問題一覧
1
¿Qué técnicas simbólicas se utilizan para encontrar la solución a un problema dado?
Técnicas de Computación clásica (algoritmica) y Técnicas expecíficas de la IA (heurísticas)
2
En el Nivel Conceptual de la definición de un Espacio de Estados:
Se especifican estados y operadores, sin hacer referencia a estructuras de datos o algoritmos que vayan a usarse.
3
¿Qué tipos de problemas encontramos según el conocimiento (la abstracción) del problema?
Problemas de un sólo estado (single state): se conocen las acciones y el estado actual (determinista y accesible). Problemas con varios estados iniciales (multiple state): se conoce las acciones, pero no el estado actual (determinista e inaccesible). Problemas de contingencia: el conocimiento sobre las acciones y el estado actual es incompleto (no determinista e inaccesible). Problemas de exploración: se desconoce completamente las acciones (estados desconocidos).
4
La inferencia es:
Es la obtención de nuevo conocimiento a partir del conocimiento de partida.
5
¿Cuál es la diferencia entre ABIERTO Y CERRADO en la implementación de un problema como búsqueda no informada en un espacio de estados?
Abierto es la frontera, una cola en la que esperan los nodos generados pendientes de ser analizados y expandidos mientras que Cerrado contiene los nodos ya analizados.
6
Una heurística es admisible si:
Si subestima el coste real de llegar al objetivo.
7
La búsqueda A*:
Tiene en cuenta la heurística y la función de coste del camino recorrido.
8
Una búsqueda, en el contexto de Ingeniería del Conocimiento, es:
La exploración del espacio de estados por medio de la generación de sucesores de los estados explorados.
9
¿Cuál es el objetivo del Grado Heurístico en un PSR?
Intenta reducir el factor de ramificación sobre futuras opciones seleccionando la variable, entre las no asignadas, que esté implicada en el mayor número de restricciones.
10
Tratar un problema en general como un Problema de Satisfacción de Restricciones (PSR) confiere varias ventajas importantes:
La función sucesor y el test objetivo pueden escribirse de un modo genérico, podemos desarrollar heurísticas eficaces y genéricas y la estructura del grafo puede usarse para simplificar el proceso de solución.
11
En el Nivel Lógico de la definición de un Espacio de Estados: Se elige una estructura de datos para los estados y pero no se determina el formato de codificación de los operadores.
Se especifican estados y operadores, sin hacer referencia a estructuras de datos o algoritmos que vayan a usarse.
12
¿Cuál es la hipótesis planteada por Newell y Simon en 1976 sobre un Sistema de Símbolos Físicos (SSF)?
Un SSF tiene los medios necesarios y suficientes para producir un comportamiento inteligente.
13
Un espacio de estados es:
Un Modelo matemático de un sistema físico consistente en un árbol en el que se representan todos y cada uno de los posibles estados en los que se puede encontrar el sistema y que debe de ser representable mediante un grafo.
14
Una solución óptima, en el contexto de Ingeniería del Conocimiento, es:
El camino desde el estado inicial al estado objetivo en el que se minimiza la función de coste.
15
¿Qué es un Arco consistente en un PSR?
Un arco (X,Y) es consistente si para todo valor posible x de X existe un valor posible y de la variable Y.
16
Las búsquedas mediante métodos no informados son:
Búsqueda en anchura, de coste uniforme, en profundidad, en profundidad limitada, en profundidad iterativa y bidireccional.
17
Una heurística es dominante si:
Para un problema dado la heuristica es mayor o igual que cualquier otra heuristica para todo nodo.
18
Tratar un problema en general como un Problema de Satisfacción de Restricciones (PSR) confiere varias ventajas importantes:
La función sucesor y el test objetivo pueden escribirse de un modo genérico, podemos desarrollar heurísticas eficaces y genéricas y la estructura del grafo puede usarse para simplificar el proceso de solución.
19
Un símbolo, en el contexto de la Ingeniería del Conocimiento, es:
Algo que representa a otra cosa (objeto físico o concepto). Un símbolo es algo físico.
20
¿Cuáles son los elementos básicos para resolver un problema utilizando la búsqueda en un Espacio de Estados?
La representación del problema, que es específica al problema, y el algoritmo de búsqueda de la solución que es general.
21
¿Qué es la inducción?
Es la capacidad de generar explicaciones plausibles para un cierto hecho que ha ocurrido.
22
¿Qué es la deducción?
La obtención, a partir de leyes generales, de conocimiento particular. De lo general a lo particular.
23
El factor de ramificación, de un árbol de búsqueda, es
El número de sucesores de un nodo
24
El espacio de búsqueda (árbol) se construye incrementalmente sobre el espacio de estados (grafo)
Verdadero
25
Llamamos profundidad de un árbol de búsqueda a:
El número de pasos desde el origen del árbol a la solución
26
Un espacio de estados es:
Un Modelo matemático de un sistema físico consistente en un grafo en el que se representan todos y cada uno de los posibles estados en los que se puede encontrar el sistema y que debe de ser representable mediante un árbol.
