descripción del trabajo final mg. samuel oporto díaz inteligencia artificial

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Descripción del Trabajo Final Mg. Samuel Oporto Díaz INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Page 1: Descripción del Trabajo Final Mg. Samuel Oporto Díaz INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Descripción del Trabajo Final

Mg. Samuel Oporto Díaz

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Mapa Conceptual del Curso

Sistemas Inteligentes

Conocimiento

Complejidad

Agentes Diseño de Agentes

Agentes de Búsqueda

Otros tipos de agentes

Agentes Móviles

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Mapa Conceptual de la Sesión

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Objetivo de la Sesión• Exponer el trabajo final

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Tabla de Contenido Pág.

1. Entregables

2. Descripción del Trabajo

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EntregablesFecha S E Trabajo Final Actividades

15/set 2 E1 Grupo de trabajo  

29/set 4 E2 Modelo de solución Describe el modelo de solución, identifica clases, identifica funciones, describe procedimientos.

13/out 6 E3 Agente reflejo simple Desarrolla agente reflejo simple

03/nov 9 E4 Agente con memoria interna

Desarrolla agente con memoria interna

17/nov 11 E5 Programas visuales Desarrolla programas visuales en Java

01/dez 13 E6 Agente de búsqueda Desarrolla gente de búsqueda, BFS, DFS y A*

15/dez 15 E7 Analisis de complejidad y desempeño

Calcula complejidad analítica de agentes. Calcula complejidad experimental de agentes

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E1. Propuesta.• Grupos de trabajos de 4 alumnos.• El grupo define:

– Un líder de proyecto.– Un nombre del grupo

• El grupo entrega el siguiente formato lleno.

• Se entrega una sola hoja.

Alumno Sección Año de Ingreso

Ha llevado el curso

anteriormente

Nro de cursos que lleva

Grado de conocimiento

del Java

Practicando o trabajado

Distrito donde vive

Grado de conocimiento: 0. no conoce, no sabe.1. ha llevado un curso, pero no se acuerda2. ha llevado el curso y se acuerda de la lógica3. ha practicado y conoce la lógica del programa4. ha hecho una aplicación para una empresa5. ha dictado el curso a terceras personas.6. ha escrito un libro

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E2. Modelo Solución• Preparar el modelo de solución del problema (pasos a

seguir para resolver el problema), cada paso debe ser detallado como una función y = f(x).

• Un bloque es una función, por lo que se puede implementar en java mediantes una clase.

• Se explica las entradas, salidas de la función, tipo de parámetro (valor, referencia).

• Se usa ejemplos para explicar cada función, o basta con indicarlo.

• Para explicar el procedimiento que sigue la función, se hace uso de:– Flujo gramas. Diagramas del bloques más detallados– Pseudo-código

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E2. Modelo Solución

Como elementos de exposición pueden usar:• Expositores globales.

– Modelo de solución– Diagrama de clases.– Entradas y salidas

• Expositores de detalle.– Modelo de solución de cada bloque/función– Flujo-grama de la función.– Ejemplos

Importante

Por ningún motivo los alumnos deberan incluir dentro de su documento o exposición parte o la totalidad del código fuente del programa.

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Modelo de solución global• Los alumnos pueden usar el siguiente modelo de solución

general, cada uno de los bloques debe ser detallado y explicado en el desarrollo de su trabajo.

• Se debe de preparar un modelo de solución para cada uno de los tres agentes solicitados.

Ingreso de parámetros

ambiente de operación Agente

Complejidad manual

Complejidad experimental

Calcular desempeño

Complejidad

Grado de éxito

AgenteAgente

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El problema• Revisar el enunciado en:

– Ejercicio 2.5. Página 53, Libro de Texto.

• Crear un agente para resolver el problema del enunciado.

• El problema se resuelve mediante el desarrollo de tres agentes.– Agente reflejo simple.– Agente con memoria.– Agente de búsqueda.

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Parámetros del modelo

Configuración del ámbiente:• Celdas FxC = {3..20}x{3..20}• Celdas con huecos, H < 0.10*FxC• Celdas con obstaculos, O < 0.10*FxC• Celdas con basura B, B < 0.10*FxC• Posición inicial Px = (Pf, Pc), Px H

• Orientación Inicial Oi = {N, S, E, O} Sur

Norte

OesteEste

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Parámetros del modelo

Configuración del agente:• Percepciones: Obstaculo {0, 1}

Basura {0, 1}

Origen {0, 1}

Hueco {0, 1}

• Operaciones:{D90, I90, Ir}

{Suc, Run, Stop}

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Parámetros del modelo• Condición de parada.

– No. Máx de operaciones– No. Máx de operaciones sin aspirar– No. Máx de huecos visitados.

• Si se trata de los agentes reflejo simple y con memoria interna, el agente al inicio no conoce las dimensiones del problema, ni la ubicaciones de cada elemento.

• El agente de búsqueda siempre conoco la totalidad del espacio de trabajo.

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1515/23/23

Clases

action

action()

Main

Main()main()

percept

percept()

state

box[][] : intposition[] : int = {0,0}

state()compute_statistics()read_percept()set_action()

state_local

state_local()

table

Table[][] : int = {{0,0,0,0,3},{0,0,0,1,6}}

table()find_actions()

agent

agent()agent()simple_reflex_agent()interpret_input()build_action()

-game_zone

-rules

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Ejemplo de ambiente de trabajo

botonesPARAMETROS

RESULTADOS

COMPLEJIDAD

DESEMPEÑO

AREA DE TRABAJO

AlumnosCurso

UniversidadFecha

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1717/23/23

E3. Agente Reflejo Simple

Am

bienteAgente

Como es el mundo ahora

Acción que debo

tomar Reglas condición-acción

Sensores

Efectores

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1818/23/23

E4. Agente con Memoria

Am

biente

Agente

Como es el mundo ahora

Acción que debo

tomar Reglas condición-acción

Sensores

Efectores

Estado

Como evoluciona el mundo

Lo que mis acciones hacen

Page 19: Descripción del Trabajo Final Mg. Samuel Oporto Díaz INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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E5. Programas Visuales• El grupo desarrolla los programas visuales.

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2020/23/23

E6. Agentes búsqueda

Am

biente

Agente

Como es el mundo ahora

Acción que debo

tomar Metas

Sensores

Efectores

Estado

Como evoluciona el mundo

Lo que mis acciones hacen

Qué efectos tiene tomar

la acción A

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E7. Complejidad agentes• Calcula complejidad experimental de agentes.

– Calcular la complejidad experimentalmente desde los programas desarrollados.

– Preparar las variables necesarias para este calculo.

• Calcula complejidad analítica de agentes.– Se calcula la complidad de cada uno de los módulos desarrollados.– Se evita el desarrollo de programas no estructurados para evitar

dificultades en el cálculo.

• Calculo de Nivel de Rendimiento– Se calcula el nivel de desempeño de cada agente.– Se explica el motivo de la diferencia de los desempeños.

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E7. Informe final• Se diseña un solo programa para que realizar el cálculo en

una sola ventana.• Se compara las complejidad experimental y analítica.• Se extrae conclusiones.

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E7. Publicación Web• Se publica en una página web los resultados obtenidos.

• Se publica los programas, documentos y todos los elementos necesarios para explicar y presentar el programa desarrollado.