Inteligencia Artificial y Robótica Facultad de Ingeniería y Arquitectura Escuela Profesional de Ingeniería de Computación y Sistemas Inteligencia Artificial y Robótica Sección: 45J Grupo: 03 Integrantes: Barboza Zapata, Oscar Hugo staind311@hotmail.com Gómez Coicaposa, Frank gysamo@hotmail.com Livia Aquije, Michael Douglas mliviaa@hotmail.com Neyra Bustamante, Jairo jairo_20@hotmail.com Prieto Ricardi, Segundo gun_do2@hotmail.com Vivanco Candela, Pedro Antonio antoniovivanco@hotmail.com

CONTENIDO CAPITULO I: Agente Reflejo Simple CAPITULO II: Agente de Búsqueda Conclusiones

AGENTE REFLEJO SIMPLE

Planteamiento del Problema El primer problema a solucionar en como representamos el mundo real en un lenguaje que entienda el programa; es decir, la representación de la basura, los obstáculos y huecos existentes en el ambiente.

Planteamiento del Problema El problema del robot es tratar de limpiar toda la basura del ambiente, para ello tiene que identificar cada elemento que conforman el ambiente. Por ejemplo si encuentra un espacio en blanco debe avanzar, si encuentra basura debe recogerla. El “0” representa un espacio vació, será el camino por donde se desplaza el robot. El “1” representa la pared o un obstáculo El “9” representa la basura. El “5” representa el robot. El “2” representa un hueco.

Agente Reflejo Simple Sensores Acciones Tabla Percepción  Acción

Relación Ambiente - Rendimiento Del gráfico podemos concluir que el rendimiento del agente disminuye a medida que el tamaño del ambiente crece. En promedio el rendimiento del agente es bajo; de la muestra sólo en 9 corridas está por encima del 50%, independientemente del tamaño del ambiente.

Relación Ambiente - Complejidad Del grafico podemos concluir que la complejidad no depende sólo del tamaño del ambiente, existen otros factores como el número de basuras, huecos ó obstáculos que influyen. También se puede observar que la complejidad se encuentra entre las iteraciones 40 y 80 independientemente del tamaño del ambiente.

Relación Bucle – No Bucle La relación que existe entre el número de iteraciones que realiza el agente antes de caer en bucle y la iteraciones dentro del bucle es directamente proporcional. A mayor número de iteraciones más grande es el bucle, por ende aumenta la complejidad.

AGENTE DE BÚSQUEDA

Agente de Búsqueda Objetivo El objetivo planteado es hacer que el robot limpie toda la basura que existe en el ambiente, tomando en cuenta los obstáculos y huecos que puedan estar en el medio ambiente.

Planteamiento del Problema El problema del robot es limpiar toda la basura del ambiente, para ello tiene que identificar cada elemento que conforman el ambiente. Por ejemplo si encuentra un espacio en blanco debe avanzar, si encuentra basura debe recogerla. El “0” representa un espacio vació, será el camino por donde se desplaza el robot. El “1” representa la pared o un obstáculo El “9” representa la basura. El “8” representa el robot. El “2” representa un hueco.

Operadores

Estados

Árbol de Búsqueda Escenario Solución

Resultados de la Búsqueda A = 40 (Nodos abiertos) C = 28 (Nodos cerrados) B = 3 (Factor de ramificación) Rendimiento = 100% d = 10 (Profundidad de la solución) m = 11 (Profundidad máxima) b* = 1.398 F = 12 (Nodos frontera) g = 10

CONCLUSIONES El rendimiento del agente de reflejo simple disminuye a medida que el tamaño del ambiente crece. Esto se debe a que siendo más grande el ambiente las basuras se encuentran más dispersas, por lo tanto la proporción del rendimiento decrece. La complejidad del agente de reflejo simple no depende sólo del tamaño del ambiente, existen otros factores como el número de basuras, huecos ó obstáculos que influyen. En cuanto al agente de reflejo simple la relación que existe entre el número de iteraciones que realiza el agente antes de caer en bucle y las iteraciones dentro del bucle es directamente proporcional.