Cima P3 also known as Risk Management. The most important and tuff exam of Cima. Cima P3 is not easy to pass but you don’t take any stress about your exam. Certs4you made it easy for you now…Full description
Descripción: FORMATO IPERC DE GOLDFIELDS LA CIMA - PROVINCIA HUALGAYOC - REGIÓN CAJAMARCA - PERÚ
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Management accounting is very important in charted accountant. Cima divided its study into 3 level. Management accounting in in first level. Management accounting is also known as Cima P1 i…Full description
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Descripción: Test examen TEI
ANTECEDENTES
Desde muchos años atrás, desde que el hombre ha tenido uso de su conciencia e inteligencia para analizar la situación en la que se encuentra se ha visto envuelto en una serie de problemas y dificultades a las cuales ha querido dar solución para mejorar su estilo de vida.
INTRODUCCIÓN
La escalada de la búsqueda se basa en primer lugar la búsqueda de profundidad. Una heurística es usada para mejorar la eficiencia de búsqueda. En cada paso, se puede estimar si una elección es probable que sea mejor que otro y para las decisiones en consecuencia.
FUNCIONAMIENTO
La búsqueda por ascenso a la cima simplemente se trata de un bucle que constantemente se desplaza en la dirección de un valor ascendente obtenido en base a una función heurística. En cada iteración se busca maximizar la función heurística por lo que se selecciona el mejor de los estados siguientes y se comprueba que es mejor o igual que el actual; en caso afirmativo pasa a ser el nuevo estado actual.
CARACTERÍSTICAS Es rápido pero no garantiza a encontrar una solución. Variante del algoritmo de búsqueda best frist. Método local, decide que hacer en mira de las consecuencias inmediatas por lo que necesita incorporar retroceso múltiples reglas de control efectuar grandes saltos. Utiliza información del estado para elegir un nodo u otro. No explora todo el espacio de estados. Como máximo, sólo encuentra una solución. Es eficiente, porque evita la exploración de una parte del espacio de estados.
¿EXISTE ALGÚN PROBLEMA CON EL MÉTODO? Un máximo local, que es un estado mejor que sus vecinos pero no es mejor que otros que están algo más alejados.
Una meseta (planicie), es un espacio de búsqueda en el que todo un conjunto de estados vecinos tienen igual valor. Un risco, que es un tipo especial de máximo local, imposible de atravesar con movimientos simples. Las laderas de algunos riscos tienen pendientes muy pronunciadas, por lo que es fácil para una búsqueda llegar a la cima del risco; sin embargo, puede suceder que la pendiente de tal cima se aproxime demasiado gradualmente a un pico.
¿CÓMO EVITARLOS? Hay algunas formas que pueden ayudar a solventar estos problemas, aunque no existe garantía: Para evitar máximos locales, regresar a un estado anterior y explorar en una dirección diferente. Para casos de mesetas, dar un salto grande en alguna dirección y tratar de encontrar una nueva sección del espacio de estado. Para los riscos, aplicar dos o más reglas, antes de realizar una prueba del nuevo estado, esto equivale a moverse en varias direcciones a la vez.
MÉTODO DE ASCENSO A LA CIMA CON REINICIO ALEATORIO Este método efectúa una serie de búsquedas de ascenso decima desde estados iniciales generados aleatoriamente, hasta cuando no se logra ningún avance significativo. De las escaladas realizadas se guarda el mejor resultado. ALGORITMO //estado_actual
<-
//estado_final
Estado Inicial <-
estado_final = falso whileestado_final=falsodo Hijos=sucesores(estado_actual) sucesor=selecciona_sucesor (Hijos_Heurística) If Valor(sucesor)
Estado Final
EJEMPLO Agente Viajero. Traveling Salesman Problem (TSP). Dado un conjunto de n ciudades y el costo del viaje entre cada par, el problema es encontrar la forma menos costosa de visitarlas todas, sin repetición y regresar al punto de partida. Pueden usarse distintos operadores. El más simple: intercambiar el orden en que dos ciudades son visitadas. Este método efectúa una serie de búsquedas de ascenso decima desde estados iniciales generados aleatoriamente, hasta cuando no se logra ningún avance significativo. De las escaladas realizadas se guarda el mejor resultado.
Si consideramos que cualquier par de ciudades puede intercambiarse al mismo tiempo: ABCDEF (16) ADCBEF (11) ACBDEF (17) ADCBEF (11) AECDBF (15) AFCDEB (19) ABDCEF (16) ABEDCF (19) ABCEDF (17) ABCFED (16) ABCDFE (15) Óptimo Global: ADCBFE Al reemplazar y continuar, no hay otro menor.
VENTAJAS Reduce el número de nodos a analizar. Fácil de implementar, poca memoria. Fácil para obtener una solución aproximada. Proporciona un mayor conocimiento en menor tiempo de búsqueda.
DESVENTAJAS Es posible que el algoritmo no encuentre una solución aunque la haya.
El diseño de la función de evaluación puede ser difícil. Si el número de movimientos es muy grande puede ser ineficiente. Si el número de movimientos es pequeño puede estancarse fácilmente.
