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Alumnos : BUENO PAULET, JULIO ALEXANDER BUENO PAULET, JULIO ALEXANDER GUEVARA DE LA TORRE,

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Presentación del tema: "Alumnos : BUENO PAULET, JULIO ALEXANDER BUENO PAULET, JULIO ALEXANDER GUEVARA DE LA TORRE,"— Transcripción de la presentación:

1 Alumnos : BUENO PAULET, JULIO ALEXANDER BUENO PAULET, JULIO ALEXANDER GUEVARA DE LA TORRE, ALVARO GUEVARA DE LA TORRE, ALVARO POZO MERCADO, YONEL POZO MERCADO, YONEL TORRES PAULET, PAUL ANTHONY TORRES PAULET, PAUL ANTHONY SEGURA SIFUENTES, ERICK AURELIANO SEGURA SIFUENTES, ERICK AURELIANO VILLACORTA RUIZ, KEVIN VILLACORTA RUIZ, KEVIN INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ROBÓTICA FACULTDAD DE INGENIERIA Y ARQUITECTURA ESCUELA DE COMPUTACION Y SISTEMAS 10/06/2009 Universidad de San Martín de Porres AGENTES INTELIGENTES

2 Alumnos AlumnoAño de Ingreso Llevó el curso antes Nro cursos que lleva Grado de conocimien to del Java ¿Practica o trabaja? Horas dedicadas al proyecto (en el ciclo) Función dentro del grupo (*) BUENO PAULET, JULIO ALEXANDER 2003No65Trabajo63Programador GUEVARA DE LA TORRE, ALVARO 1997No42Trabajo64Analista POZO MERCADO, YONEL 1997si22Trabajo64Diseño TORRES PAULET, PAUL ANTHONY 2002No65Trabajo64Programador SEGURA SIFUENTES, ERICK AURELIANO 1999Si42Trabajo62Analista VILLACORTA RUIZ, KEVIN 2002No62Trabajo63Diseño

3 AGENDA DE TRABAJO DEFINICION DEL PROBLEMA DEFINICION DEL PROBLEMA DEFINICION DEL PROBLEMA DEFINICION DEL PROBLEMA AGENTE DE BUSQUEDA AGENTE DE BUSQUEDA DEFINCION DEL PROBLEMA DEFINCION DEL PROBLEMA DESCRIPCION DEL AMBIENTE DESCRIPCION DEL AMBIENTE REPRESENTACION DE ESTADOS REPRESENTACION DE ESTADOS REPRESENTACION DE ESTADOS REPRESENTACION DE ESTADOS OPERADORES OPERADORES OPERADORES ESTADISTICAS ESTADISTICAS ESTADISTICAS ANALISIS DE RESULTADOS ANALISIS DE RESULTADOS ANALISIS DE RESULTADOS ANALISIS DE RESULTADOS CONCLUSIONES AGENTE REFLEJO SIMPLE AGENTE REFLEJO SIMPLE DEFINCION DEL PROBLEMA DEFINCION DEL PROBLEMA DESCRIPCION DEL AMBIENTE DESCRIPCION DEL AMBIENTE RESULTADO DE DESEMPEÑO RESULTADO DE DESEMPEÑO RESULTADO DE DESEMPEÑO RESULTADO DE DESEMPEÑO ANALISIS DEL RESULTADO ANALISIS DEL RESULTADO CONCLUSIONES CONCLUSIONES

4 AGENTE DE BUSQUEDA

5 DEFINICION DEL PROBLEMA El problema principal de este agente de búsqueda deberá de recorrer un determinado ambiente, el cual tendrá obstáculos, basuras, huecos y paredes, cuyo objetivo es limpiar el ambiente de las basuras. El problema principal de este agente de búsqueda deberá de recorrer un determinado ambiente, el cual tendrá obstáculos, basuras, huecos y paredes, cuyo objetivo es limpiar el ambiente de las basuras.

6 DESCRIPCION DEL AMBIENTE El ambiente esta conformado por una matriz de 5x5 (filas * columnas) de valor fijo en el programa El ambiente esta formado por OBSTACULOS, HUECOS y BASURA. REPRESENTACION DEL AMBIENTE

7 REPRESENTACION DE ESTADOS ESTADO INICIAL : Representado por el numero 5, estado donde el agente inicializa en este caso inicializara en la posición (1,1) ESTADO INICIAL : Representado por el numero 5, estado donde el agente inicializa en este caso inicializara en la posición (1,1) ESTADO FINAL : El estado final es aquel donde termina de succionar todas las basuras encontradas en el ambiente ESTADO FINAL : El estado final es aquel donde termina de succionar todas las basuras encontradas en el ambiente

8 OPERADORES 1 BASURA 1 BASURA 2 PARED O OBSTACULO 2 PARED O OBSTACULO 3 HUECO 3 HUECO 5 ESTADO INICIAL DEL AGENTE 5 ESTADO INICIAL DEL AGENTE 0 CAMINO (ESPACIO SIN UTILIZAR) 0 CAMINO (ESPACIO SIN UTILIZAR) Los operadores se encuentran en la clase OPERADORES, donde se encuentran creados e inicializados DECLARACION DE LOS OPERADORES EN EL PROGRAMA

