neatbeans
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MATERIA : PROGRAMACION 5
Tema: NeatBeans
MAGISTERProfesor. Teobaldo
Smith.
Presentado por : Geovany A Guerra
C.I.P: 4 – 718 – 53
Nivel: Licenciatura. Sistemas
InformáticosAño: 2012
Domingo Lunes Martes Miercoles Jueves Viernes Sabado
21/04/23
ACTIVIDAD EN CASAACTIVIDAD EN CASA
AbrMar
Feb
Ene
DIA
AgoJunMay Jul Sep
Oct Nov Dic.
PROGRAMACION PROGRAMACION
TABLA DE CONTENIDO
PRESENTACION INDICEINTRODUCCIONPRELIMINARGUIA DEL TEMAPROLOGOHISTORIACAPITULOSTEMASRESUMEN
INVESTIGACIONEJEMPLOSGLOSARIO
“escrito”ILUSTRACIONES
CONCLUSIONBIBLIOGRAFIAINFOGRAFIAWhile- Else- Numbers, Case
y otros usados en VB
CONTENIDOCONTENIDO SintaxisSintaxis Desarrollo Desarrollo ProblemaProblema CaracteristicasCaracteristicas Clasificacion Clasificacion TablasTablas RecursosRecursos Programas Programas MercadoMercado Tipos Tipos Utilizacion Utilizacion UsosUsos
INDICE DE INDICE DE TEMASTEMAS
1. Historia de la programacion orientada a objetos (POO).
2. Historia del lenguaje Java(Orientacion a objetos POO).
3. Conceptos, campo, de aplicación (uso actual del mismo).
4. Características importantes del JAVA.
5. POO como base de Java.6. Entornos o ambientes
para programar en Java(escoger uno y explicar).
7. Uso del lenguaje Java en educacion, de ejemplos.
8. Confeccionar un mapa conceptual.
9. Que es IHMC Cmap Tools.
10. Utilizar de Power – Point.
11. ¿Investigacion de java?12. < Ejemplificacion de
Java >
PRODUCION JAVA
Mapa de NeatBeans
Inteligencia y
Conocimiento
Patrones
Agentes
Coordinación de web
Robótica Móvil
Robótica de Manipulador
es
Procesamiento de
Imágenes
Redes Neuronales
Tabla de ContenidoAgentes Inteligentes.
Propiedades de los agentesSensores y EfectoresMedida de RendimientoEl Medio AmbienteTipos de Agentes
Agente reflejo simpleAgente con estado internoAgente basado en metasAgente basado en utilidad
ObjetivosExponer los conceptos asociados a agentes
inteligentes.Presentar las propiedades de un agente.Presentar la medida de rendimientoIdentificar los tipos de ambiente.Presentar los tipos de agentes.
Agentes InteligentesUn agente es un sistema conformado por hardware
y/o software que basa su comportamiento en las percepciones que tiene del medio ambiente mediante sus sensores y en las reglas de comportamiento incorporadas en el software.
Un agente es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa en tal ambiente por medio de efectores.
AgentesNo requieren de humanos para operar (autonomía).
Tienen una medida de desempeño (racionalidad)
Usan sensores para enterarse de lo que pasa fuera.Usan efectores para modificar su entorno
La “inteligencia” está determinada por sus reglas.Las reglas se pueden pre-grabar InstintosLas reglas pueden ser aprendidas Aprendizaje (aprender <> memorizar)
Agentes InteligentesUn agente inteligente es un sistema de
computadora capaz de ejecutar acciones autónomas y flexibles en cierto medio ambiente.
Agentes triviales (no interesantes):Termóstato – El demonio de UNIX
Se busca que un agente tenga capacidad de iniciativa propia (imitar el libre albedrio)
Propiedades de los agentes
AutonomíaUn sistema será autónomo en la medida en que su
conducta está definida por su propia experiencia.Si las acciones del agente se basan en un
conocimiento integrado previamente, no es autónomo.
Un agente es más autónomo en la medida en que su comportamiento se basa: (+) en el aprendizaje y (-) en el conocimiento incorporado.
ReactividadMedio ambiente estático.El programa no necesita preocuparse sobre su éxito o falla, el
programa se ejecutará ciegamente. (lazo abierto)Compilador.
