Introducción

En el intrincado mundo de inteligencia artificial (AI), el algoritmo Hill Climbing surge como un método fundamental para la resolución de problemas. Inspirada en el ascenso metafórico de una colina, esta técnica es crucial para navegar por el complejo terreno de los problemas de optimización en la IA. Es un enfoque estratégico para encontrar la solución más eficaz entre muchas posibilidades, lo que la convierte en una piedra angular en diversas aplicaciones de IA.

¿Cómo funciona el algoritmo de escalada de colinas?

El algoritmo Hill Climbing inicia su proceso en un punto base, análogo a estar al pie de una colina, y se embarca en una exploración iterativa de soluciones adyacentes. Como un escalador que evalúa el siguiente mejor paso, cada movimiento del algoritmo es un cambio incremental examinado en comparación con una función objetiva. Esta función guía el algoritmo hacia el pico, asegurando la progresión.

Por ejemplo, una aplicación para resolver laberintos sería genial. En este escenario, cada paso que ejecuta el algoritmo simboliza un movimiento estratégico dentro del laberinto, apuntando a la ruta más corta hacia la salida. El algoritmo evalúa cada paso potencial para determinar su efectividad para acercarlo a la salida, similar a un escalador que mide qué paso lo acercará a la cima de una colina.

Características del algoritmo de escalada de colinas

Las características clave del algoritmo de escalada incluyen:

• Generar y probar el enfoque: Esta característica implica generar soluciones vecinas y evaluar su efectividad, apuntando siempre a un movimiento ascendente en el espacio de la solución.
• Búsqueda local codiciosa: El algoritmo utiliza una estrategia barata, optando por movimientos beneficiosos inmediatos que prometen mejoras locales.
• Sin retroceso: A diferencia de otros algoritmos, Hill Climbing no revisa ni reconsidera decisiones anteriores, avanzando persistentemente en la búsqueda de la solución óptima.

Tipos de algoritmo de escalada de colinas

El algoritmo de escalada se presenta en varias formas, cada una adecuada para escenarios específicos:

Escalada sencilla

Esta versión evalúa las soluciones vecinas y selecciona la primera que mejora el estado actual. Por ejemplo, al optimizar las rutas de entrega se podría elegir la primera ruta alternativa que acorte el tiempo de entrega, incluso si no es óptima. 

Algoritmo:

Paso 1: Comience con un estado inicial.

Paso 2: Compruebe si el estado inicial es el objetivo. Si es así, regrese con éxito y salga.

Paso 3: Ingrese un bucle para buscar un estado mejor continuamente.

• Seleccione un estado vecino dentro del bucle aplicando un operador al estado actual.
• Evalúe este nuevo estado:
  • Si es el estado objetivo, regrese al éxito y salga.
  • Si es mejor que el estado actual, actualice el estado actual a este nuevo estado.
  • Si no es mejor, deséchalo y continúa el ciclo.

Paso 4: Finalice el proceso si no se encuentra un estado mejor y no se logra el objetivo.

Escalada de colinas con el ascenso más empinado

Esta variante evalúa todas las soluciones vecinas, eligiendo la que presenta la mejora más significativa. Al asignar recursos, por ejemplo, evalúa todas las distribuciones posibles para identificar la más eficiente.

Algoritmo:

Paso 1: Evaluar el estado inicial. Si es el objetivo, puedes devolver el éxito; de lo contrario, configúrelo como el estado actual.

Paso 2: Repita hasta que se encuentre una solución o no sea posible mejorar más.

• Inicialice "BEST_SUCCESSOR" como la mejor mejora potencial con respecto al estado actual.
• Para cada operador, aplique al estado actual y luego evalúe el nuevo estado.
  • Si es el objetivo, regresa el éxito.
  • Si es mejor que "BEST_SUCCESSOR", actualice "BEST_SUCCESSOR" a este nuevo estado.
• Si "BEST_SUCCESSOR" es una mejora, actualice el estado actual.

Paso 3: Detenga el algoritmo si no se encuentra una solución o si no es posible realizar más mejoras.

Escalada estocástica de colinas

Introduce aleatoriedad al elegir un vecino aleatorio para la exploración. Este método amplía la búsqueda, evitando la trampa de los óptimos locales. En un juego de ajedrez con IA, esto podría significar elegir aleatoriamente un movimiento entre un conjunto de buenas opciones para sorprender al oponente.

Ejemplos prácticos

Profundicemos en algunos ejemplos prácticos para cada uno e intentemos resolver el problema de encontrar el número máximo en una lista utilizando los tres tipos de algoritmos de escalada. 

Encontrar el número máximo en la lista usando Simple Hill Climbing

Código: 

def simple_hill_climbing(numbers):

    current_index = 0

    while True:

        # Check if next index is within the list range

        if current_index + 1 < len(numbers):

            # Compare with the next number

            if numbers[current_index] < numbers[current_index + 1]:

                current_index += 1

            else:

                # Current number is greater than the next

                return numbers[current_index]

        else:

            # End of the list

            return numbers[current_index]

# Example list of numbers

numbers = [1, 3, 7, 12, 9, 5]

max_number = simple_hill_climbing(numbers)

print(f"The maximum number in the list is: {max_number}")

Salida: El número máximo en la lista es: 12

En este código:

• Partimos del primer número de la lista.
• Lo comparamos con el siguiente número. Si el siguiente número es mayor, pasamos a él.
• El proceso se repite hasta que encontramos un número que no sea menor que el siguiente, lo que indica que hemos encontrado el máximo en el segmento alcanzado de la lista.

