Cervantes Ciencia Vol. 121 p. 1-2

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Un supuesto muy arraigado en la visión de caja negra de los sistemas es que un modelo computacional es direccional: calcula desde las entradas hacia las salidas y no puede invertirse simplemente. Esto implica que la resolución de un problema de simulación es diferente de la resolución de un problema de optimización o de modelización.



Para resolver un problema de simulación, sólo tenemos que aplicar el modelo a algunas entradas y simplemente esperar el resultado. Sin embargo, la resolución de un problema de optimización o de modelización requiere la identificación de un objeto concreto en un espacio de posibilidades.

Este espacio puede ser, y suele ser, enorme. Esto nos lleva a la idea de que el proceso de resolución de problemas puede verse como una búsqueda a través de un conjunto potencialmente enorme de posibilidades para encontrar la solución deseada. Por lo tanto, los problemas que deben ser resueltos de esta manera pueden ser vistos como problemas de búsqueda.


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Este punto de vista conduce naturalmente al concepto de espacio de búsqueda, que es la colección de todos los objetos de interés, incluida la solución que buscamos. Dependiendo de la tarea en cuestión, el espacio de búsqueda consiste en todas las posibles entradas de un modelo (problemas de optimización), o todos los posibles modelos computacionales que describen el fenómeno que estudiamos (problemas de modelización).


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La especificación del espacio de búsqueda es el primer paso para definir un problema de búsqueda. El segundo paso es la definición de una solución. Para los problemas de optimización, dicha definición puede ser explícita, por ejemplo, una configuración del tablero en la que el número de reinas controladas sea cero, o implícita, por ejemplo, un recorrido que sea el más corto de todos los recorridos.


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Esta noción de resolución de problemas como búsqueda nos proporciona una ventaja inmediata: podemos distinguir entre los problemas (de búsqueda) -que definen los espacios de búsqueda- y los solucionadores de problemas -que son métodos que nos indican cómo movernos por los espacios de búsqueda.



Con este artículo cerramos la serie sobre los errores en computación. Recuerda que en Hive me consigues como @abdulmath



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