Medio ambiente dinámico.Para el software es difícil de construir dominios dinámicos: el
programa debe tener en cuenta la posibilidad de fracaso Un sistema reactivo mantiene una permanente interacción con
su medio ambiente y responde a los cambios que ocurren en él (en un tiempo para la respuesta sea útil)
Pro Actividad¿Reaccionar a un entorno es fácil? Estímulo respuesta basada en reglas
Comportamiento.Secuencia de acciones, no solo una acción aislada.Se desea que los agentes ejecuten acciones por nosotros.El objetivo está orientado al comportamiento del agente.
Pro-actividad.Intenta generar y lograr objetivos.Toma iniciativa cuando es necesario.Reconoce las oportunidades
CooperaciónMulti-agentes.El mundo real es un entorno multi-agentes:No podemos ignorar a los otros para lograr metas.Ciertas metas pueden lograrse únicamente con la
cooperación de otros.
Habilidad socialEs la habilidad para interactuar con otros agentes
(posiblemente humanos) mediante algún lenguaje de comunicación entre agentes y cooperar con ellos.
AprendizajeEl agente es capaz de usar algoritmo para aprender
de su propia experiencia.
Trata de aprender para mejorar su rendimiento en el tiempo.
Se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento.
Ejercicio 1Diga si los siguientes “sistemas” son agentes:
1. Un reloj.2. Un termostato.3. Un celular.4. Un sistema de control de acceso a personas.5. El sistema de aire acondicionado de un automóvil.6. Una lavadora automática.7. Un software para entrenar personas.8. Un software para enseñar a sumar.9. Un reloj despertador.10. El sistema que controla si una persona saca un producto sin
pagar.11. Internet.12. La red telefónica
Sistemas MultiagenteCuando múltiples agentes individuales coordinan sushabilidades para resolver problemas.1. Organización Social. c/u cumple una función dentro del sistema,
tiene características y responsabilidades.2. Cooperación. El método de solución de los problemas se basa en
la forma cómo se asignan las responsabilidades y como se usa las respuestas de los otros.
3. Coordinación. Planificación de acciones para la resolución de tareas, cuándo se ejecutan las acciones.
4. Negociación. Forma de ponerse de acuerdo cuando cada agente defiende sus propios intereses, llevándolos a una situación que los beneficie a todos teniendo en cuenta el punto de vista de cada uno.
Sistemas Multiagente
SENSORES Y EFECTORES
SensoresLos sensores sirven para adquirir información del
medio ambiente
Los sensores no son confiables por que:Incertidumbre, están afectados por cambios en el
Medio.Error, en la detección.
Sensores¿Qué sensor usar?¿Qué modelo de sensor?¿Cómo calibrar el sensor?¿Cómo entrega los datos en sensor?¿cómo se activa en sensor?¿cuál es la frecuencia de muestreo?¿Cuál es el error?¿Qué procesos de bajo nivel realizar? – assembler¿Qué procesos de alto nivel realizar? – en el agente
SensoresSentidoPercepción de equilibrioPropiocepciónMagnetocepciónElectrocepciónEco localizaciónGradiente de presión
SensoresAcelerómetroEncoderMagnetómetroSensor de voltajeSonarArreglo de presión
EfectoresHumanosMúsculos
Movimientos compuestos.Movimientos de brazosCaminataEscrituraHabla
MáquinasRotación de MotoresApertura o cierre de
válvulas.
Movimientos compuestosMovimiento de
articulacionesOrugasPatas
Ejercicio 2¿Diga qué sensores tienen los humanos?¿Conoce algún sensor que tienen los animales pero
no lo tienen los humanos?¿Conoce algún sensor que tienen los humanos pero
no lo tienen los animales?¿Cuáles son los efectores de los humanos?¿Conoce algún efector que tienen los animales pero
no lo tienen los humanos?, ¿Viceversa?
MEDIDA DE RENDIMIENTO
Medida de rendimientoPara cada conjunto de percepciones, el agente toma la
acción que maximiza su rendimiento basado en la información de la percepción y su propio conocimiento implícito.
Medida del desempeñoEvalúa el “cómo”¿qué tan exitoso ha sido un agente?Debe ser objetiva
La racionalidad NO ES omnisciencia, clarividencia ni exitosa necesariamente.
La racionalidad se puede ver como un éxito esperado, tomando como base lo que se ha percibido.
Agente RacionalDepende de:Medida del grado de éxito.Secuencia de percepciones.Conocimiento acerca del medioAcciones que puede emprenderEn todos los casos de posibles percepciones, un agente
racional deberá emprender todas aquellas acciones que favorezcan obtener el máximo de su medida de rendimiento, basándose en las evidencias aportadas por la secuencia de percepciones y en todo conocimiento incorporado en tal agente.
