Los algoritmos de búsqueda informada tienen información sobre el estado del objetivo que ayuda a una búsqueda más eficiente. Esta información se obtiene mediante una función que estima qué tan cerca está un estado del estado objetivo. Ejemplo: búsqueda codiciosa y búsqueda gráfica.
Los algoritmos de búsqueda no informados no tienen información adicional sobre el Node objetivo que no sea la proporcionada en la definición del problema. Los planes para alcanzar el estado objetivo desde el estado inicial difieren solo por el orden y la duración de las acciones. Ejemplos: búsqueda primero en profundidad y búsqueda primero en amplitud .
Prerrequisito: Algoritmos de Búsqueda en Inteligencia Artificial
Soluciones Búsqueda informada frente a búsqueda no informada se representa gráficamente de la siguiente manera:
| Parámetros | Búsqueda informada | Búsqueda desinformada |
|---|---|---|
| Conocido como | También se conoce como búsqueda heurística. | También se conoce como búsqueda a ciegas. |
| Usando el conocimiento | Utiliza el conocimiento para el proceso de búsqueda. | No utiliza el conocimiento para el proceso de búsqueda. |
| Actuación | Encuentra una solución más rápidamente. | Encuentra la solución lenta en comparación con una búsqueda informada. |
| Terminación | Puede o no estar completo. | Siempre está completo. |
| factor de costo | El costo es bajo. | El costo es alto. |
| Tiempo | Consume menos tiempo debido a la búsqueda rápida. | Consume un tiempo moderado debido a la búsqueda lenta. |
| Dirección | Hay una dirección dada sobre la solución. | No se da ninguna sugerencia con respecto a la solución en él. |
| Implementación | Es menos largo mientras se implementa. | Es más largo mientras se implementa. |
| Eficiencia | Es más eficiente ya que la eficiencia tiene en cuenta el costo y el rendimiento. El costo incurrido es menor y la velocidad de búsqueda de soluciones es rápida. | Es comparativamente menos eficiente ya que el costo incurrido es mayor y la velocidad para encontrar la solución Breadth-First es lenta. |
| Requisitos computacionales | Los requisitos computacionales se reducen. | Requerimientos computacionales comparativamente más altos. |
| Tamaño de los problemas de búsqueda | Tener un amplio alcance en términos de manejo de grandes problemas de búsqueda. | Resolver una tarea de búsqueda masiva es un desafío. |
| Ejemplos de algoritmos |
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