Agente Logico 21563z

FACULTAD DE INGENIERÍA CARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS COMPUTACIONALES

AGENTE LÓGICO

Autores): Gutierrez Esquivel, Kryzia Pacherres Loyaga, Emelyn Curso: Sistemas Inteligentes Docente: Edgard García Díaz

TRUJILLO – PERÚ 2018-1

Carrera Profesional de Ingeniería de Sistemas Computacionales Curso/Clase

“Agentes Lógicos/8638”

Semestre

2018 - 1

Trabajo

Exposición

Ciclo

10

Docente

Edgard García Díaz

Tipo

“A”

Duración

70 minutos

Fecha

25/05/2018

Instrucciones: Desarrolle su trabajo en diapositivas.

I. Investigar y responder las siguientes preguntas sobre los agentes Lógicos. 1. ¿Los agentes lógicos son automáticos, autónomos o ambos? explique su respuesta. -

Los agentes lógicos son automáticos y autónomos. Esto se debe a que sean desarrollado sistemas expertos que expanden de forma automática las consultas de los s con la ayuda de un tesauro o base de conocimiento, en donde se almacenan las palabras relacionadas. Y se consideran autónomas ya que estos mismos sistemas, gestionan servicios de información estructurada tales como servidores meteorológicos, de bolsa, e incluso puede monitorizar hechos o acontecimientos y enviarlos al de forma autónoma.

2. ¿Qué lenguaje de representación de conocimiento existe? -

Enfoque declarativo: El conocimiento se representa mediante un conjunto de sentencias junto con unos procedimientos generales que las manipulan.

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Enfoque procedural: El conocimiento está descrito mediante un conjunto de procedimientos que permiten resolver un problema.

3. Cite cuatro ejemplos de representación de conocimiento mediante un lenguaje. -

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Un taxi automatizado podría tener el objetivo de llevar un pasajero al condado de Marin, y podría saber que está en San Francisco y que el puente Golden Gate es el único enlace entre las dos localizaciones. Cálculo de los pesos, utilizada en la construcción de árboles de decisión, puede utilizarse para asignar un peso o importancia a cada atributo a partir de la información que tiene el agente, es decir, a partir de sus creencias. Agentes móviles, conocido como Control de Procedimientos Remotos, es cuando un ordenador cliente de una red (no importa su tamaño) dirige una petición al servidor de ficheros para ejecutar una aplicación, el cliente debe realizar al menos dos comunicaciones: una solicitando la ejecución de un programa determinado, y otra informando al servidor que la operación se ha completado con éxito. ShopBots, son agentes de compra que se dedican a comparar las características y precios de los distintos productos que ofrecen las tiendas en línea. Es altamente autónomo, reactivo y con una gran capacidad de iniciativa.

4. ¿Qué conocimiento no es posible representar mediante un lenguaje?

5. ¿Qué otro mecanismo de representación de conocimiento existe? - Dentro del enfoque Declarativo existen tipos de conocimiento como son:  Conocimiento relacional: Es la forma mas simple de representar hechos y es expresada mediante tablas.

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Conocimiento heredable: Es muy útil ya que dispone de una estructuración jerárquica del conocimiento. Conocimiento inferible: Es el caso de la lógica de primer orden y se obtiene entre los métodos generales de resolución automática de teoremas que existen.

Conocimiento Heurístico: Es un tipo especial de conocimiento. Usado por los humanos para resolver problemas complejos. Significa un medio para descubrir y encontrar.

II. Describa, e interprete un ejemplo de un agente lógico, explique con detalle su algoritmo. EL MUNDO DE WUMPUS WORLD Una cueva está compuesta por habitaciones conectadas mediante pasillos. Escondido en algún lugar de la cueva está el wumpus, una bestia que se come a cualquiera que entre en su habitación. El wumpus puede ser derribado por la flecha de un agente, y éste sólo dispone de una. Algunas habitaciones contienen hoyos sin fondo que atrapan a aquel que deambula por dichas habitaciones (menos al wumpus, que es demasiado grande para caer en ellos). El único premio de vivir en este entorno es la posibilidad de encontrar una pila de oro.

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Entorno: -

Matriz de 4 x 4 habitaciones

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El agente siempre empieza en la casilla etiquetada con [1,1] y orientado a la derecha.

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Las posiciones del oro y del wumpus se escogen de forma aleatoria.

Sensores:

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Actuadores/acciones -

Avanzar, girar 90° a la izquierda o derecha

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Agarrar, para tomar un objeto de la misma casilla en donde se encuentre el agente.

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Dispara flecha

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Salir

Rendimiento -

Objetivo: Encontrar el oro y volver a la salida lo más rápido posible.

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+1000 por recoger oro

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-1000 por caer en un hoyo o ser comido por un wumpus

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-1 por cada acción

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-10 por lanzar la flecha

En algunos casos el agente debe escoger entre volver a casa con las manos vacías o arriesgarse para encontrar el oro. Además, la base de conocimiento inicial del agente contiene las reglas del entorno ([1,1] es segura). Su conocimiento evoluciona a medida que recibe nuevas percepciones y las acciones se van ejecutando.