Ejercicio 3Diga para los siguientes “agentes” qué medidas de
desempeño usaría, formule c/u en notación formal:
Personal que recoge la basura en las noches.Software para jugar ajedrez.Google Noticias.Software que resuelve laberintos.
Ejercicio 4El siguiente agente tiene “aprendido” una
serie de reglas que se pueden representar mediante un árbol de decisión:
En determinado momento el agente tiene las siguientes percepciones. Diga cuales son las respuestas del agente.-20, 40, 2, 35, 14, 45, 6, 22, 9
Diseñe una medida de desempeño sabiendo que las respuestas del agente deberían ser:1, 6, 1, 6, 4, 7, 2, 5, 2
Modifique el árbol de decisión para que el agente obtenga estas respuestas (*).
(*) puede obviar esta pregunta
>2
>81
2 >10
3 4
Ejercicio 5Para los agentes del ejercicio 4.
1. Indique qué medidas de rendimiento usaría para indicar el desempeño del agente.
2. Formule cada medida de desempeño mediante alguna notación formal.
3. Evalúe el desempeño de los agentes haciendo uso de la medida de rendimiento.
4. Identifique en qué casos su medida de desempeño no es capaz de medir el desempeño del agente.
EL MEDIO AMBIENTE
El AmbienteLa relación entre el agente y el ambiente es siempre
la misma: el agente ejerce acciones sobre el ambiente, que, a su vez, aporta percepciones al primero.
medio ambiente
Medio Ambiente Accesible y no accesible.
Accesible, si los sensores detectan los aspectos que requiere el agente para elegir una acción.
Deterministas y no deterministas. Determinista, si el estado siguiente de un ambiente se puede determinar
completamente con el estado actual y las acciones escogidas por el agente. Episódicos y no episódicos.
Episódico, cuando la experiencia del agente se divide en episodios, si es episódico, es más simple.
Estáticos y dinámicos. Estático, si el medio ambiente no cambia mientras el agente se encuentra
deliberando. Discreto y continuo.
Discreto, si existe una cantidad limitada de percepciones y acciones distintas y distinguibles
Ejercicio 6Ambiente Accesi-
bleDetermi-nístico
Episó-dico
Estático
Discre-to
Ajedrez con reloj
Ajedrez sin reloj
Póquer
Conducir un taxi
Sist. de diagnóstico médico
Sistema. de análisis de imgs.
Robot clasificador de partes
Controlador de refinería
Asesor de inglés interactivo
TIPOS DE AGENTES
Tipos de Agentes1. Agente reflejo simple.
Las acciones del agente se establecen en función a una tabla de percepción acción.
2. Agentes con estado interno. Es un agente reflejo, pero que almacena sus percepciones
anteriores, tiene memoria.
3. Agentes basados en metas Agente que combina propiedades de los dos anteriores, pero
que tiene una meta a la cual llegar. Necesita buscar el mejor camino y planificar la secuencia de acciones.
4. Agentes basados en utilidad. Son aquellos agentes que tienen múltiples metas que
cumplir, mide el grado de satisfacción del grado de cumplimiento de sus metas.
Ejercicio 7Indique el tipo de agente para cada caso:Agente resuelve laberintos.
Agente que entrega la Raíz Cuadrada de un número.
Agente que conduce un automóvil.
Agente del mundo de los wumpus
Agente que resuelve el problema de los bloques.
Ejercicio 7Indique el tipo de agente para cada caso:Agente resuelve laberintos.
Agente basado en metasAgente que entrega la Raíz Cuadrada de un número.
Agente reflejoAgente que conduce un automóvil.
Agente basado en utilidadAgente del mundo de los wumpus
Agente con estado internoAgente que resuelve el problema de los bloques.
Agente basado en metas
1. Agente reflejo simpleEl usar una tabla de consulta explícita está fuera de
toda consideración.Sin embargo, es posible resumir fragmentos de
tabla observando ciertas asociaciones entre entradas/salidas que se producen frecuentemente, y haciendo reglas de condición-acción, por ejemplo:Si el carro de adelante está frenando, entonces
empezar a frenar.
