Este repositorio contiene el trabajo realizado en varias prácticas relacionadas con inteligencia artificial. Los temas principales abordados incluyen la implementación de algoritmos de búsqueda, inferencia probabilística y optimización para resolver problemas clásicos como el 8-puzzle, el problema de los misioneros y caníbales, el problema del lobo, cabra y col, así como las 8-reinas.
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8-puzzle: Resolución del problema del 8-puzzle mediante algoritmos de búsqueda ciega y búsqueda informada. Se aplican técnicas como BFS, DFS, A* con heurísticas de fichas descolocadas y Manhattan.
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Misioneros y caníbales / Lobo, Cabra y Col: Aplicación de diferentes algoritmos de búsqueda para resolver estos problemas clásicos de lógica y planificación. Se evalúan los resultados obtenidos con distintos algoritmos, incluyendo BFS, DFS y búsquedas informadas.
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8-reinas: Resolución del problema de las 8-reinas utilizando algoritmos de búsqueda local como Hill-Climbing, Simulated Annealing y algoritmos genéticos. Se implementan y evalúan las soluciones obtenidas.
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Inferencia probabilística en redes Bayesianas: Implementación de algoritmos de inferencia probabilística en Python utilizando el entorno del juego Ghost-hunter PACMAN. El objetivo es rastrear fantasmas invisibles en un entorno de videojuegos simulados utilizando técnicas de inferencia en redes bayesianas.
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Otros: Encontraremos otros problemas resueltos como los TP6 que incluyen cosas como el fifteen puzzle, el problema de la col, lobo y oveja y muchos más.
- Java: El proyecto utiliza Java para implementar los algoritmos de búsqueda y optimización. Asegúrate de tener instalada la versión 1.8 del JDK.
- Librerías: Se utilizan las librerías disponibles en los paquetes
aima.coreyaima.guide la biblioteca AIMA Java. - Python: La práctica 4 requiere Python. Se recomienda utilizar un entorno local de Python con ANACONDA, que incluye librerías preinstaladas y facilita la ejecución de los programas.
- CLIPS: El TP6-1-3 requiere de la utilización de CLIPS para poder ejecutarlo.