1. Repositorio Institucional UAQ
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  5. Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorArturo González Gutiérrezes_ES
dc.creatorIván Michael Gómez Azpilcuetaes_ES
dc.date.accessioned2026-02-20T16:21:34Z-
dc.date.available2026-02-20T16:21:34Z-
dc.date.issued2026-02-16-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12717-
dc.descriptionEn Inteligencia Artificial, la búsqueda de trayectorias consiste en encontrar el camino entre dos puntos dados en un escenario creado digitalmente. Se toman en cuenta criterios como la trayectoria más corta, más barata o rápida, entre dos puntos dispersos en un escenario. Los escenarios creados pueden ser multidimensionales. Existen diferentes algoritmos de búsqueda de trayectorias que aplican técnicas heurísticas para encontrar la solución a la búsqueda de trayectorias. Mediante dichas heurísticas es posible determinar de manera eficiente (rápida) aunque aproximada, qué tan lejos se encuentran un punto de otro en el espacio multidimensional. Normalmente se utiliza la distancia lineal al objetivo, ya que claramente es la mínima y por tanto la más rápida de obtener. Sin embargo, existen escenarios donde, en la búsqueda de la trayectoria, intervienen obstáculos dispersos, los cuales no permiten que la distancia lineal sea la trayectoria viable. En este trabajo se presenta un análisis comparativo entre los cuatro principales algoritmos de búsqueda de trayectorias en un entorno bidimensional con elementos gráficos tridimensionales y su posterior implementación mediante el lenguaje de programación Python. Dichos algoritmos son: el algoritmo de búsqueda en anchura, el algoritmo de búsqueda en profundidad, el algoritmo de Dijkstra y el algoritmo A*. Los algoritmos de búsqueda de trayectorias fueron programados en una computadora con un procesador Intel Core i5-3570 a 3.40 GHz de 64 bits y 32 GB de memoria RAM a 1660 MHz. Los criterios utilizados para evaluar los programas y seleccionar aquel con el mejor rendimiento computacional son: número de bloques procesados durante la ejecución del programa, número de pasos a seguir en la trayectoria encontrada, tiempo de ejecución del programa durante las pruebas, así como la memoria y porcentaje de CPU utilizados durante la ejecución de las pruebas. Con base en el análisis experimental llevado a cabo, se determinó que el algoritmo con mejor desempeño es el Algoritmo A*. Este algoritmo fue implementado finalmente en un entorno de búsqueda de trayectorias en tiempo real.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (191 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectBúsqueda de trayectoriases_ES
dc.subjectDijkstraes_ES
dc.subjectA*es_ES
dc.subjectBúsqueda en anchuraes_ES
dc.subjectBúsqueda en profundidades_ES
dc.subjectOptimizaciónes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleAlgoritmos de optimización para búsqueda de trayectorias en espacios tridimensionaleses_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidORCIDes_ES
dc.creator.identificador0000-0001-9854-9242es_ES
dc.contributor.identificador0000-0001-6170-8967es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias en Inteligencia Artificiales_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator215086es_ES
dc.folioIGMAN-215086es_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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