Ejercicios Resueltos

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EJERCICIOS RESUELTOS DEL CAPITULO II 2.1. Defina con sus propias palabras los siguientes términos: agente, función de agente, programa de agente, racionalidad, autonomía, agente reactivo, agente basado en modelo, agente basado en objetos, agente basado en utilidad, agente que aprende. a) AGENTE: Es un objeto capaz de percibir su medio ambiente la actuar, con la ayuda de sensores. b) RACIONALIDAD: Es una propiedad de los agentes que opten por las acciones correctas desechando las incorrectas. a) AUTONOMIA: se apoya más en el conocimiento inicial que le proporciona su diseñador que en sus propias percepciones b) AGENTE REACTIVO: Es una propiedad de los agentes cuya conducta está determinada por su propia experiencia y no sólo por su programación inicial c) AGENTE BASADO EN MODELO: d) AGENTE BASADO EN OBJETOS: Es un agente que selecciona las acciones que a su juicio logrará de forma explícita representada objetivo e) AGENTE BASADO EN UTILIDAD: Es un agente que selecciona las acciones que considera que aumentará al máximo la utilidad esperada f) AGENTE QUE APRENDE: Es un agente cuyo comportamiento mejora con el tiempo en base a su experiencia 2.2. Tanto la medida de rendimiento como la función de utilidad miden la eficiencia del agente. Explique la diferencia entre los dos conceptos. Una medida de rendimiento es usado por un observador externo para evaluar el éxito de una agente. Es una función de las historias a un número real. Una función de utilidad es utilizada por un agente sí para evaluar cómo los estados deseables o historias son. En este marco, la función de utilidad puede no ser la misma que la medida de rendimiento y, además, un agente puede no tener explícita función de utilidad en absoluto, mientras que siempre hay una medida de desempeño 2.3. Este ejercicio explora las diferencias entre las funciones de los agentes y los programas de los agentes.

a) ¿Puede haber más de un programa de agente que implemente una función de agente dada? Proponga un ejemplo, o muestre porque una no es posible. Sí, tener un programa de agente y de insertar declaraciones nulas que no afecten a la salida. b) ¿hay funciones de agente que no se puedan implementar con algún programa de agente?

Sí, la función de agente puede especificar que el agente de impresión cuando la percepción es un “Turing” programa de máquina que se detiene, y/o de lo contrario. c) Dada una arquitectura máquina. ¿implementa cada programa de agente exactamente una función de agente? Sí, el comportamiento del agente se fija en la arquitectura y el programa d) Dada una arquitectura con n bits de almacenamiento, ¿Cuántos posibles programas de agente diferentes puede almacenar? Existe muchos programas de tipo Agentes, aunque muchos de ellos no funcionan en absoluto 2.4. Examínese ahora la racionalidad de varias funciones de agentes aspiradora. a) Muestre que la función de agente aspiradora descrita en la figura 2.3 es realmente racional bajo la hipótesis presentada en la página 38 Si es racionalmente baja, debido a que la hipótesis presentada en la página 38 nos explica que conlleva la tabla, como se la crea y cuál es su uso mientras que en la figura 2.3 nos muestra solo un ejemplo, cabe recalcar que uniendo las dos hipótesis fundamentadas se logra entender mejor su teorema. b) Describa una función para un agente racional cuya medida de rendimiento modificada deduzca un punto por cada movimiento. ¿Requiere el correspondiente programa de agente estado interno? Cuando toda la suciedad se haya eliminado el agente oscilará innecesariamente hacia delante y atrás; si la medida de rendimiento incluye una penalización de un punto por cada movimiento hacia la derecha c izquierda, la respuesta del agente será pobre. Un agente más eficiente no hará nada si está seguro de que todas las cuadrículas están limpias, entonces el agente no necesita mantener ningún estado interno para saber qué sucede en el mundo

c) Discuta posibles diseños de agentes para los casos en los que las cuadriculas limpias puedan ensuciarse y la geografía del medio sea desconocida. ¿Tiene sentido que el agente aprenda de su experiencia en estos casos? ¿Si es así, que debe aprender? Si una cuadricula se ensucia de nuevo, el agente debe identificarlo en una de sus revisiones ocasionales y limpiarla. Si no se conoce la geografía del entorno, el agente tendrá que explorarla y no quedarse parado en las cuadriculas

2.5. Identifique la descripción REAS que define el entorno de trabajo para cada uno de los siguientes agentes: a) Robot que juega futbol;

TIPO DE AGENTE Robot que juega futbol

MEDIDA DE RENDIMIENTO Meter muchos goles No agotamiento Tener estrategias

ENTORNO

ACTUADORES

SENSORES

Canchas Parques Carreteras

Pies Visualizar el clima

Cámara Sensor de movimiento Sensor de golpe

ENTORNO

ACTUADORES

SENSORES

Bibliotecas Internet

Visualizar las peticiones dadas por el usuario

Cámara Detector del libro

ACTUADORES

SENSORES

b) Agente para comprar libros en Internet; TIPO DE AGENTE Comprar libros de internet

MEDIDA DE RENDIMIENTO Conseguir libro Costos bajos Búsqueda rápida

c) Explorador autónomo de Marte; TIPO DE AGENTE

MEDIDA DE RENDIMIENTO

ENTORNO

d) Asistente matemático para la demostración de teoremas. TIPO DE AGENTE ASISTENTE MATEMATICO PARA LA DEMOSTRACION DE TEOREMAS

MEDIDA DE RENDIMIENTO Demostrar teoremas Ahorro de tiempo Soluciones rápidas.

