Universidad de San Martín de Porres

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Transcripción de la presentación:

Universidad de San Martín de Porres INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ROBÓTICA FACULTDAD DE INGENIERIA Y ARQUITECTURA ESCUELA DE COMPUTACION Y SISTEMAS AGENTES INTELIGENTES 10/06/2009 Alumnos : BUENO PAULET, JULIO ALEXANDER bueno_pauletjulio@hotmail.com GUEVARA DE LA TORRE, ALVARO Alvaroguevara80@hotmail.com POZO MERCADO, YONEL ypozom15@hotmail.com TORRES PAULET, PAUL ANTHONY paul_torres_paulet@hotmail.com SEGURA SIFUENTES, ERICK AURELIANO silaca2003@hotmail.com VILLACORTA RUIZ, KEVIN yefrids@hotmail.com

Alumnos Alumno Año de Ingreso Llevó el curso antes Nro cursos que lleva Grado de conocimiento del Java ¿Practica o trabaja? Horas dedicadas al proyecto (en el ciclo) Función dentro del grupo (*) BUENO PAULET, JULIO ALEXANDER 2003 No 6 5 Trabajo 63 Programador GUEVARA DE LA TORRE, ALVARO 1997 4 2 64 Analista POZO MERCADO, YONEL si Diseño TORRES PAULET, PAUL ANTHONY 2002 SEGURA SIFUENTES, ERICK AURELIANO 1999 Si 62 VILLACORTA RUIZ, KEVIN

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

AGENTE DE BUSQUEDA

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.

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

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 FINAL : El estado final es aquel donde termina de succionar todas las basuras encontradas en el ambiente

DECLARACION DE LOS OPERADORES EN EL PROGRAMA 1 BASURA 2 PARED O OBSTACULO 3 HUECO 5 ESTADO INICIAL DEL AGENTE 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

OPERADORES DE MOVIMIENTO

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

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

CORRIDA DEL PROGRAMA FIGURA 3 FIGURA 2

ESTADISTICA

ESTADISTICA GENERALES TAMAÑO BASURAS HUECOS NODOS ABIERTOS NODOS CERRADOS NIVEL SOLUCIÓN NIVEL ARBOL 1 5*5 25 3 2 460 247 8 9 6*6 36 1872 848 10 7*7 49 32 15 5 6 4 3*3 3134 1530 11 14

ANALISIS DEL RESULTADO 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 15

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.

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.

AGENTE REFLEJO SIMPLE

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 19

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

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.

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

ANALISIS DE RESULTADOS 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.

CONCLUSIONES 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

Referencia El Programa Agente de Búsqueda fue descargado de la pagina WWW.WIPHALA.NET del año 2008- 1 grupo Nº4, dicho programa fue modificado por los Alumnos que se mencionan a continuación_ EMAIL Bueno Paulet Julio bueno_pauletjulio@hotmail.com Torres Paulet Paul paul_torres_paulet@hotmail.com Equipo: Nº 4 – 2008 - 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 http://www.wiphala.net/courses/intelligent_systems/090666/2008-I/groups/grupo04.informe.pdf