Descripción del Trabajo Final

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Transcripción de la presentación:

Descripción del Trabajo Final INTELIGENCIA ARTIFICIAL Descripción del Trabajo Final Mg. Samuel Oporto Díaz

Mapa Conceptual del Curso Sistemas Inteligentes Conocimiento Complejidad Agentes Diseño de Agentes Agentes de Búsqueda Otros tipos de agentes Agentes Móviles

Mapa Conceptual de la Sesión

Objetivo de la Sesión Exponer el trabajo final

Tabla de Contenido Pág. Entregables Descripción del Trabajo

Entregables Fecha 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

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 acuerda 2. ha llevado el curso y se acuerda de la lógica 3. ha practicado y conoce la lógica del programa 4. ha hecho una aplicación para una empresa 5. ha dictado el curso a terceras personas. 6. ha escrito un libro

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

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.

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 Complejidad manual ambiente de operación Agente Complejidad experimental Complejidad Agente Agente Calcular desempeño Grado de éxito

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.

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 Oeste Este

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}

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.

Clases

Ejemplo de ambiente de trabajo PARAMETROS AREA DE TRABAJO botones COMPLEJIDAD RESULTADOS DESEMPEÑO Alumnos Curso Universidad Fecha

E3. Agente Reflejo Simple Ambiente Agente Como es el mundo ahora Acción que debo tomar Reglas condición-acción Sensores Efectores

Reglas condición-acción E4. Agente con Memoria Ambiente 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

E5. Programas Visuales El grupo desarrolla los programas visuales.

E6. Agentes búsqueda Ambiente Agente Sensores Efectores Estado 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 la acción A

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.

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.

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.