Algoritmo de búsqueda A*

Contenido

• 1 Motivación y Descripción
• 2 Propiedades
• 3 Complejidad computacional
• 4 Complejidad en memoria
• 5 Implementación en pseudocódigo
  
  
  • 5.1 ALGORITMO A*
  • 5.2 TRATAR_SUCESOR
• 6 Enlaces externos 

El algoritmo de búsqueda A* (A Estrella) se clasifica dentro de los algoritmos de búsqueda en grafos. Presentado por primera vez en 1968 por Peter E. Hart, Nils J. Nilsson y Bertram Raphael, el algoritmo encuentra, siempre y cuando se cumplan unas determinadas condiciones, el camino de menor coste entre un nodo origen y uno objetivo.

Motivación y Descripción

El problema de algunos algoritmos de búsqueda en grafos informados, como puede ser el algoritmo voraz, es que se guían en exclusiva por la función heurística, la cual puede no indicar el camino de coste más bajo, o por el coste real de desplazarse de un nodo a otro (como los algoritmos de escalada), pudiéndose dar el caso de que sea necesario realizar un movimiento de coste mayor para alcanzar la solución. Es por ello bastante intuitivo el hecho de que un buen algoritmo de búsqueda informada debería tener en cuenta ambos factores, el valor heurístico de los nodos y el coste real del recorrido.

Así, el algoritmo A* utiliza una función de evaluación f(n) = g(n) + h(n), donde h(n) representa el valor heurístico del nodo a evaluar desde el actual, n, hasta el final, y g(n), el coste real del camino recorrido para llegar a dicho nodo, n. A* mantiene dos estructuras de datos auxiliares, que podemos denominar abiertos, implementado como una cola de prioridad (ordenada por el valor f(n) de cada nodo), y cerrados, donde se guarda la información de los nodos que ya han sido visitados. En cada paso del algoritmo, se expande el nodo que esté primero en abiertos, y en caso de que no sea un nodo objetivo, calcula la f(n) de todos sus hijos, los inserta en abiertos, y pasa el nodo evaluado a cerrados.

El algoritmo es una combinación entre búsquedas del tipo primero en anchura con primero en profundidad: mientras que h(n) tiende a primero en profundidad, g(n) tiende a primero en anchura. De este modo, se cambia de camino de búsqueda cada vez que existen nodos más prometedores.

Propiedades

Como todo algoritmo de búsqueda en anchura, A* es un algoritmo completo: en caso de existir una solución, siempre dará con ella.

Si para todo nodo n del grafo se cumple g(n) = 0, nos encontramos ante una búsqueda voraz. Si para todo nodo n del grafo se cumple h(n) = 0, A* pasa a ser una búsqueda de coste uniforme no informada.

Para garantizar la optimalidad del algoritmo, la función h(n) debe ser admisible, esto es, que no sobrestime el coste real de alcanzar el nodo objetivo.

De no cumplirse dicha condición, el algoritmo pasa a denominarse simplemente A, y a pesar de seguir siendo completo, no se asegura que el resultado obtenido sea el camino de coste mínimo. Asimismo, si garantizamos que h(n) es consistente (o monótona), es decir, que para cualquier nodo n y cualquiera de sus sucesores, el coste estimado de alcanzar el objetivo desde n no es mayor que el de alcanzar el sucesor más el coste de alcanzar el objetivo desde el sucesor.

Complejidad computacional

La complejidad computacional del algoritmo está íntimamente relacionada con la calidad de la heurística que se utilice en el problema. En el caso peor, con una heurística de pésima calidad, la complejidad será exponencial, mientras que en el caso mejor, con una buena h(n), el algoritmo se ejecutará en tiempo lineal. Para que esto último suceda, se debe cumplir que

donde h* es una heurística óptima para el problema, como por ejemplo, el coste real de alcanzar el objetivo.

Complejidad en memoria

El espacio requerido por A* para ser ejecutado es su mayor problema. Dado que tiene que almacenar todos los posibles siguientes nodos de cada estado, la cantidad de memoria que requerirá será exponencial con respecto al tamaño del problema. Para solucionar este problema, se han propuesto diversas variaciones de este algoritmo, como pueden ser RTA*, IDA* o SMA*.

Implementación en pseudocódigo

ALGORITMO A*

ABIERTOS := [INICIAL]            //inicialización
CERRADOS := []
f'(INICIAL) := h'(INICIAL)
repetir
   si ABIERTOS = [] entonces FALLO
   si no                           // quedan nodos
      extraer MEJORNODO de ABIERTOS con f' mí­nima
         // cola de prioridad
      mover MEJORNODO de ABIERTOS a CERRADOS
      si MEJORNODO contiene estado_objetivo entonces
         SOLUCION_ENCONTRADA := TRUE
      si no
         generar SUCESORES de MEJORNODO
         para cada SUCESOR hacer TRATAR_SUCESOR
hasta SOLUCION_ENCONTRADA o FALLO

 TRATAR_SUCESOR

SUCESOR.ANTERIOR := VIEJO     // coste del camino hasta SUCESOR
caso SUCESOR = VIEJO perteneciente a CERRADOS
   si g(SUCESOR) < g(VIEJO) entonces // (no si monotoní­a)
      // nos quedamos con el camino de menor coste

      VIEJO.ANTERIOR := MEJORNODO
      actualizar g(VIEJO) y f'(VIEJO)
      propagar g a sucesores de VIEJO
   eliminar SUCESOR
   añadir VIEJO a SUCESORES_MEJORNODO
caso SUCESOR = VIEJO perteneciente a ABIERTOS
   si g(SUCESOR) < g(VIEJO) entonces
      // nos quedamos con el camino de menor coste
      VIEJO.ANTERIOR := MEJORNODO
      actualizar g(VIEJO) y f'(VIEJO)
   eliminar SUCESOR
   añadir VIEJO a SUCESORES_MEJORNODO
caso SUCESOR no estaba en ABIERTOS ni CERRADOS
   añadir SUCESOR a ABIERTOS
   añadir SUCESOR a SUCESORES_MEJORNODO
   f'(SUCESOR) := g(SUCESOR) + h'(SUCESOR)