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Use with ChatGPT / Claude Auto-scroll A
El grupo se presenta y anuncia que explicará el algoritmo de Jim Crane o ascenso a colinas. Se introduce brevemente el tema del video.
hola muy buenas a todos yo soy sinde infante y junto con mi grupo sus mora ana torres y líneas vamos a presentarles todos sobre el algoritmo de jim crane y si es de tu interés quédate y disfruta elvídeo
Se explica la idea general del algoritmo: partir de una solución inicial e ir mejorándola paso a paso. También se describen problemas comunes como máximos locales, mesetas y riscos, junto con algunas estrategias para intentar evitarlos.
yuka emmy se trata de un algoritmo que comienza con una solución arbitraria a un problema luego intenta encontrar una mejor incrementalmente a un único elemento de solución es decir si el cambio produce una mejor solución otro cambio incrementalse le realiza a esta nueva solución repitiendo este proceso una y otra vez hasta que no se puedan encontrar más mejores los algoritmos de ascenso a colinas son típicamente locales ya que deciden qué hacer mirando únicamente a lasconsecuencias inmediatas de sus opciones puede que nunca lleguen a encontrar una solución si son atrapados en un estado que no son el objetivo desde no pueden hallar mejores estados por ejemplo un máximo local que es un estado mejorque sus vecinos pero no es mejor que otros que están algo más alejados una maceta es un espacio de búsqueda en el que todo un conjunto de estados vecinos tienen igual valor finalmente un riesgo que es un tipo
especial del máximo local imposible de atravesar con movimientos simples hay algunas formas que pueden ayudar a solventar estos problemas aunque éstos no existe garantía el primero que es para evitar máximos locales consiste en regresar a un estado anteriory explorar en una dirección diferente para los casos de mesetas dar un salto grande en alguna dirección y tratar de encontrar una buena sección del espacio de estado y para los riscos aplicar dos o más reglas antes derealizar una prueba del nuevo estado esto equivale a moverse en varias direcciones a la vez a continuación vamos a ver un ejemplo para entender mucho mejor el tema hola a todos a continuación yo les está demostrando un ejercicio
Se desarrolla un ejercicio paso a paso para encontrar la mejor ruta en un árbol de nodos usando el criterio de menor costo. El recorrido muestra cómo el algoritmo avanza, retrocede cuando se atasca y finalmente encuentra la meta.
práctico acerca de este tema para observar su funcionamiento aquí tenemos el árbol de nube el cual tiene un inicio conformado por el nuevo número 10 y una meta que se encuentra en esta ubicación lo que debemos hacer esbuscar la mejor ruta para llegar a nuestra meta teniendo en cuenta que esta ruta tenga los menores costos entonces lo primero que debemos hacer es elegir el primer nivel para dónde vamos a iniciar el recorrido en este casonuestro carmen nivel está conformado por los nuevos números 5 y número 7 elegimos el nodo de menor valor recuerden que estamos tratando de elegir los menores costos posibles para esta ruta entonces siempre vamos a elegir el menor elegimosel número 5 y seguimos con el recorrido para el siguiente nivel en el nivel número 2 encontramos con el nuevo 3 y el nodo 2 que son los que están después del próximo como quien dice son los hijos
del nuevo 5 entonces elegimos el nodo 2 el cual tiene dos nodos a su cargo que viene siendo el no 26 y el nuevo 5 los cuales conforman el nivel número 3 de este es el cogemos el nodonúmero 5 luego seguimos avanzando de nivel llegamos al nivel número 4 conformado por el 11 y el nuevo número 2 elegimos el número 1 pero vemos que este no tiene otra salida por lo cual debemos regresarnos al primernivel en el primer nivel como ya seguimos esta ruta y no encontramos una solución debemos seguir a la siguiente ruta entonces elegimos el número 7 el nuevo número 7 vemos que tiene dos nodos a su cargo 15 nudos6 y el número 4 que vienen conformando el nivel número 5 elegimos el nodo número 4 para seguir con nuestro recorrido este nodo tiene a su vez dos nodos que le siguen entonces este viene siendo el nivel número
6 de este escogemos el nuevo número 7 y de equipo luego escogemos entre el nodo número 3 y el nuevo número 1 que conforman el nivel número 7 escogemos el modo número uno pero vemos que tampoco tiene unasalida esta es una ruta que hasta ahí llega no tenemos para donde más avanzar por lo cual debemos subir de nivel en el nivel número 1 vemos que como ya carl intenté pero no pude entonces voy a seguircon la ruta que había seguido primero porque quizás en el camino este no me sirvió pero en el nodo 3 y me puede servir por lo cual paso al número 3 el cual tiene dos nodos a su cargoel nodo número 7 y el número 4 los cuales conforman en el nivel número 8 de estos nodos vamos a escoger el nodo número 4 ya que sabemos que siempre vamos a escoger lo que tenga un menor malo
después de acoger el nuevo número 4 vemos que tenemos la meta que ya la hemos encontrado y el nodo número tres que conforman el nivel número 9 y hemos encontrado la solución tenemos de la ruta para llegar ala meta desde nuestro inicio es y este es el no inicial 5-1 número 5 no número 3 un nuevo número 4 y la meta y acá le subraya un poco el recorrido que se deberá hacer para llegar a
Se cierra la explicación con una conclusión sobre las ventajas del algoritmo. Se resume que, aunque explora de forma local, puede incorporar información útil en la función heurística.
esto fue todo muchas gracias por suerte finalmente podemos decir que los algoritmos de ascenso a colina gaming a pesar de explorar sólo un paso adelante al examinar al le gustado pueden incluir una cierta cantidad de información global codificadaen la función objetivo o función heurística