22 DE MAYO 2014
INTRODUCCIÓN
El objetivo de esta unidad
es tratar de entender cómo funcionan los agentes resolventes de problemas en
donde veremos como un agente puede encontrar una secuencia de acciones para
alcanzar un objetivo, cuando ninguna acción simple lo hará. Los agentes más simples
vistos en el capítulo anterior fueron agentes reactivos los cuales sus acciones están basadas a una
acción directa. En esta parte los agentes basados en objetivos pueden tener
éxito considerando las acciones de sus resultados.
En esta unidad trataremos
los siguientes temas como son agente que planifican, estrategias de búsqueda
informada, y búsqueda con información parcial, que utilizan
Una secuencia llamada
búsqueda que no es mas que un algoritmo que toma como entrada un problema y
devuelve una solución de la forma de secuencia de acciones.
DESARROLLO
Agente Resolvente-Problemas.
Los agentes resolventes-problemas deciden qué hacer para encontrar secuencias de acciones que conduzcan a los estados deseables. Comenzamos definiendo con presicion los elementos que constituyen el «problema» y su <<solución>> Entonces, describimos diferentes algoritmos de propósito general que podamos utilizar para resolver estos problemas y así comparar las ventajas de cada algoritmo. Los algoritmos son no informados, en el sentido que no dan información sobre el problema salvo su definición.
Este capítulo describe una clase de
agente basado en objetivos llamado agente re-solvente-problemas. Los agentes resolventes-problema
deciden qué hacer para encontrar secuencias de acciones que conduzcan a los estados deseables.
RESOLVER PROBLEMAS MEDIANTE BÚSQUEDA
˜Se supone que los agentes inteligente deben maximizar la medida de rendimiento esto puede simplificarse algunas veces si el agente puede elegir un objetivo y trata de satisfacerlo.
EJERCICIO
Imagine
un agente en la ciudad de Calceta,
Manabí, decide disfrutar de un viaje de vacaciones,
la medida de rendimiento
del agente contiene muchos
factores: desea
mejorar su bronceado, tomar fotos, disfrutar
de la vida nocturna
, evitar resacas, etcétera. El problema de decisión es complejo
implica muchos elementos y por eso
lee cuidadosamente las guías
de viaje. Ahora, supongamos
que el agente
tiene un billete no reembolsable para viajar
a Canoa
al día siguiente.
VIAJE A CANOA PLANTEAMIENTO
˜El
agente elija el objetivo de
conseguir Canoa
˜La
formulación
del
objetivo. basado en la situación
actual y la medida de
rendimiento del agente.
˜La
Formulación
del
problema es el proceso de decidir qué
acciones y estados tenemos que
considerar.
PROCESO
˜Este
proceso de hallar esta secuencia se Ilama
búsqueda.
un
algoritmo de búsqueda
toma como entrada un problema
y devuelve
una solución
de la forma secuencia de SOLUCIÓN una
vez que encontramos
una solución,
se procede a ejecutar- las acciones que Ejecución ésta
recomienda. Esta
es la llamada fase de
ejecución. Así.
tenemos un diseño simple de un
agente «formular, buscar,
ejecutar>
DEFINIR BIEN EL PROBLEMA Y POSIBLES SOLUCIONES
q El
estado
inicial en el que
comienza el agente.
q acciones disponibles
por el agente.
q El
test
objetivo, el cual determina si un estado es
un estado objetivo
q Una
función costo
del camino que asigna un costo numérico a cada
camino.
Gráfico de Búsqueda de soluciones
Conclusiones
El objetivo principal de un agente Resolvente-Problemas esta basado en objetivos llamado nodo objetivo, por lo tanto un agentes
resolventes-problema deciden qué hacer para encontrar secuencias de acciones
que conduzcan a los estados deseables, evaluando las acciones que el agente puede realizar.
BIBLIOGRAFÌA
˜Russell,
S. Norvig, P. 2004.
INTELIGENCIA A HTXFKCIAI, UN ENFOQIJE MUDERNO.2 ed. PEARSON EDUCACIONS,.S A. Formato PDF. Pag.
67-88.
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