Modelos de agentes Inteligentes

Modelos de agentes Inteligentes EQUIPO 4Alarcn Murcia Daniel ArturoJimnez Naranjo Juan Jos De JessMartnez Maldonado EustacioSarmiento Hilario Ulises

AGENTE Un agente es aquello que percibe su medio ambiente usando sensores y lo modifica usando efectores.

Clasificacin y caractersticas de un agente inteligente Un agente puede ser:

Un programa de software Una maquina (robot)Un ser humano

Las caractersticas de un agente:1. La inteligencia: el agente sabe razonar y aprende a partir de la informacin que recoge2. La interactividad: el agente puede interactuar con su entorno y otros agentes con el propsito de realizar una tarea3. La autonoma: el agente puede tomar decisiones de manera autnoma. Es decir sin intervencin de elementos externos . El agente debe y es capaz de adaptarse aunque su entorno cambie.

Elementos de un agente

a) Arquitectura y programa:Arquitectura: pone al alcance del programa las percepciones obtenidas mediante los sensores, lo ejecuta y alimenta el efector con acciones elegidas por el programa conforme se van generando.Programa:Es un algoritmo que recibe las percepciones del agente y genera una secuencia de acciones.

b) Conocimiento del entorno El conocimiento del entorno que tiene el agente puede ser:Previo(off-line): pre-definido antes de la actuacin del agente Censado(on-line): actualizado o deducido por la informacin sensorial.

C) Metas: Es el objetivo que persigue el agente el cual conoce las propiedades que se cumplen en la meta.Los agentes usan conocimiento de la meta para guiar sus acciones y alcanzarla:tcnicas de bsqueda Tcnicas de planeacin D) Funcin de utilidad: Es una forma de medir el grado de alcance de na meta Miden los valores de las propiedades de entorno.Sirve para seleccionar la accin que mejore su utilidad.

Elementos del entorno La relacin entre el agente y el entorno es siempre la misma: el agente ejerce acciones sobre el ambiente, que a su vez, aporta percepciones al primero. La accesibilidad:Es la medida en que el agente puede censar al entorno para determinar las acciones a ejecutarse. Los entornos pueden ser: Completamente accesibles Parcialmente accesibles Inaccesibles

Elementos del entorno Determinismo: es el grado en que se puede determinar el nuevo estado, una vez ejecutada una accin. Un entorno puede ser:Determinista: para la misma accin se produce el mismo resultado Estocstico: la misma accin puede producir mas de un resultado

Si el prximo estado del ambiente esta determinado por la accin que ejecuta el agente, se dice que el ambiente es determinista.Si otros factores influyen en el prximo estado del ambiente, este es estocstico (no determinista). El hecho de que los agentes tiene una esfera de influencia limitada, es decir, en el mejor de sus casos tienen el control parcial de su ambiente ;El hecho de que las acciones de los agentes pueden fallar y no lograr el resultado deseado por el agente. por esto es mas sencillo construir agentes en ambientes deterministas. Si el ambiente es determinista, excepto para la acciones de otros agentes, se dice que el ambiente es estratgico.

La prediccin se ha producido por consecuencia de un razonamiento, que puede ser de tipo:

Deductivo: se parte de un conjunto de premisas o hiptesis, y todas ellas se cumplen, se saca una conclusin, se va de lo general a lo especfico.

Inductivo: dado un caso particular, podemos generalizarlo por un caso general. En este razonamiento siempre va a tener una validez con un grado de incertidumbre. Se va de lo especfico a lo general.

Abductivo: dado una conclusin se trata de deducir las premisas o hiptesis que han dado lugar a ella.

Un agente inteligente puede ser una entidad fsica o virtual. Si bien el trmino agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la inteligencia artificial, tambin puede considerarse agentes racionales a los animales incluido el hombre.

Un agente va venir caracterizado por una serie de calificativos, los cuales vienen a denotar ciertas propiedades a cumplir por el agente. Esto nos lleva a plantear otra definicin bastante aceptada de agente donde se emplean tres calificativos que, segn, el autor se consideran bsicos. Esta definicin ve a un agente como un sistema de computacin capaz de actuar de forma autnoma y flexible en un entorno, entendiendo por flexible que sea:

Reactivo, el agente capaz de responder a cambios del entorno en que se encuentra situado.

Pro-activo, a su vez el agente debe ser capaz de intentar cumplir sus propios planes u objetivos.

Social, debe de poder comunicarse con otros agentes mediante algn tipo de lenguaje de comunicacin de agentes.

En base a que acta un agente inteligente? En base a lo que Newell llamo principio de racionalidad, cuya traduccin es:Si un agente tiene el conocimiento de una de sus acciones conducir a una de sus metas, entonces el agente seleccionara esa accin.

Segn este principio se toma las decisiones ms optimas de forma instantnea y automtica, en base a toda la informacin del entorno disponible en ese momento. Esto significa que el agente puede tomar decisiones errneas si el conocimiento que tiene del entorno es insuficiente.

Cmo se disea un agente?

Considerando el agente como entidad que interacta con su entorno el diseo de un agente requiere estudiar: Cmo percibir el entorno Cmo representar el entorno Cmo definir los actuadores

Utilizando la definicin de Newell:

Cmo representar los objetivos del agente Cmo describir la toma de decisiones del agente Cmo representar el conocimiento

Y si consideramos un SMA, segn Ferber, los mismos elementos de antes y adems:

Leyes que controlan el entorno Objetos ubicados Coordinacin de los agentes Acciones permitidas

El estudio de estos elementos ha derivado en:

Arquitecturas Desde la experimentacin en la construccin de sistemas

Lenguajes Desde el estudio terico de los agentes, principalmente con lgicas modales

El avance en la experimentacin de diseo de sistemas ha progresado hacia soluciones ms orientadas a la industria

Plataformas de desarrollo de agentes Arquitecturas reusables Entornos de desarrollo Metodologas

Modelo de agentes reactivos.

Reactividad: un agente acta como resultado de cambios en su entorno, en este caso, un agente percibe el entorno y esos cambios dirigen elcomportamientodel agente.

El proceso del agente es un ciclo percepcin-accin (estmulo/respuesta), reacciona a la evolucin del entorno. Las decisiones no tienen en cuenta ni el pasado (no hay historia, solo lo programado) ni el futuro (no hay planificacin).Son agentes simples, y por tanto tienen una inteligencia limitada.

Su problema a resolver es la visibilidad del mundo.La solucin para la visibilidad parcial es almacenar aquellas partes del mundo que no se ven:Se requiere de un estado internoQue aprenda de la historia de las percepcionesEjemplo: saber que los autos se acercan cuando se encienden las luces de freno traseras.

Agentes basados en Modelos

Como conclusin sabemos que un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Es capaz de percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores. As como un agente inteligente puede ser una entidad fsica o virtual.

Conclusin