La efectividad de una búsqueda se puede medir al menos de tres maneras. Primero, ¿encuentra alguna solución (integridad)?
En segundo lugar, ¿es una buena solución (una con un bajo costo de ruta)?
Tercero, ¿cuál es el costo de búsqueda asociado con el tiempo y la memoria necesarios para encontrar una solución?
En comparación con las estructuras gráficas, es más factible buscar árboles (el costo de la ruta sigue siendo el mismo).
Esto se debe a que los gráficos contienen bucles.
La complejidad del tiempo y el espacio aumenta a medida que encontramos formas de abordar los bucles presentes en los gráficos.
Tiempo porque el bucle puede llevarnos a buscar la misma parte de la estructura del gráfico una y otra vez.
Espacio porque necesitamos hacer un seguimiento de los nodos ya buscados.
Además, en algunos casos, la integridad no está asegurada en las búsquedas de gráficos.
- ¿Cómo aprende una red neuronal? ¿Es por un algoritmo de propagación hacia atrás?
- ¿Hay una IA que no pasó la prueba de Turing intencionalmente?
- ¿Puede la inteligencia artificial ser omnisciente?
- ¿Cómo resuelve RELU los gradientes que desaparecen y explotan en la red neuronal?
- Cómo programar un software básico de estacionamiento autónomo