ENTORNO

ACTUADORES

SENSORES

Conjunto de conocimientos previos en matemática

Visualizar los teoremas

Teclado de entrada

2.6. Para cada uno de los tipos de agente enumerados en el Ejercicio 2.5, caracterice el medio de acuerdo con las propiedades dadas en la Sección 2.3, y seleccione un diseño de agente adecuado. Los siguientes ejercicios están relacionados con la implementación de entonos y agentes para el mundo de la aspiradora. TIPO DE AGENTE SISTEMA DE DIAGNOSTICO MEDICO SISTEMA DE ANALISIS DE

ENTORNOS

SECUENCIALES

IMÁGENES DE SATELITES ROBOT PARA LA SELECCIÓN DE COMPONENTES CONTROLADOR DE UNA REFINERIA TUTOR DE INGLES ITERACTIVO

OBSERVABLE

EPISODICA

INDIVIDUAL

MULTIAGENTE

2.7. Implemente un simulador que determine la medida de rendimiento para el entorno del mundo de la aspiradora descrito en la figura 2.2 y especificado en la página 36. La implementación debe ser modular, de forma que los sensores, actuadores, y las características del entorno (tamaño, forma, localización de la sociedad, etc.) puedan modificarse fácilmente. (Nota: hay implementaciones disponibles en el repositorio de Internet que pueden ayudar a decidir que lenguaje de programación y sistema operativo seleccionar).

Función AGENTE-ASPIRADORA-REACTIVO ([localización, estado]) devuelve una acción si estado = Sucio entonces devolver Aspirar Rendimiento = Rendimiento + 100 de otra forma, si localización = A entonces devolver Derecha Rendimiento = Rendimiento - 1 de otra forma, si localización = B entonces devolver Izquierda Rendimiento = Rendimiento - 1 Función AGENTE-ASPIRADORA-TAMAÑO ([tamaño]) devuelve una acción si tamaño = Grande entonces devolver Aumentar_potencia Rendimiento = Rendimiento - 1 de otra forma, si tamaño = Pequeño entonces devolver Mantener_potencia Rendimiento = Rendimiento - 1 Función AGENTE-ASPIRADORA-FORMA ([forma]) devuelve una acción si forma = Solido entonces devolver Aspirar Rendimiento = Rendimiento + 100 de otra forma, si forma = Liquido entonces devolver Apagar Rendimiento = Rendimiento - 1000

2.8. Implemente un agente reactivo simple para el entorno de la aspiradora del ejercicio 2.7. Ejecute el simulador del entorno con ese agente para todas las configuraciones iniciales posibles de suciedad y posiciones del agente. Almacene la puntuación de la actuación del agente para cada configuración y la puntuación media global.

Secuencia de Percepciones [A,limpio]

Acciones Derecha

Puntuación -1

[A,sucio] [Grande] [Solido] [A,limpio] [A,sucio] [Pequeño] [Solido] [A,limpio] [A,sucio] [Grande] [Liquido] [A,limpio] [A,sucio] [Pequeño] [Liquido] [B,limpio] [B,sucio] [Grande] [Solido] [B,limpio] [B,sucio] [Pequeño] [Solido] [B,limpio] [B,sucio] [Grande] [Liquido] [B,limpio] [B,sucio] [Pequeño] [Liquido]

Aspirar Aumentar_potencia Aspirar Derecha Aspirar Mantener_potencia Aspirar Derecha Aspirar Aumentar_potencia Apagar Derecha Aspirar Mantener_potencia Apagar Izquierda Aspirar Aumentar_potencia Aspirar Izquierda Aspirar Mantener_potencia Aspirar Izquierda Aspirar Aumentar_potencia Apagar Izquierda Aspirar Mantener_potencia Apagar

+100 -1 +100 -1 +100 -1 +100 -1 +100 -1 -1000 -1 +100 -1 -1000 -1 +100 -1 +100 -1 +100 -1 +100 -1 +100 -1 -1000 -1 +100 -1 -1000

2.9. Considere una versión modificada del entorno de la aspiradora del ejercicio 2.7, en el que se penalice al agente con un punto en cada movimiento.

a) ¿Puede un agente reactivo simple ser perfectamente racional en este medio? Explíquese. Consideramos que sí, ya que, los agentes reactivos simples trabajan en base a percepciones actuales, es decir lo que se percibe, y el ejemplo de la aspiradora trabaja sobre la percepción, es decir la aspiradora puede percibir si está sucio, y si es así limpiarlo, caso contrario cambiar al otro cuadrante, el problema de este agente es que permanece en un bucle repetitivo siempre, ya que no guarda un estado sobre lo que ya ha realizado. b) ¿Qué sucedería con un agente reactivo con estado? Diseñe este agente,

