Agentes Estimulo Respuesta, victor mamani catachura,boreasH,Inteligencia Artificial

CONOCIENDO A LOS AGENTES ESTIMULO - RESPUESTA

CAPITULO I

FORMULACION DEL PROBLEMA

UNJBG – TACNA-PERU

Victor Mamani Catachura

Gabriela Mamani Musaja

Sandra Cañi Jaliri

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

Lograr su satisfacción Intelectual

Facilitar el desarrollo de tareas

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

¿Cómo lo representamos?

¿Cómo empezamos?

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

OBJETIVOS

Analizar la teoría de los agentes estímulo respuesta.

Desarrollar una aplicación en base a los agentes estímulo-respuesta acerca de un robot que sea capaz de responder a los estímulos que reciben sus sensores.

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CAPITULO II

MARCO TEORICO

AGENTES

Un agente es cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores.

Un agente es un proceso computacional autónomo, con iniciativa, capacidad de explorar, modificar su entorno y posibilidad de comunicarse con otros agentes.

AGENTES

Entre otras definiciones podemos encontrar: Sistemas computacionales que habitan en

ambientes dinámicos complejos, sienten y actúan autónomamente en ese entorno y al hacerlo llevan a cabo un conjunto de objetivos o tareas para los que fueron diseñados.

Sistema computacional que está situado en un determinado entorno, y que es capaz de forma flexible y autónoma de efectuar acciones sobre ese entorno para alcanzar sus objetivos.

ESTRUCTURA GENERAL

FASES DE UN AGENTE

FASE DE PERCEPCION– Permite al agente hacerse una idea del entorno en el que

se mueve– Directa o pre-procesada– Posibilidades

Magnitudes físicas ‘Mensajes’ del entorno Mensajes de otros agentes Acciones del usuario, etc.

– Puede ser incompleta o inexacta

FASES DE UN AGENTE

FASE DE PROCESAMIENTO– A partir de las percepciones genera las acciones,

posiblemente teniendo en cuenta el estado actual.– Tres modelos básicos de funcionamiento:

– Arquitecturas reactivas. (El agente ‘vive el momento’ la acción está directamente ligada a la percepción.)

– Arquitecturas deliberativas. (El agente tiene un modelo del mundo, un estado interno complejo, unos objetivos y es incluso capaz de predecir el resultado de sus acciones y planificar en consecuencia.)

– Arquitecturas híbridas. (Combina las dos estratégias anteriores.)

– Múltiples implementaciones de cada una de estas Arquitecturas

FASES DE UN AGENTE

FASE DE ACCION– Múltiples posibilidades en función del tipo de agente:

Desplazamiento Cálculo Mensaje, etc.

– En general producirá cambios en el medio ambiente del agente

– El agente puede ser capaz de predecir el resultado de la acción

– Pero el resultado puede no ser el esperado

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CAPÍTULO III

EJEMPLO ILUSTRATIVO

FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R

Comportamiento: “Ir a una celda fronteriza o que limite con un objeto y seguir su perímetro indefinidamente”.

Percepción del robot: Si c/u de las 8 celdas con las que limita está libre o no.

Hay 8 entradas sensoriales S1, …, S8

Movimientos posibles: Norte, Este, Oeste, Sur.

FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R

Percepción:

Las entradas sensoriales del robot están representadas por el valor de las variables: s1, s2,…, s3, por lo cual existen 256 combinaciones posibles de estos valores.

S1 S2 S3

S8 S4

S7 S6 S5

Percepción:

En nuestro entorno, por las restricciones que hemos puesto hay muchas combinaciones que pueden ser descartadas. Por tanto definiremos cuatro características binarias definidas sobre las variables sensoriales: x1. x2. x3, y x4 que resumirán los casos que se pueden presentar:

FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R

Percepción:

Generar vector de características X = (X1, X2, X3, X4)

Xi puede tener valor binario, real, otro (ej.: colores).

S2 S3X1:

Características Binarias:X1=1 S2 =1 o S3 =1 X2=1 S4 =1 o S5 =1X3=1 S6 =1 o S7 =1X4=1 S8 =1 o S1 =1

FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R

Acción:

Definición de una función de dichas características para que a partir del vector de percepción realice tarea.

Si las 4 características son 0 (el robot tiene todas las celdas alrededor libres). Por defecto se toma sentido Norte.

Si X1=1 y X2=0 moverse al EsteSi X2=1 y X3=0 moverse al SurSi X3=1 y X4=0 moverse al OesteSi X4=1 y X1=0 moverse al Norte

FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R

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CAPITULO III

IMPLEMENTACION DE SOLUCION

DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION

Para la implementación de la solución se ha simulado un agente estímulo-respuesta en Visual Studio 2005. Se eligió esta herramienta de programación por ser de nuestro conocimiento.

Si bien es cierto no se ha podido desarrollar un agente, se espera que a través de la simulación del agente se pueda observar las características y comportamientos básicos del mismo.

Los comportamientos que se implementaron en el agente son:

DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION

Comportamiento Avanzar Comportamiento Dirección Comportamiento percibir obstáculos Comportamiento Mundo Comportamiento Robot: Comportamiento

Acción

DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION

A continuación explicaremos como funciona el programa. A través de una secuencia de pasos, se espera que el lector pueda utilizar y entender el concepto general de un agente estímulo-respuesta.

DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION

Figura 6: Pantalla

principal de la aplicación

DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION

Figura 7: Simulación del robot Dirección

Norte

DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION

Figura 8: Simulación del robot Dirección

Este

DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION

Figura 9: Simulación del robot

Dirección Sur

DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION

Figura 10: Simulación del robot Dirección

Oeste

EJEMPLOS DE OTRAS APLICACIONES

EJEMPLOS DE OTRAS APLICACIONES

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CAPITULO IV

RESULTADOS

DESCRIPCION DE RESULTADOS

El control reactivo implementado, se ha sometido a diversas pruebas, con el propósito de evaluar la capacidad de navegación libre de colisiones en entornos desconocidos, y la inteligencia emergente como resultado de la combinación de diferentes comportamientos. Realizando dos tipos de pruebas: en entornos virtuales ejecutadas en un simulador del hardware, desarrollado a lo largo de este trabajo; y pruebas en entornos físicos, ejecutadas haciendo uso del robot real.

El uso del simulador nos permite ajustar, de forma más cómoda, los parámetros de los comportamientos en diferentes entornos, en busca de una configuración que permita la navegación libre de colisiones en diferentes entornos y situaciones posibles.

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CAPITULO V

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

CONCLUSIONES

Hemos conseguido un sistema de control basado en técnicas de control reactivo, capaz de navegar en entornos desconocidos sin colisionar.

Además, los parámetros del sistema de control son modificables en tiempo real, y la estructura del control escalable.

Los resultados nos permiten abogar por la bondad del control reactivo para actuar en entornos desconocidos.

También ponemos de manifiesto que la seudo-inteligencia adquirida por el robot para evitar las colisiones proviene de la fusión de comportamientos sencillos, lo cual demuestra la capacidad de inteligencia emergente de este tipo de control.

RECOMENDACIONES

Una Recomendación en general seria que después de que lean esta monografía, observen y entiendan la aplicación de nuestro robot este podría ser aplicado para la organización de la cuenta de nuestro correo electrónico de acuerdo a diversas percepciones que podríamos simular en el robot para que este pudiese clasificar los correos de acuerdo a importantes o urgentes.