Encontrar el número máximo en la lista usando Steepest-Ascent Hill Climbing

Código:

def steepest_ascent_hill_climbing(numbers):

    current_max = numbers[0]

    for num in numbers:

        if num > current_max:

            current_max = num

    return current_max

# Example list of numbers

numbers = [1, 3, 7, 12, 9, 5]

max_number = steepest_ascent_hill_climbing(numbers)

print(f"The maximum number in the list is: {max_number}")

Salida: El número máximo en la lista es 12.

En este código:

• El algoritmo comienza con el primer número como máximo actual.
• Recorre la lista en iteración y actualiza el máximo actual cada vez que encuentra un número mayor.
• El número más grande encontrado después de verificar todos los elementos se devuelve como máximo.

Este ejemplo ilustra la esencia de Steepest-Ascent Hill Climbing, donde todos los "movimientos" posibles (o, en este caso, todos los elementos de la lista) se evalúan para encontrar el mejor.

Encontrar el número máximo en la lista usando Stochastic Hill Climbing

Código:

import random

def stochastic_hill_climbing(numbers):

    current_index = random.randint(0, len(numbers) - 1)

    current_max = numbers[current_index]

    iterations = 100 # Limit the number of iterations to avoid infinite loops

    for _ in range(iterations):

        next_index = random.randint(0, len(numbers) - 1)

        if numbers[next_index] > current_max:

            current_max = numbers[next_index]

    

    return current_max

# Example list of numbers

numbers = [1, 3, 7, 12, 9, 5]

max_number = stochastic_hill_climbing(numbers)

print(f"The maximum number in the list is: {max_number}")

Salida: El número máximo en la lista es: 12

En este código:

• Partimos de una posición aleatoria en la lista.
• Luego, el algoritmo selecciona aleatoriamente otro índice y compara los números.
• Si el nuevo número es mayor, se convierte en el máximo actual.
• Este proceso se repite durante un número fijo de iteraciones (para evitar bucles potencialmente infinitos).

Dado que este enfoque implica aleatoriedad, es posible que no siempre produzca el máximo absoluto, especialmente con iteraciones limitadas, pero ofrece una forma diferente de explorar la lista.

Un ejemplo divertido

Imagínese encontrar el punto más alto de un paisaje que representa los niveles de felicidad a lo largo del día. Usaremos una función simple para simular el nivel de "felicidad" en diferentes momentos.

Aquí está el código Python con explicaciones:

Código

import random

# A simple function to simulate happiness levels

def happiness(time):

    return -((time - 12)**2) + 50

# Hill Climbing algorithm to find the time with the highest happiness

def hill_climbing():

    current_time = random.uniform(0, 24) # Starting at a random time

    current_happiness = happiness(current_time)

    while True:

        # Trying a new time close to the current time

        new_time = current_time + random.uniform(-1, 1)

        new_happiness = happiness(new_time)

        # If the new time is happier, it becomes the new current time

        if new_happiness > current_happiness:

            current_time, current_happiness = new_time, new_happiness

        else:

            # If not happier, we've found the happiest time

            return current_time, current_happiness

# Running the algorithm

best_time, best_happiness = hill_climbing()

print(f"The happiest time is around {best_time:.2f} hours with a happiness level of {best_happiness:.2f}")

Salida

El momento más feliz es alrededor de las 16.57 horas, con un nivel de felicidad de 29.13.

En este código:

• La función de felicidad representa nuestro nivel de felicidad diario, alcanzando su punto máximo alrededor del mediodía.
• La función hill_climbing se inicia aleatoriamente y explora tiempos cercanos para ver si nos hacen 'más felices'.
• Si una hora cercana es más feliz, se convierte en nuestra nueva "hora actual".
• El proceso se repite hasta que ningún momento cercano sea más feliz.

Este ejemplo simplista muestra cómo el algoritmo Hill Climbing puede encontrar una solución óptima (el momento más feliz del día) realizando pequeños cambios y comprobando si mejoran el resultado.

Aplicaciones del algoritmo de escalada de colinas

La versatilidad del algoritmo Hill Climbing se destaca por su amplia gama de aplicaciones:

• Marketing: El algoritmo Hill Climbing cambia las reglas del juego para los gerentes de marketing que elaboran estrategias de primer nivel. Es fundamental para resolver los problemas clásicos del viajante, optimizar las rutas de ventas y reducir el tiempo de viaje. Esto conduce a operaciones de ventas más eficientes y una mejor utilización de los recursos.
• Robótica: El algoritmo desempeña un papel fundamental en la robótica, ya que mejora el rendimiento y la coordinación de varios componentes robóticos. Esto conduce a sistemas robóticos más sofisticados y eficientes que realizan tareas complejas.
• Programación de trabajos: Dentro de los sistemas informáticos, Hill Climbing es clave en la programación de trabajos, optimizando la asignación de recursos del sistema para diversas tareas. La gestión eficiente de la distribución de trabajos entre diferentes nodos garantiza un uso óptimo de los recursos computacionales, lo que mejora la eficiencia general del sistema.
• Teoría de juego: En los juegos basados ​​en IA, el algoritmo es fundamental para desarrollar estrategias sofisticadas que identifican movimientos que maximizan las posibilidades o puntuaciones de ganar.

Ventajas y desventajas de los algoritmos de escalada de colinas

Conclusión

El algoritmo Hill Climbing, con su enfoque simple pero efectivo, se erige como una herramienta esencial en la IA. Su adaptabilidad en varios dominios resalta su importancia en la IA y la optimización. A pesar de sus limitaciones inherentes, a medida que la IA continúa evolucionando, el papel de este algoritmo para resolver problemas complejos sigue siendo indispensable.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/hill-climbing-algorithm/