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@@ -88,25 +88,25 @@ Búsqueda local \end_layout \begin_layout Standard -En muchos problemas, como en diseño de circuitos u optimización de redes, +En muchos problemas, como el diseño de circuitos o la optimización de redes, solo importa el estado objetivo, no cómo se llega a él. \end_layout \begin_layout Standard Los métodos que veremos operan con un único estado actual, no suelen recordar los caminos, usan muy poca memoria y pueden encontrar soluciones razonables - en espacios de estados grandes o continuos en que los algoritmos clásicos + en espacios de estados grandes o continuos en los que los algoritmos clásicos no son adecuados. \end_layout \begin_layout Standard Podemos considerar el espacio de estados como un paisaje donde la posición es un estado y la elevación viene dada por una función objetivo a maximizar - o minimizar; supondremos que maximizar. + o minimizar; supondremos que a maximizar. \end_layout \begin_layout Standard -Por ejemplo, en el +Para el \series bold problema de las 8 reinas \series default @@ -155,8 +155,7 @@ ascensión de colinas de reinicio aleatorio \series default consiste en ejecutar la ascensión de colinas repetidamente con distintos estados iniciales. - Es completa con probabilidad 1, aunque no garantiza terminar, en espacios - de estados finitos + En espacios de estados finitos \begin_inset Foot status open @@ -167,7 +166,8 @@ En general cuando caer en un estado final tiene probabilidad no nula y ascender \end_inset -, y es muy eficaz. +, es completa con probabilidad 1, aunque no garantiza terminar, y es muy + eficaz. \end_layout \begin_layout Subsection @@ -227,7 +227,7 @@ to \backslash mathbb{R}^{ \backslash -geq0}$.} +geq0}$ monótono decreciente.} \end_layout \begin_layout Plain Layout @@ -1104,7 +1104,7 @@ geq \backslash beta$}{ \backslash -Devolver $i$} +Devolver $v$} \end_layout \begin_layout Plain Layout @@ -1191,13 +1191,13 @@ in A$}{ \begin_layout Plain Layout - $i + $v \backslash gets \backslash min \backslash -{i, +{v, \backslash MaxValor{$i, \backslash |