Dominio propio y dominio del observador
> ¿Por qué en la pág. 138 del libro base de
> teoría no se explican los términos
> Dominio Propio y Domino del Observador?
La razón por la cual en la página 138 no se explican ambos términos y
sólo se aplican al problema de la búsqueda heurística es que se suponen
explicados con detalle en el apartado 2.3(pág. 69).
En esencia, la
figura del dominio del observador (DO) sirve para poder distinguir
lo que el sistema realmente hace y "comprende" (es decir, utiliza), lo
que se denomina dominio propio (DP), de lo que se dice que hace (DO). En
el caso de la búsqueda heurística, el DO considera los problemas a los
que se aplica (los que aunque no exista solución
algorítmica calculable, existe una aproximación razonable basada en
aplicar conocimiento del dominio). En estos problemas, la traducción de
dichos objetivos declarados en el DO al DP se concreta en aplicar
métodos basados en el uso de las llamadas funciones de
evaluación heurística (DP). Es decir, en el DP el algoritmo no sabe
nada sobre si el conocimiento que aplica es o no heurístico, no tiene la
posibilidad de elegir entre éste y otro distinto, sino que lo aplica
directamente.Como ejemplo alternativo piense en el método
comentado al fina del capítulo: Análisis de Medios Fines. En este caso,
el sistema conoce en el DP que tiene que encontrar una secuencia de
operadores que le conduzcan desde una situación dada hasta una cierta
meta o destino. Por eso se encarga de realizar secuencias
alternativas de estados+operadores que satisfagan el enlace buscado. Sin
embargo, el resto de los métodos de búsqueda de los capítulos 3 y 4 no
son conscientes de que se busca dicho enlace. No saben distinguir entre
el conocimiento de control (lograr el enlace) y el
conocimiento del dominio (operadores y estados). En aquéllos se aplica
un operador aplicable a un nodo dado en función de un criterio y se para
cuando se cumplen las condiciones de ser meta sin más.
>En la pág. 142, fig. 4.1 se aplican según
>la propia figura las reglas R1 y R4, cuando creo que las
>que aplica son R2 y R3. Podría decir si es una
>errata del libro o un error de interpretación
>por mi parte?
Efectivamente, se trata de una errata en la transcripción de la figura.
>En la pág. 143, cuando dice: Distancia(Madrid,Santander) =
>Distancia(Madrid,Cáceres)+Distancia-aérea(Cáceres,Santander);
>se supone que luego Distancia-aérea(Cáceres,Santander) se descompone
>en las distancias entre Cáceres-Palencia y Palencia-Santander?
Lo que usted propone es erróneo. En cada etapa del proceso de búsqueda
se calcula el valor de la distancia asociada a un nodo mediante la suma
de dos valores. El primero indica el camino recorrido desde el comienzo
hasta entonces (p.ej., Distancia (Madrid, Cáceres)) y
el segundo es una estimación del camino que queda por recorrer. Por eso,
en este último caso se elige la distancia aérea total que resta por
atravesar, porque es un buen estimador (por debajo de la distancia real)
de lo que realmente hay hasta la meta. Por lo tanto, se
presupone que la distancia se está calculando desde Cáceres. En
realidad, sería como decir: pongamos que estamos en Cáceres y venimos de
Madrid (con lo cual ya sabemos la distancia real entre ambas ciudades) y
queremos calcular la distancia que hay en este punto desde
Madrid a Santander. En definitiva, le aconsejo que lea lo explicado para
el algoritmo A*.Lo importante de todo esto es que comprenda que la
búsqueda heurística consiste básicamente en estimar el valor real de un
nodo (entendiendo por valor: bondad, distancia a la meta,
coste de cálculo, etc.) aplicando un evaluador heurístico que no es más
que una traducción numérica de un criterio válido en el dominio (p.ej.
en caminos, la distancia área -o en línea recta- a la meta).
>El concepto de meseta elevada y borde de la meseta aparece
>varias veces en los procedimientos de búsqueda en
>este tema 4. ¿Podría dar una explicación
>muy práctica de estos conceptos?. Tal y como están
>explicados en el libro, no están nada claros.
Creo que la definición de la página 147 es bastante sencilla: nodos o
puntos para los que el valor de la función de evaluación heurística es
el mismo. Por otro lado, tal y como el sobrenombre indica (meseta),
estos valores están por encima del resto de los valores que
les rodean, por lo que pudiera parecer que se ha alcanzado el valor
óptimo de la función. No obstante, habrá que comprobar que el algoritmo
está continuamente eligiendo valores en torno a una meseta. Una forma,
por ejemplo, consiste en comprobar que se está repitiendo
la selección de nodos ya elegidos en dicha meseta.
>Por último, sería muy importante ver un ejemplo
>totalmente práctico y sencillo de cómo funcionan
>las listas ABIERTA y CERRADA, viendo en cada momento del
>proceso de búsqueda su contenido, sobre todo si se
>sigue el algoritmo A*.
Sólo tiene usted que leer los ejercicios resueltos que aparecen en el CD
de la escuela o en la página Web indicada en la Guía del curso. En el
examen de septiembre del año 97 el
primer problema contiene exactamente lo que usted desea.