Tema8 Flashcards
(48 cards)
¿Qué es un algoritmo de búsqueda y por qué es importante en optimización?
Es un método para explorar soluciones en un espacio de búsqueda, con el objetivo de encontrar la mejor solución posible.
¿Cuál es la diferencia entre un algoritmo de búsqueda global y uno local?
Los algoritmos globales exploran todo el espacio de soluciones, evitando óptimos locales. Mientras que los locales mejoran iterativamente una solución inicial moviéndose a soluciones cercanas vecinas, pudiendo llevar a óptimos locales.
¿Cómo funciona la búsqueda en amplitud (BFS)?
Explora todos los nodos de un nivel antes de pasar al siguiente, utilizando una cola para almacenar los nodos pendientes.
¿En qué se diferencia la búsqueda en profundidad (DFS) de la búsqueda en amplitud (BFS)?
DFS explora primero los nodos más profundos antes de retroceder, mientras que BFS explora nivel por nivel.
¿Cuál es la función de la heurística en el algoritmo A*?
Estima el costo restante para alcanzar la solución óptima, combinando costo real y costo estimado.
¿Cómo mejora la búsqueda en profundidad con heurísticas?
Permite evaluar y ordenar los nodos para priorizar los más prometedores, en lugar de expandirlos en orden arbitrario.
¿En qué consiste el algoritmo MinMax?
Se usa en juegos de suma cero para minimizar la peor pérdida posible del jugador.
¿Cómo funciona la técnica de ramificación y poda?
Explora soluciones en un árbol y descarta ramas no prometedoras, reduciendo el espacio de búsqueda.
¿La búsqueda en amplitud (BFS) usa una estructura de datos tipo cola? (Sí/No)
Sí.
¿El algoritmo DFS garantiza encontrar la solución más corta en todos los casos? (Sí/No)
No.
¿El algoritmo A* es una combinación de BFS y heurísticas? (Sí/No)
Sí.
¿El método de ramificación y poda puede reducir el tiempo de búsqueda en problemas grandes? (Sí/No)
Sí.
¿El algoritmo MinMax se aplica en juegos con adversarios? (Sí/No)
Sí.
¿La búsqueda en profundidad (DFS) puede quedar atrapada en ciclos en grafos sin control adicional? (Sí/No)
Sí.
¿El algoritmo A* siempre encuentra la solución óptima si la heurística es admisible? (Sí/No)
Sí.
¿Ramificación y poda siempre encuentra la mejor solución? (Sí/No)
Sí, si la función de costo está bien definida.
La búsqueda en amplitud (BFS) usa una estructura de ____.
cola.
La búsqueda en profundidad (DFS) se implementa con una estructura de ____.
pila.
En el algoritmo A*, la función de evaluación se define como f(n) = ____ + ____.
g(n), h(n).
El algoritmo MinMax se basa en minimizar la ____ esperada del jugador.
pérdida.
La técnica de ramificación y poda mejora la búsqueda al eliminar ____.
ramas innecesarias.
En BFS, el nodo raíz se coloca primero en la ____.
cola.
En DFS, se exploran primero los nodos más ____.
profundos.
En MinMax, los nodos representan posibles ____ del juego.
movimientos.
