inteligencia artificial y robótica integrantes: barboza zapata, oscar [email protected]...
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Inteligencia Artificial y Robótica
Integrantes:Barboza Zapata, Oscar Hugo [email protected] Gómez Coicaposa, Frank [email protected] Aquije, Michael Douglas [email protected] Bustamante, Jairo [email protected] Ricardi, Segundo [email protected] Candela, Pedro Antonio [email protected]
Facultad de Ingeniería y ArquitecturaEscuela Profesional de Ingeniería de Computación y
Sistemas
Sección: 45J Grupo: 03
CONTENIDO
CAPITULO I: Agente Reflejo Simple
CAPITULO II: Agente de Búsqueda
Conclusiones
AGENTE REFLEJO SIMPLE
Planteamiento del Problema El primer problema a solucionar en como representamos el
mundo real en un lenguaje que entienda el programa; es decir, la representación de la basura, los obstáculos y huecos existentes en el ambiente.
Planteamiento del Problema El problema del robot es tratar de limpiar toda la basura del
ambiente, para ello tiene que identificar cada elemento que conforman el ambiente. Por ejemplo si encuentra un espacio en blanco debe avanzar, si encuentra basura debe recogerla.
•El “0” representa un espacio vació, será el
camino por donde se desplaza el robot.•El “1” representa la pared o un obstáculo•El “9” representa la basura.•El “5” representa el robot.•El “2” representa un hueco.
Agente Reflejo Simple Sensores Acciones
Tabla Percepción Acción
Relación Ambiente - Rendimiento
Del gráfico podemos concluir que el rendimiento del agente disminuye a medida que el
tamaño del ambiente crece.
En promedio el rendimiento del agente es bajo; de la muestra sólo en 9 corridas está por
encima del 50%, independientemente del tamaño del ambiente.
Tamaño vs Rendimiento
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
0 50 100 150 200 250 300 350
Tamaño
Ren
dim
ien
to
Relación Ambiente - Complejidad
Tamaño vs Complejidad
0
20
40
60
80
100
120
140
0 50 100 150 200 250 300 350
Tamaño
Co
mp
lejid
ad
Del grafico podemos concluir que la complejidad no depende sólo del tamaño del ambiente,
existen otros factores como el número de basuras, huecos ó obstáculos que influyen.
También se puede observar que la complejidad se encuentra entre las iteraciones 40 y 80
independientemente del tamaño del ambiente.
Relación Bucle – No Bucle
La relación que existe entre el número de iteraciones que realiza el agente antes de caer en
bucle y la iteraciones dentro del bucle es directamente proporcional.
A mayor número de iteraciones más grande es el bucle, por ende aumenta la complejidad.
Ralación Bucle - No Bucle
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0 20 40 60 80 100 120
# Iteraciones No Bucle
# It
era
cio
nes
Bu
cle
AGENTE DE BÚSQUEDA
Agente de BúsquedaObjetivo El objetivo planteado es hacer que el robot
limpie toda la basura que existe en el ambiente, tomando en cuenta los obstáculos y huecos que puedan estar en el medio ambiente.
Planteamiento del Problema El problema del robot es limpiar toda la basura del ambiente, para ello
tiene que identificar cada elemento que conforman el ambiente. Por
ejemplo si encuentra un espacio en blanco debe avanzar, si encuentra
basura debe recogerla.
•El “0” representa un espacio vació, será el
camino por donde se desplaza el robot.•El “1” representa la pared o un obstáculo•El “9” representa la basura.•El “8” representa el robot.•El “2” representa un hueco.
Operadores
Estados
Árbol de Búsqueda
Escenario Solución
Resultados de la Búsqueda
A = 40 (Nodos abiertos) C = 28 (Nodos cerrados) B = 3 (Factor de ramificación) Rendimiento = 100% d = 10 (Profundidad de la solución) m = 11 (Profundidad máxima) b* = 1.398 F = 12 (Nodos frontera) g = 10
CONCLUSIONES El rendimiento del agente de reflejo simple disminuye a medida que el
tamaño del ambiente crece. Esto se debe a que siendo más grande el
ambiente las basuras se encuentran más dispersas, por lo tanto la
proporción del rendimiento decrece.
La complejidad del agente de reflejo simple no depende sólo del tamaño
del ambiente, existen otros factores como el número de basuras, huecos ó
obstáculos que influyen.
En cuanto al agente de reflejo simple la relación que existe entre el
número de iteraciones que realiza el agente antes de caer en bucle y las
iteraciones dentro del bucle es directamente proporcional.