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Lecciones del curso (6)
  1. 01 · Agentes y entornos
  2. 02 · Búsqueda no informada e informada (A*)
  3. 03 · Búsqueda local y optimización
  4. 04 · Búsqueda adversarial y juegos
  5. 05 · Problemas de satisfacción de restricciones
  6. 06 · Evaluación final del curso

Lección 3 de 6 · 7 min de lectura

Búsqueda local y optimización

Optimiza cuando no importa el camino sino el resultado, con ascenso de colina, reinicios aleatorios, recocido simulado y algoritmos genéticos, y mide su tasa de éxito.

Al terminar esta lección
  • · Explicar cuándo conviene la búsqueda local en lugar de buscar caminos
  • · Implementar ascenso de colina y recocido simulado y entender los óptimos locales
  • · Comparar algoritmos de optimización con tasa de éxito medida y semillas fijas
Escuela de Inteligencia Artificial

Esta lección es parte de la Escuela de Inteligencia Artificial: todas sus rutas durante 12 meses, a tu ritmo y con certificado.

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