Sesion2 Agentes
Páginas: 8 (1976 palabras)
Publicado: 6 de agosto de 2015
Inteligencia Artificial
Tema 2
Estructura de un Agente
Ivan Olmos Pineda
Contenido
Clasificación de Agentes
Agentes de Reflejo Simple
Agentes Bien Informados de lo que Pasa
Agentes Basados en Metas
Agentes Basados en Utilidad
Tipos de Arquitectura para un Agente
Ambientes
BUAP
Inteligencia Artificial
2
1
Clasificación de Agentes
Importante
Antes de diseñar un agente,se tiene que
considerar:
BUAP
Percepciones Posibles
Acciones Posibles
Medida de desempeño u objetivos que debe
lograr
Tipos de entorno en los que va a operar
Inteligencia Artificial
4
2
Ejemplo
Considere un piloto automático para un carro
(PAC)
Cantidad de variables ilimitada
Cuáles serían sus:
BUAP
Percepciones
Acciones
Metas
Ambiente
Inteligencia Artificial5
Tipos de Agente
Para el piloto automático, se pueden
considerar diversos tipos de agentes:
BUAP
Agentes de reflejo simple
Agentes bien informados de todo lo que pasa
Agentes basados en metas
Agentes basados en utilidad
Inteligencia Artificial
6
3
Agentes de Reflejo Simple
Estrategia: resumir lo más importante
Reglas de condición – acción
Basada en reglas
Si elcarro de adelante esta frenando, entonces
empezar a frenar
Los agentes de reflejo simple funcionan si se
toma la acción correcta con base en la
percepción del momento
BUAP
7
Inteligencia Artificial
Agentes de Reflejo Simple
AGENTE
Sensores
Reglas Condición - Acción
¿Qué acción debo
emprender?
Ambiente
Como es el mundo
en este momento
Efectores
BUAP
Inteligencia Artificial
8
4 Agentes Bien Informados
Se considera el entorno para decidir
acciones
Por ejemplo, para cambiar de carril, el PAC
debe verificar el estado de los carros
cercanos
Por tanto, se requiere:
Información de cómo evoluciona el mundo
Información sobre como las acciones del agente
afectan al mundo
BUAP
9
Inteligencia Artificial
Agentes Bien Informados
AGENTE
Sensores
Estado
Como evolucionael mundo
Que producen mis acciones
Reglas Condición - Acción
¿Qué acción debo
emprender?
Ambiente
Como es el mundo
en este momento
Efectores
BUAP
Inteligencia Artificial
10
5
Agentes Basados en Metas
No basta con conocer el entorno, sino
además es necesario determinar las
acciones a seguir que permitan alcanzar la
meta
Elegir las acciones correctas varia en
complejidad (IA)
BUAP
Búsqueda
Planificación
Inteligencia Artificial
11
Agentes Basados en Metas
Este enfoque considera el “futuro”, a
diferencia de las reglas “condición-acción”
¿Qué sucedería si se realiza la acción “X”? ¿ó
“Y”?
Estos tipos de agente son más flexibles con
respecto a su entorno
BUAP
Se modifica su comportamiento con base en los
estímulos recibidos
Inteligencia Artificial
12
6 Agentes Basados en Metas
AGENTE
Sensores
Estado
Como evoluciona el mundo
Como es el mundo
en este momento
¿Qué sucedería si
Emprendo la acción
“A”?
Reglas Condición - Acción
¿Qué acción debo
emprender?
Ambiente
Que producen mis acciones
Efectores
BUAP
Inteligencia Artificial
13
Agentes Basados en Utilidad
Las metas no bastan para generar una
conducta de alta calidad
Secuencias más óptimas para alcanzar la meta
La utilidad es una función (fU) que relaciona
un estado y un número real mediante el cual
se caracteriza el estado de satisfacción del
agente
BUAP
0: ningún avance hasta la meta
1: se ha alcanzado la meta
Inteligencia Artificial
14
7
Agentes Basados en Utilidad
Una correcta especificación de la función de
utilidad, permite la toma de decisionesracionales en dos casos
BUAP
El logro de algunas metas implica un conflicto y
solo algunas de ellas se pueden obtener (define
el compromiso adecuado)
Cuando son varias las metas y no existe la
certeza de poder lograr alguna, fU sirve para
ponderar la posibilidad de tener éxito
considerando la importancia de cada meta
Inteligencia Artificial
15
Arquitectura para un Agente
8
Arquitectura...
