Limitaciones del Algoritmo A.

Nota: esta entrada corresponde a la Tarea 3 de la asignatura Introducción a la Inteligencia Artificial del Máster en Cultura Científica de la Universidad Pública de Navarra .  

En esta actividad se van a analizar las limitaciones del Algoritmo A.

El Algoritmo A * cuyo origen se sitúa en 1968, tiene como principal aplicación el cálculo de rutas de coste mínimo entre dos punto dentro de un grafo complejo, por ello una de sus aplicaciones más habituales es la geolocalización con coordenadas de ubicación por satélite, aunque también se ha usado para ciertos juegos, como el ajedrez.

 

Por otro lado, la información heurística aparece en la escena: es la regla o conjunto de reglas usadas para escoger ramas del espacio de estados que teóricamente conducen hacia una solución aceptable del problema, pero a pesar de mejorar la eficiencia del proceso de búsqueda, a veces pueden no ser completas.

Además utilizan información limitada y por tanto pueden fallar al estar basados en la experiencia o en la intuición, dando lugar a error o a no encontrar la solución al problema.

Para introducir la información heurística a un proceso de búsqueda se usa una función de evaluación, la cual ofrece un medio para clasificar los nodos en el desarrollo y determinar cuál es el más adecuado con bastante certeza; es decir, evalúa cada paso y le da un valor.

¿Dónde encontraremos las limitaciones?

En aquellos casos en los que no se encuentre la función heurística, haya que almacenar un gran volumen de información y no se disponga de memoria suficiente, obteniendo un resultado incorrecto.

En los casos en los que haya que realizar muchas evaluaciones si hay muchos pasos en el proceso.

Y si hubiera otras variables que influyeran directamente en los costes, lo cual afectaría al resultado.