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

ıllı IDA : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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El procedimiento IDA* (Iterative Deepening A*) es un algoritmo de busca en grados desarrollado por Korf en 1985? de profundidad iterativa y es una modificación de DFS. Emplea la información heurística de que se dispone sobre el inconveniente para decidir qué nodo expandir ahora, y hasta dónde llegar en todas y cada una de las iteraciones del proceso y


En este algoritmo, como en cualquier algoritmo de profundización iterativa, cada iteración es una busca primero en profundidad. En un caso así la profundidad se fundamenta en la información heurística y acabará no a una determinada profundidad, sino más bien cuando se llegue a un nodo cuyo costo de la función heurística de evaluación f=g+hundefined sea mayor que el presente límite de costo de fundefined. Así en todos y cada iteración se examinan todos y cada uno de los nodos con un costo de fundefined menor o bien igual que el presente límite de costo. Aparte de esto se valoran los nodos del contorno del árbol, que tienen un costo mayor que el presente límite de fundefined, para calcular el límite de fundefined que se usará en la próxima iteración. Este nuevo límite va a ser el valor mínimo de todos y cada uno de los valores de fundefined de los nodos del convocado contorno.



Para desarrollar IDA* se usa el planteamiento heurístico de A* que tiene una forma de busca semejante al BFS y se combina con IDA*. Se acrecienta con cada iteración no la profundidad de niveles sino más bien el costo total del camino y con el comportamiento siguiente: "en todos y cada iteración se efectuará un DFS que se interrumpirá si el costo total (g + h) sobrepasa una variable memoria dada. Esta memoria empieza en el costo estimado del primer estado y se acrecienta por cada iteración del algoritmo. En todos y cada iteración la memoria que se usa para la próxima iteración es el mínimo de los costos de todos y cada uno de los valores superiores a la memoria actual”?. Explicando el algoritmo debe remarcarse que prosigue conservándose la condición hˆ(n) = h(n) a fin de que sea aceptable hˆ(n). El creador de IDA* además de esto plantea que el algoritmo halla el camino perfecto y que expande exactamente el mismo número de nodos que A*. De lo ya antes expuesto se debe recalcar que A* efectúa una busca BFS informada, al paso que IDA* efectúa DFS.? A* crea árboles de busca menores en tanto que se favorece de utilizar un registro de almacenaje en forma de listas abiertas y cerradas, lo que no efectúa IDA*. Esto acarrea a que IDA* utilice menos espacio de memoria al efectuar sus buscas, y no gasta recursos en sostener estas 2 listas. No obstante, el prescindir de un almacenaje lleva consigo fuertes desventajas.?



  • No puede advertir estados repetidos en tanto que no cuenta con un almacenaje de estados visitados en contraste a A*.
  • A* sostiene una frontera de busca a través de la lista abierta donde se guardan los estados visitados, lo que no puede efectuar IDA*.
  • A* usa como frontera una lista ordenada expandiendo los nodos en un orden, al tiempo que IDA* debe emplear una busca de izquierda a derecha simple.

Algoritmos relacionados



  • Fringe Search es una mejora de IDA* que supera muchas de sus limitantes y por su parte consigue mejor desempeño que A*.
  • A* efectúa BFS en lugar de DFS, y consigue caminos inmejorables en determinadas circunstancias, mas se ejecuta con mayor lentitud.


  1. ? abKorf, Richard Y también. «Depth-first iterative-deepening». Artificial Intelligence27 (1): noventa y siete-ciento nueve. doi:10.1016/0004-3702(ochenta y cinco)90084-0. Consultado el veintinueve de octubre de dos mil diecisiete.
  2. ?Mager Hois, Jesús Manuel (dos mil quince). «El Algoritmo Fringe Search como solución superior a A* en la busca de caminos sobre gráficos de malla.». UNAM.
  3. ?Björnsson, Yngvi; Enzenberger, Markus; Holte, Robert C.; Schaeffer, Jonathan (dos mil cinco). «Fringe search: beating A* at pathfinding on game maps». In Proceedings of IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games: ciento veinticinco-ciento treinta y dos. Consultado el veintinueve de octubre de dos mil diecisiete.


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