TECNOLOGÍA EN ELECTRÓNICA

UNIVERSIDAD DE SUCRE
WILMER JOSÉ DE LA ROSA TOSCANO
TECNOLOGÍA EN ELECTRÓNICA
1ER SEMESTRE
28/FEBRERO/2013

Conocer y comprender los fundamentos y las características de los modelos de computación basados en redes neuronales artificiales.

Redes neuronales como paradigma de computación paralela distribuida, donde se sustituye la programación por el aprendizaje.

Aprender a modelar yresolver, mediante redes de neuronas artificiales: problemas clásicos de optimización, control, clasificación y diagnóstico, reconocimiento de caracteres, restauración de imágenes, compresión de datos, aproximación de funciones y predicción.








MODELOS COMPUTACIONALES
Un modelo computacional es un modelo matemático en las ciencias de la computación que requiere extensos recursoscomputacionales para estudiar el comportamiento de un sistema complejo por medio de la simulación por computadora. El sistema bajo estudio es a menudo un sistema complejo no lineal para el cual las soluciones analíticas simples e intuitivas no están fácilmente disponibles. En lugar de derivar una solución analítica matemática para el problema, la experimentación es hecha con el modelo cambiando losparámetros del sistema en la computadora, y se estudian las diferencias en el resultado de los experimentos. Las teorías de la operación del modelo se pueden derivar/deducir de estos experimentos de computacionales.
Ejemplos de modelos de computacionales comunes son modelos de el pronóstico del tiempo, modelos del Earth Simulator, modelos de simulador de vuelo, modelos de plegamiento molecular deproteínas, y modelos de red neural.
MODELO BASADO EN AGENTE
Un modelo basado en agentes (MBA) es un tipo de modelo computacional que permite la simulación de acciones e interacciones de individuos autónomos dentro de un entorno, y permite determinar qué efectos producen en el conjunto del sistema.1 Combina elementos de teoría de juegos, sistemas complejos, emergencia, sociología computacional,sistemas multi agente, y programación evolutiva. Los modelos simulan las operaciones simultáneas de entidades múltiples (agentes), en un intento de recrear y predecir las acciones de fenómenos complejos. Es un proceso de emergencia desde el nivel más elemental (micro) al más elevado (macro). Supuestamente los agentes individuales actúan según lo que perciben como sus intereses propios, tales comoreproducción, beneficio económico, o status social, y su conocimiento es limitado. Los agentes MBA pueden experimentar “aprendizaje”, adaptación y reproducción.
AGENTES DE SOFTWARE
Agente de software, es una parte del software que actúa para un usuario u otro programa como agente. El agente tiene la autoridad de decidir cuándo una acción es apropiada (y si es apropiada). La idea es que los agentesno son estrictamente invocados para un tarea, sino que se activan ellos mismos.
ALGORITMO EVOLUTIVO
Los algoritmos evolutivos son métodos de optimización y búsqueda de soluciones basados en los postulados de la evolución biológica. En ellos se mantiene un conjunto de entidades que representan posibles soluciones, las cuales se mezclan, y compiten entre sí, de tal manera que las más aptas soncapaces de prevalecer a lo largo del tiempo, evolucionando hacia mejores soluciones cada vez.
Los algoritmos evolutivos, y la computación evolutiva, son una rama de la inteligencia artificial. Son utilizados principalmente en problemas con espacios de búsqueda extensos y no lineales, en donde otros métodos no son capaces de encontrar soluciones en un tiempo razonable.
Siguiendo la terminología de lateoría de la evolución, las entidades que representan las soluciones al problema se denominan individuos o cromosomas, y el conjunto de éstos, población. Los individuos son modificados por operadores genéticos, principalmente el sobrecruzamiento, que consiste en la mezcla de la información de dos o más individuos; la mutación, que es un cambio aleatorio en los individuos; y la selección,...