Tema 2
Estructura de un Agente
Ivan Olmos Pineda
Contenido
Clasificación de Agentes
Agentes de Reflejo Simple
Agentes Bien Informados de lo que Pasa
Agentes Basados en Metas
Agentes Basados en Utilidad
Tipos de Arquitectura para un Agente
Ambientes
BUAP
Inteligencia Artificial
2
1
Clasificación de Agentes
Importante
Antes de diseñar un agente,se tiene que
considerar:
BUAP
Percepciones Posibles
Acciones Posibles
Medida de desempeño u objetivos que debe
lograr
Tipos de entorno en los que va a operar
Inteligencia Artificial
4
2
Ejemplo
Considere un piloto automático para un carro
(PAC)
Cantidad de variables ilimitada
Cuáles serían sus:
BUAP
Percepciones
Acciones
Metas
Ambiente
Inteligencia Artificial5
Tipos de Agente
Para el piloto automático, se pueden
considerar diversos tipos de agentes:
BUAP
Agentes de reflejo simple
Agentes bien informados de todo lo que pasa
Agentes basados en metas
Agentes basados en utilidad
Inteligencia Artificial
6
3
Agentes de Reflejo Simple
Estrategia: resumir lo más importante
Reglas de condición – acción
Basada en reglas
Si elcarro de adelante esta frenando, entonces
empezar a frenar
Los agentes de reflejo simple funcionan si se
toma la acción correcta con base en la
percepción del momento
BUAP
7
Inteligencia Artificial
Agentes de Reflejo Simple
AGENTE
Sensores
Reglas Condición - Acción
¿Qué acción debo
emprender?
Ambiente
Como es el mundo
en este momento
Efectores
BUAP
Inteligencia Artificial
8
4 Agentes Bien Informados
Se considera el entorno para decidir
acciones
Por ejemplo, para cambiar de carril, el PAC
debe verificar el estado de los carros
cercanos
Por tanto, se requiere:
Información de cómo evoluciona el mundo
Información sobre como las acciones del agente
afectan al mundo
BUAP
9
Inteligencia Artificial
Agentes Bien Informados
AGENTE
Sensores
Estado
Como evolucionael mundo
Que producen mis acciones
Reglas Condición - Acción
¿Qué acción debo
emprender?
Ambiente
Como es el mundo
en este momento
Efectores
BUAP
Inteligencia Artificial
10
5
Agentes Basados en Metas
No basta con conocer el entorno, sino
además es necesario determinar las
acciones a seguir que permitan alcanzar la
meta
Elegir las acciones correctas varia en
complejidad (IA)
BUAP
Búsqueda
Planificación
Inteligencia Artificial
11
Agentes Basados en Metas
Este enfoque considera el “futuro”, a
diferencia de las reglas “condición-acción”
¿Qué sucedería si se realiza la acción “X”? ¿ó
“Y”?
Estos tipos de agente son más flexibles con
respecto a su entorno
BUAP
Se modifica su comportamiento con base en los
estímulos recibidos
Inteligencia Artificial
12
6 Agentes Basados en Metas
AGENTE
Sensores
Estado
Como evoluciona el mundo
Como es el mundo
en este momento
¿Qué sucedería si
Emprendo la acción
“A”?
Reglas Condición - Acción
¿Qué acción debo
emprender?
Ambiente
Que producen mis acciones
Efectores
BUAP
Inteligencia Artificial
13
Agentes Basados en Utilidad
Las metas no bastan para generar una
conducta de alta calidad
Secuencias más óptimas para alcanzar la meta
La utilidad es una función (fU) que relaciona
un estado y un número real mediante el cual
se caracteriza el estado de satisfacción del
agente
BUAP
0: ningún avance hasta la meta
1: se ha alcanzado la meta
Inteligencia Artificial
14
7
Agentes Basados en Utilidad
Una correcta especificación de la función de
utilidad, permite la toma de decisionesracionales en dos casos
BUAP
El logro de algunas metas implica un conflicto y
solo algunas de ellas se pueden obtener (define
el compromiso adecuado)
Cuando son varias las metas y no existe la
certeza de poder lograr alguna, fU sirve para
ponderar la posibilidad de tener éxito
considerando la importancia de cada meta
Inteligencia Artificial
15
Arquitectura para un Agente
8
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