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22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC1 LICENCIATURAS EJECUTIVAS - LSCA INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Profesor: Joel Pérez González PLANTEL CHAPULTEPEC.

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1 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC1 LICENCIATURAS EJECUTIVAS - LSCA INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Profesor: Joel Pérez González PLANTEL CHAPULTEPEC

2 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC2 4. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial: 4.1Procedimiento de representación de problemas Algoritmos 4.1.2Heurística 4.2 Teoría de juegos 4.3 Teoría del caos 4.4Método de generación y prueba 4.5Método de análisis de medios y metas 4.6Método de reducción del problema Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

3 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC3 Representación : Principio de la representación: Una vez que un problema se describe mediante una buena representación, el problema está casi resuelto (80%). Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

4 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC4 Representación : Una representación tiene 4 partes: Parte Léxica : Determina los símbolos que están permitidos en el vocabulario de la representación. Parte Estructural : describe las restricciones sobre la forma en que los símbolos pueden ordenarse en una representación Parte Operativa : Especifica los procedimientos de de acceso que permiten crear descripciones, así como la forma de modificarlas y utilizarlas para responder preguntas. Parte Semántica : establece la forma de asociar el significado con las descripciones. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

5 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC5 Resolución de problemas : La resolución de problemas es uno de los procesos básicos de razonamiento que la inteligencia artificial trata de abordar El objetivo consiste en lograr que la máquina ayude a un experto humano a encontrar la solución a un determinado problema (de forma más rápida, más exacta, más fiable...) Pero... ¿cómo expresar el problema de forma computacional? ¿cómo puede resolverlo la máquina de forma eficiente?. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

6 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC6 Resolución de problemas: Deseamos definir cualquier tipo de problema de manera que se pueda resolver automáticamente Necesitamos: Una representación común para todos los problemas Algoritmos que usen alguna estrategia para resolver problemas definidos en esa representación común. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

7 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC7 Resolución de problemas: Definición de un Problema: Si abstraemos los elementos de un problema podemos identificar: Un punto de partida. Un objetivo a alcanzar. Acciones a nuestra disposición para resolver el problema. Restricciones sobre el objetivo. Elementos que son relevantes en el problema definidos por el tipo de dominio. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

8 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC8 Resolución de problemas: Representación del Problema: Existen diferentes formas de representar problemas para resolverlos de manera automática Representaciones generales: Espacio de estados: un problema se divide en un conjunto de pasos de resolución desde el inicio hasta el objetivo Reducción a subproblemas: un problema se puede descomponer en una jerarquía de subproblemas. Representaciones para problemas específicos Resolución de juegos. Satisfacción de restricciones. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

9 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC9 Espacio de versiones: Espacios de Estados: Representación del conocimiento a través de las acciones del agente. Búsqueda en el espacio de estados (operadores): Resolución del problema mediante proyección de las distintas acciones. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

10 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC10 Espacio de versiones: Estado: Descripción de una posible situación en el problema ( Abstracción de propiedades). Distinguiremos dos estado especiales Estado Inicial (punto de partida). Estado Final (objetivo del problema). Operadores: Representan un conjunto finito de acciones básicas que transforman unos estados en otros. Aplicabilidad: precondición y poscondición. Estado resultante de su aplicación (aplicable) a un estado. Depende de la representación de los estados. Solución de un problema: Secuencia de acciones a realizar para conseguir el objetivo u Secuencia de operadores cuya aplicación desde el estado inicial obtiene un estado final Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

11 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC11 Espacio de versiones: Descripción de un problema en Espacio de Estados Definir el conjunto de estados del problema (explícita o implícitamente). Especificar el estado inicial. Especificar el estado final o las condiciones que cumple. Especificar los operadores de cambio de estado (condiciones de aplicabilidad y función de transformación). Especificar el tipo de solución: La secuencia de operadores o el estado final Una solución cualquiera, la mejor (definición de coste). Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

12 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC12 Espacio de versiones: 8-Puzzle Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

13 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC13 Espacio de versiones: El mundo de los bloques Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

14 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC14 Espacio de versiones: El mundo de los bloques Inicialmente los 4 operadores disponibles son: APILAR(A, B) DESAPILAR(A, B) AGARRAR(A) BAJAR(A) Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

15 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC15 Espacio de versiones: El mundo de los bloques Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

16 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC16 Espacio de versiones: Torres de Hanoi Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

17 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC17 Espacio de versiones: Torres de Hanoi Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

18 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC18 Espacio de versiones: Torres de Hanoi Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

19 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC19 Espacio de versiones: Torres de Hanoi Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

20 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC20 Algorítmo: Es un método para resolver un problema mediante una serie de pasos definidos, precisos y finitos. Un algoritmo es un conjunto de pasos claramente definidos, que a partir de una cierta entrada produce una determinada salida. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