El agente seria de mucha ayuda, ya que, cuando la aspiradora detecte suciedad, y deje limpio el cuadrante guardara un estado dentro que le dirá a la aspiradora que no es necesario regresar, por ende no regresara al cuadrante momentáneamente, y agilitara procesos. Tipo de agente Medidas de Entorno Actuadores Sensores rendimiento Sistema de Limpiar los Cuadrantes, o Detectar, Sensores para limpieza a cuadrantes que lugares que visualizar, determinar si través de una se encuentran cuenten con o diagnosticar y existe suciedad aspiradora sucios, sin suciedad preguntas. o limpieza y el almacenar el entorno de estado de cada limpieza de cuadrante. cada cuadrante. c) ¿Cómo se respondería las preguntas a y b si las percepciones proporcionan al agente información sobre el nivel de suciedad/limpieza de todas las cuadriculas del entorno? Al literal A.- El agente reactivo simple se daría basto y sería suficientemente acto para el trabajo, ya que las percepciones ayudarían a determinar a si realizar el proceso de limpieza o no. Al literal B.- ayudaría a realizar procesos pero el trabajo del agente reactivo no cambia, este solo guarda el estado, mas no determina si debe o no realizar la limpieza. 2.10. Considere una versión modificada del entorno de la aspiradora del ejercicio 2.7, en el que la geografía del entorno (su extensión, limites, y obstáculos) sea desconocida, así como, la disposición inicial de la suciedad. (El agente puede ir hacia arriba, abajo, así como hacia la derecha y a la izquierda).

a) ¿Puede un agente reactivo simple ser perfectamente racional en este medio? Explíquese. En este caso se podría decir que no, el reactivo simple trabaja en base a percepciones, y si el entorno es desconocido así como también el estado de suciedad, es difícil que pueda trabajar de manera correcta. b) ¿Puede un agente reactivo simple con una función de agente aleatoria superar a un agente reactivo simple? Diseñe un agente de este tipo y medir su eficiencia en distintos medios. ¿Se puede diseñar un agente racional de este tipo? Podría ser, ya que hace trabajos aleatoriamente, aunque esto no garantiza que el trabajo se realizara de manera eficaz ya el trabajo se está realizando sin un entorno determinado. Tipo de agente Medidas de Entorno Actuadores Sensores rendimiento

Sistema de Limpiar los desconocido limpieza a cuadrantes través de una aleatoriamente aspiradora que se encuentran sucios o no

Detectar, Sensores para visualizar, determinar si diagnosticar y existe suciedad preguntas. o limpieza

No se puede diseñar un agente racional ya que necesita saber cuál es su entorno y este no lo brinda, aquí citamos un concepto:” Se necesita determinar una forma de medir el éxito. Ello, junto a la descripción del entorno y de los sensores y actuadores del agente, proporcionará una especificación completa de la tarea que desempeña el agente.”

c) ¿Se puede diseñar un entorno en el que el agente con la función aleatoria obtenga una actuación muy pobre? Muestre los resultados. Tal vez el resultado no sea extremadamente pobre pero no cumpliría con todas las expectativas que se tienen, el hecho de que sea aleatorio no quiere decir que no dé resultados, sino que, no realizara bien el trabajo por cada cuadrante.

d) ¿Puede un agente reactivo con estado mejorar los resultados de un agente reactivo simple? Diseñe un agente de este tipo y medir su eficiencia en distintos medios. ¿Se puede diseñar un agente racional de este tipo? Puede ser que no, la memoria guarda el estado de los cuadrantes, pero hay un detalle, este desconoce de su entorno, entonces no sabría si se encuentra en el cuadrante A o B.

Tipo de agente

Medidas de Entorno rendimiento Sistema de Limpiar el lugar desconocido limpieza a aleatoriamente través de una aspiradora

Actuadores

Sensores

Detectar, Sensores para visualizar, determinar si diagnosticar y existe suciedad preguntas. o limpieza

Se determina que no, el agente racional debe hacer todo correcto, pero si no tiene determinado el entorno es muy difícil 2.11. Repítase el Ejercicio 2.10 para el caso en el que el sensor de localización sea reemplazado por un sensor <<de golpes>> que detecte si el agente golpea un obstáculo o si se sale fuera de los

límites del entorno. Supóngase que el sensor de golpes deja de funcionar. ¿Cómo debe comportarse el agente? 2.12. Los entornos de la aspiradora en los ejercicios anteriores han sido todos deterministas. Discuta posibles programas de agentes para cada una de las siguientes versiones estocásticas: a) Ley de Murphy: el 25 por ciento del tiempo, la acción de Aspirar falla en la limpieza del suelo si está sucio y deposita suciedad en el suelo si el suelo está limpio ¿Cómo se ve afectado el agente si el sensor de suciedad da una respuesta incorrecta el diez por ciento de las veces? b) Niño pequeño: en cada lapso de tiempo, cada recuadro limpio tiene un diez por ciento de posibilidad de ensuciarse. ¿Puede identificar un diseño para un agente racional en este caso?

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