METODO DE BUSQUEDA
Escalada de la colina
Cintia Andrango
6to Sistemas
Algoritmo de ascensión en colina es una técnica de optimización matemática que pertenece a la familia de búsqueda local. Es un algoritmo iterativo que se inicia con una solución arbitraria a un problema, a continuación, intenta encontrar una solución mejor por incrementalmente el cambio de un solo elemento de la solución. Si el cambio produce una mejor solución, se hace un cambio incremental a la nueva solución, repitiendo hasta que no mejoras adicionales se pueden encontrar, Es bueno para encontrar un óptimo local (una solución que no se puede mejorar teniendo en cuenta una configuración de vecino) pero no es necesariamente garantía de encontrar la mejor solución posible (el óptimo global) de todas las posibles soluciones (el espacio de búsqueda).
DEFINICIÓN
Los algoritmos de ascenso a colina son típicamente locales, ya que deciden qué hacer, mirando únicamente a las consecuencias inmediatas de sus opciones. Puede que nunca lleguen a encontrar una solución, si son atrapados en estados que no son el objetivo, desde donde no se puede hallar mejores estados, por ejemplo:
1. Un máximo local, que es un estado mejor que sus vecinos pero no es mejor que otros que están algo más alejados.
2. Una meseta, es un espacio de búsqueda en el que todo un conjunto de estados vecinos tienen igual valor.
3. Un risco, que es un tipo especial de máximo local, imposible de atravesar con movimientos simples.
Hay algunas formas que pueden ayudar a solventar estos problemas, aunque no existe garantía:
1. Para evitar máximos locales, regresar a un estado anterior y explorar en una dirección diferente.
2. Para casos de mesetas, dar un salto grande en alguna dirección y tratar de encontrar una nueva sección del espacio de estado.
3. Para los riscos, aplicar dos o más reglas, antes de realizar una prueba del nuevo estado, esto equivale a moverse en varias direcciones a la vez.
Los algoritmos de ascenso a colina, a pesar de explorar sólo un paso adelante, al examinar el nuevo estado pueden incluir una cierta cantidad de información global codificada en la función objetivo o función heurística.