21 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC21 Algorítmo: Todo algoritmo debe ser: Preciso, es decir, cada instrucción debe indicar de forma inequívoca que se tiene que hacer. Finito, es decir, debe tener un número limitado de pasos. Definido, es decir, debe producir los mismos resultados para las mismas condiciones de entrada. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

22 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC22 Algorítmo: Algoritmo determinístico: Un algoritmo es determinístico si la respuesta que produce se puede conocer a partir de los datos de entrada. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

23 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC23 Heurística: Se dice de aquel truco o regla empírica que ayuda a encontrar la solución de un problema (pero que no garantiza que se encuentre). Se apoya en el resultado obtenido en un análisis de alternativas de experiencias anteriores similares. De las mismas, a se deducen una serie de reglas empíricas o heurísticas que de ser seguidas, conducen a la selección de la mejor alternativa en todas o la mayoría de las veces. Búsquedas heurísticas: (descubrir) Disponen de información especifica sobre el problema con el que se puede mejorar la eficiencia del proceso de búsqueda Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

24 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC24 Heurística : En programación se dice que un algoritmo es heurístico cuando la solución no se determina en forma directa, sino mediante ensayos, pruebas y reensayos. El método consiste en generar candidatos de soluciones posibles de acuerdo a un patrón dado; luego los candidatos son sometidos a pruebas de acuerdo a un criterio que caracteriza a la solución. Si un candidato no es aceptado, se genera otro; y los pasos dados con el candidato anterior no se consideran. Es decir, existe inherentemente una vuelta atrás, para comenzar a generar un nuevo candidato; por esta razón, este tipo de algoritmo también se denomina "con vuelta atrás" (backtracking en nglés). Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

25 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC25 Heurística : A los algoritmos heurísticos reciben el nombre de estrategias de búsqueda informada, mientras que los ciegos son búsquedas no informadas. Desafortunadamente las heurísticas no lo miden todo, simplemente pretende encontrar una solución lo mejor posible al problema. Un método heurístico más avanzado lo comprenden los algoritmos genéticos. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

26 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC26 Heurística : Son características de los métodos heurísticos: No garantizan que se encuentre una solución, aunque existan soluciones. Si encuentran una solución, no se asegura que ésta tenga las mejores propiedades (que sea de longitud mínima o de coste óptimo). En algunas ocasiones (que, en general, no se podrán determinar a priori), encontrarán una solución (aceptablemente buena) en un tiempo razonable.. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

27 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC27 Heurística : En general, los métodos heurísticos son preferibles a los métodos no informados en la solución de problemas difíciles para los que una búsqueda exhaustiva necesitaría un tiempo demasiado grande. Esto cubre prácticamente la totalidad de los problemas reales que interesan en Inteligencia Artificial. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

28 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC28 Heurística : Problema del cajero automático: Los cajeros automáticos (ATM) son dispositivos embebidos cuya función consiste en despachar a clientes proporcionando dinero en efectivo. Cuentan con recursos finitos en este caso billetes de distintas nominaciones $1000, 500, 200, 10 y 50 en distintas cantidades. Al solicitar una cantidad el cajero debe ingeniarselas para dar la mejor combinación de dinero. Se debe brindar de una buena combinación ya que sino se pueden acabar los billetes de cierta denominación pudiendo dejar sin operaciones a muchos clientes. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

29 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC29 Heurística : Problema del cajero automático: Una heurística balanceada muy simple pero poco eficiente consiste en repartir dinero de una denominación hasta tratar de completar la suma (por ejemplo dar billetes muy altos (puede ser bajos pero no es tan eficiente) y después completarlos con los de siguiente denominación). Esta solución da como resultado que primero se acaben todos los billetes de una denominación. Una solución simple y más eficiente es repartir dinero en forma balanceada, empezando por billetes de altas denominaciones hasta bajas. Este esquema es más justo ya que va quitando billetes por igual, desgraciadamente esta es su deficiencia ya que un billete de 50 tendría un peso igual a uno de 500. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

30 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC30 Heurística : Problema del cajero automático: Una mejor solución consiste en ponerle ponderación a cada recurso (billete) de acuerdo a su valor monetario y a la cantidad de recurso disponible, por lo que se ocuparía una función de similaridad que quizás tenga que ser dinámica y quizás no muy sencilla de calcular. En general existen diversas alternativas de solución para el mismo problema. En el caso de los cajeros se prefiere una heurística de acabar primero los billetes más grandes ya que de los chicos hay mayor cantidad. Otra solución de entre las mejores consiste en crear diversas soluciones para después comparar aquellas que sean más benéficas, pero esto requiere de tiempo y de espacio. Solución de problemas por medio de la inteligencia artificial

31 22/AGO/2009UVM - CHAPULTEPEC31 Comentarios….. Representación del Conocimiento


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