RS EI BM BU
Agente reflejo simple
Am
bienteAgente
Como es el mundo ahora
Acción que debo
tomar Reglas condición-acción
Sensores
Efectores
RS EI BM BU
Agente reflejo simpleFunción Agente-reflejo-simple (percepción) responde
con una acción
estática: reglas, un conjunto de reglas de condición-acción
estado Interpretar-Entrada (percepción).
regla Regla-Coincidencia (estado, reglas).
acción Regla-Acción[regla]
responder con una acción
RS EI BM BU
Ejercicio 8Construya un agente para identificar las soluciones de
la siguiente ecuación, asuma que los ai son enteros.
Diga de que tamaño es la tabla percepción percepción acción acción.¿Es práctico este agente?¿Cuáles son las restricciones?, resuelve todos los
casos.
00
ni
i
iixa
2. Agente con estado internoAgentes bien informados de todo lo que pasa.
El agente reflejo simple funciona sólo si se toma la decisión adecuada con base en la percepción de un momento dado.
En ocasiones se requiere mantener cierto tipo de estado interno para estar en condiciones de estar optar por una acción.
Ejemplo: imágenes de antes y después pare detectar cambios.
RS EI BM BU
Agente con estado interno
Am
biente
Agente
Como es el mundo ahora
Acción que debo
tomar Reglas condición-acción
Sensores
Efectores
Estado
Como evoluciona el mundo
Lo que mis acciones hacen
RS EI BM BU
Agente con estado internoFunción Agente-reflejo-con-estado (percepción) responde
con una acciónestática: estado, una descripción prevaleciente del
estado del mundoreglas, un conjunto de reglas de
condición- acción
estado Actualizar-Estado (estado, percepción). regla Regla-Coincidencia (estado, reglas).
acción Regla-Acción[regla] estado Actualizar-Estado (estado, acción)
responder con una acción
RS EI BM BU
Ejercicio 9Cierto agente desea resolver el
problema del mundo de la aspiradora.
El mundo está conformado por una cuadrícula de 2x2 (dos con basura).
• Diseñe un agente que usa una tabla de percepciónpercepciónacciónacción para resolver este problema.
• El agente inicia en la parte superior izquierda.• El agente “recuerda” las celdas ya visitas, pero no es capaz
de ver las otras celdas.• Diga que acciones son necesarias para resolver el
problema.• Diga cuál es el tamaño de la tabla percepciónpercepciónacciónacción .
1
3
5
7
2
4
6
8
Ejercicio 9
3. Agente basado en metasPara decidir qué hacer no basta con tener información
acerca del estado que prevalece en el ambiente.
Además del estado prevaleciente, se requiere cierto tipo de información sobre su meta.
La búsqueda y la planificación son sub-campos de la IA que se ocupan de encontrar las secuencias de acciones que permiten alcanzar las metas de un agente.
Este tipo de agente es diferente a los anteriores, debido a que implica tomar en cuenta el futuro.
Puede ser más flexible si cambian las condiciones o cambian las metas.
RS EI BM BU
Agente basado en metas
Am
biente
Agente
Como es el mundo ahora
Acción que debo
tomar Metas
Sensores
Efectores
Estado
Como evoluciona el mundo
Lo que mis acciones hacen
Qué efectos tiene tomar
la acción A
RS EI BM BU
Ejercicio 10Resolver el problema de las k-reinas, para k = 3.El problema consiste en identificar en qué
posiciones colocar k reinas en un tablero de ajedrez de tal manera que no se “coman” entre ellas
Ejercicio 10
Búsqueda
Ejecución
Formulación
Ejercicio 11Diseñar un agente para resolver el problema del
rompecabezas móvil o problema de las ocho fichas o puzzle.
2 8
1 6 4
7
3
5
1 2 3
8 4
7 6 5
Ejercicio 11
4. Agente basado en utilidadLas metas no bastan por sí mismas para generar
una conducta de alta calidad.Puede haber muchas secuencias de acciones que
permitan alcanzar la meta, pero algunas ofrecen más utilidad que otras.
La utilidad es una función que correlaciona un estado y un número real mediante el cual se caracteriza el correspondiente grado de satisfacción.
RS EI BM BU
Agente basado en utilidad
Am
biente
Agente
Como es el mundo ahora
Acción que debo
tomar
Sensores
Efectores
Estado
Como evoluciona el mundo
Lo que mis acciones hacen
Que efectos tiene tomar
la acción A
Que tan feliz estaría en un estado
determinadoUtilidad
RS EI BM BU
BibliografíaAIMA. Capítulo 2 y 3, primera edición.AIMA. Chapter 2 y 3, second edition.
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