27
Los árboles, que se generan al aplicar distintos algoritmos de búsqueda al mismo problema y encontrar el estado final, son iguales
Verdadero
28
La búsqueda, en el contexto de los Espacios de Estados, es:
La exploración simulada del grafo del espacio de estados por medio de la generación de sucesores de los estados ya explorados.
29
La elección del nodo a analizar en cada momento determina una estrategia de búsqueda
Verdadero
30
Aunque el grafo sea finito, el árbol puede ser infinito
Verdadero
31
La expansión de un nodo es:
La acción de añadir los posibles sucesores al nodo.
32
Hablamos de estrategias de búsqueda no informada o ciegas cuando:
Cuando cualquier nodo del árbol de búsqueda es igualmente prometedor para alcanzar la meta.
33
En una búsqueda en profundidad, los mecanismos posibles de control de ciclos son:
1. Mirar los nodos del camino actual es lo más sencillo y lo menos costoso (cada nodo tiene acceso a su padre). 2. Mirar los nodos de ABIERTO (generados sin expandir) 3. Mirar los nodos de CERRADO (estados ya expandidos)
34
La exploración del grafo del espacio de estados consiste en:
Definir Abierto con el estado inicial y definir Cerrado como vacio. A continuación, hacer un bucle mientras Abierto sea distinto de vacio en el que: (1) se expande el arbol extrayendo el primero de Abierto como nodo actual, (2) Poner el nodo actual en Cerrado (3) Comprobar si el estado actual es estado final y finalizar o Generar los sucesores del estado actual.
35
La búsqueda de coste uniforme tiene las siguientes características:
1. Abierto se implementa como una lista de orden creciente por coste de la acción. 2. Es completa encontrando la solución de menor coste. 3. Es óptima si el coste en un sucesor siempre es mayor o igual que el coste en el padre.
36
La mayor debilidad de la búsqueda bidireccional es:
1. Al menos, los nodos de una de las dos partes se deben mantener en memoria para la comparación. 2. Los operadores deben ser invertibles.
37
Una función heurística:
Asocia a cada estado del espacio de estados una cierta cantidad numérica que evalúa de algún modo lo prometedor que es ese estado para alcanzar un estado objetiv
38
f(n) es una estimación optimista de lo que cuesta ir del nodo inicial al nodo final pasando por el nodo n
En las búsquedas A*
39
En un juego de estrategia al que se le puede aplicar el algoritmo minimax, ¿la jugada elegida por MAX, sin usar poda alfa-beta, puede ser distinta de la jugada elegida por MAX usando poda alfa-beta?
Falso
40
La búsqueda avara:
Solo tiene en cuenta la heurística.
41
Hablamos de estrategias de búsqueda informadas o heurísticas a:
Una búsqueda que emplea información del espacio de búsqueda para evaluar el proceso y elegir que nodo del árbol de búsqueda es más prometedor para alcanzar la meta.
42
Entre las opciones que existen para interrumpir la búsqueda Minimax con decisiones imperfectas, las posiciones en reposo consisten en:
Entre las opciones que existen para interrumpir la búsqueda Minimax con decisiones imperfectas, las posiciones en reposo consisten en:
43
Dadas dos funciones heurísticas distintas, una de ellas siempre está más informada que la otra
Falso
44
El orden de los operadores en la búsqueda A*/Avara es relevante
Verdadero
45
Una heurística es consistente si:
Si el valor de la heuristica en el nodo padre es menor o igual que el valor de la heuristica en el nodo hijo mas el coste de ir del nodo padre al nodo hijo.
46
En las búsquedas A*, f(n) es:
El coste real de ir desde el nodo inicial al actual más la estimación desde el nodo actual al nodo meta.
47
Entre las opciones que existen para interrumpir la búsqueda Minimax con decisiones imperfectas, las extensiones singulares consisten en:
Cortar si la posición no es estable. h(n) debe ser aplicada siempre a posiciones que cambien bruscamente de valor.
48
La búsqueda A* tiene las siguientes propiedades:
Si la heurística es admisible, el número de sucesores de todo nodo es finito y el coste de ir de un nodo padre a un nodo hijo siempre es mayor o igual que 0, entonces A*: 1. Es completa, porque si existe solución la encuentra. 2. Es óptima.
49
Las funciones heurísticas se descubren:
Resolviendo modelos simplificados (relajados) del problema real.
50
¿Qué es una heurística en el contexto de Ingeniería del Conocimiento?
Técnica o regla empírica que ayuda a encontrar la solución de un problema (pero que no garantiza que se encuentre).
51
La búsqueda Minimax es:
1. Completa si el árbol es finito. 2. Óptima si el contrincante juega perfectamente.
52
En un problema de satisfacción de restricciones:
El camino que alcanza una solución es irrelevante.
53
Una propiedad fundamental de un problema de satisfacción de restricciones es:
El orden de aplicación de cualquier conjunto de acciones no tiene ningún efecto sobre el resultado.
54
La heurística de mínimos valores restantes, a aplicar en un problema de satisfacción de restricciones, consiste en:
Elegir la variable a la que le quedan menos valores posibles (está más restringida).