bien utilizan reglas heurísticas. Un caso reciente es SpamAssassin que utiliza una extensa pluralidad de reglas heurísticas para determinar en el momento en que un e-mail es spam. Cualquiera de las reglas utilizadas de forma independiente pueden llevar a fallos de clasificación, mas cuando se unen múltiples reglas heurísticas, la solución es más robusta y verosímil. Esto lleva por nombre alta verosimilitud en el reconocimiento de patrones (extraído de las estadísticas en las que se fundamenta). Cuando se utiliza la palabra heurística en el procesamiento del lenguaje basado en reglas, el reconocimiento de patrones o bien el procesamiento de imágenes, es utilizada para referirse a las reglas.


Simplificación de problemas


Una forma de lograr una solución al inconveniente primordial es plantear un inconveniente más fácil cuya solución es igual al inconveniente primordial. Dicha heurística puede no ser capaz de hallar todas y cada una de las soluciones del inconveniente primordial, mas puede localizar una más veloz pues el inconveniente simplificado es considerablemente más simple de solucionar.


Un ejemplo de un algoritmo heurístico puede encontrarse en los buscadores. En un inicio, el heurístico procura todas y cada una de las posibilidades en todos y cada paso, como el algoritmo de busca más complejo. Mas puede dejar de buscar si la posibilidad actual es peor que la mejor solución ya encontrada. En tales inconvenientes de busca, la heurística se puede emplear a fin de que los peores caminos sean eliminados lo antes posible.


Virus scanning


Muchos escáner de virus usan formas heuréticas con el propósito de advertir virus o bien otras formas de malware. El escáner heurístico busca familias de virus para relacionarlos con virus ya existentes, con un género de reglas diferentes en dependencia del virus.Si se observa que un fichero o bien un ejecutable tiene unas partes de código que lo relacionan con el virus y está efectuando ese género de actividad , entonces el escáner advierte que el fichero está inficionado. La parte más avanzada de estos motores heurísticos es que puede trabajar contra virus enormemente polinomizados, contra los que un escáner simple no puede hacer nada al no estar en su base de datos.


Véase también


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