9 OPERADORES DE MOVIMIENTO

10 ESTADO INICIAL Y ESTADO META La declaración de estados se encuentra creada en la clase MEDIOAMBIENTE La declaración de estados se encuentra creada en la clase MEDIOAMBIENTE Genera el estado inicial del ambiente y posición inicial del agente Genera el estado inicial del ambiente y posición inicial del agente ESTADO INICIAL Y ESTADO META

11 Este método permite establecer la delimitacion de bordes Este método permite establecer la delimitacion de bordes Este método permite establecer en posiciones señaladas cada uno de los operadores Este método permite establecer en posiciones señaladas cada uno de los operadores

12 CORRIDA DEL PROGRAMA

13 ESTADISTICA

14 ESTADISTICA GENERALES NºNº TAMA Ñ O BASURASHUECOSNODOS ABIERTOS NODOS CERRADO S NIVEL SOLUCI Ó N NIVEL ARBOL 15* * * * *

15 Notamos que en la figura la tendencia es lineal ascendente, de tal modo que a mayor número de nodos cerrados, el nivel de la solución es mayor ANALISIS DEL RESULTADO

16 Observamos que la tendencia es que a mayor número de nodos abiertos, el nivel del árbol es mayor. Además, toman valores superiores mayores que tres.

17 CONCLUSIONES El Agente de Búsqueda primero busca la ruta optima y hace el movimiento para no entrar en bucle o hueco El agente de búsqueda siempre tendrá un rendimiento 100% generalmente Tomando como dato la complejidad determinamos que mayor complejidad encontraremos mayor rendimiento, mostrando una tendencia al alza; así en ambientes mas complejos donde son mas el numero de iteraciones de la parte no ciclable mas la ciclable, lo que hará posible que el agente pueda eliminar mas basuras lo que aumentaría su rendimiento.

18 AGENTE REFLEJO SIMPLE

19 DEFINICION DEL PROBLEMA El problema principal de este agente simple es que tenga la capacidad de detectar los obstáculos y huecos que se encuentran en su camino. Además de limpiar las basura de todo el Ambiente mediante censor El problema principal de este agente simple es que tenga la capacidad de detectar los obstáculos y huecos que se encuentran en su camino. Además de limpiar las basura de todo el Ambiente mediante censor

20 DESCRIPCION DEL AMBIENTE Características El ambiente por donde recorre el agente puede tener una dimensión mínima de 3x3 y como Máximo una dimensión de 20x20 filas y columnas respectivamente En el ambiente pueden existir HUECOS, BLOQUES y PAREDES. No cambiara el Ambiente hasta que el agente en todo su recorrido llegue a cumplir con su objetivo o cumpla con la condición de parada que se estableció La ubicación inicial del agente será aleatoria El ambiente que se generara aleatoriamente contendrá 2 tipos de obstáculos para el agente: Los Bloques y las Paredes que son las que delimitan todo el ambiente por donde el agente realiza el recorrido

21 ANALISIS DE RESULTADOS CONCLUSION: Podemos concluir del análisis del gráfico de dispersión a un tamaño mayor de ambiente tendremos una tendencia al alza en la complejidad.

22 CONCLUSION: Tendremos menor rendimiento en ambientes más grandes, mostrando una línea de tendencia a la baja. ANALISIS DE RESULTADOS

23 CONCLUSION: Podemos concluir del gráfico que a mayor complejidad encontraremos mayor rendimiento, mostrando una tendencia al alza; así en ambientes más complejos donde son más el número de iteraciones de la parte no ciclable más la ciclable, lo que hará posible que el agente pueda eliminar mas basuras lo que aumentaría su rendimiento. ANALISIS DE RESULTADOS

24 El agente reflejo simple no recuerda su pasado, por tanto no guarda ningún estado anterior, todas sus acciones las realiza en base a las percepciones de ese momento. El agente reflejo simple no recuerda su pasado, por tanto no guarda ningún estado anterior, todas sus acciones las realiza en base a las percepciones de ese momento. El agente reflejo simple carece de autonomía al basar sus acciones completamente en una tabla percepción-acción CONCLUSIONES

25 Referencia I/groups/grupo04.informe.pdf Equipo: Nº 4 – I Breña Lora, Erik Farfán Rosas, Miguel Ángel Hidalgo Cárdenas, Claudia Carolina Perea Isasi, Cinthya Paola Pichilingue Rios, Giuli Ramos Caballero, Arturo Vicuña Solórzano, Suzanne Giuliana El Programa Agente de Búsqueda fue descargado de la pagina del año grupo Nº4, dicho programa fue modificado por los Alumnos que se mencionan a continuación_ Bueno Paulet Torres Paulet


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