adapta

1. Sistemas Adaptativos
Entrega 2
Martha Alicia Vásquez Aguilar 1496933
Jorge Iván Dávila Arizpe 1477637
Melissa Treviño Rodriguez 1497325
Ana Gabriela Rivera Urquidez 1494080

2.  Resumen
Dentro de nuestro proyecto hemos
implementado el uso de sistemas multi –agente
que determinará la asignación de puestos para
un proyecto; dependiendo de la capacidad de
cada individuo.
Pero, ¿Qué es un sistema multi – agente?
Los sistemas multi-agente constituyen un
nuevo enfoque para el desarrollo de sistemas
informáticos distribuidos. Una nueva forma de
analizar, diseñar e implementar sistemas
software complejos (nuevo paradigma).
Un sistema multi-agente es un sistema
informático formado por un grupo de agentes
que interactúan entre sí utilizando protocolos y
lenguajes de comunicación de alto nivel, para
resolver problemas que están más allá de las
capacidades individuales.

3.  Clasificación de agentes

4.  Un Agente Cognitivo
Es aquel que es capaz de efectuar
operaciones s complejas, es
individualmente inteligente (es un
sistema más o menos experto,
con capacidad de razonamiento
sobre su base de conocimiento es
decir, sobre su conjunto de
representaciones de la realidad)
puede comunicarse con los demás
agentes y llegar a un acuerdo con
todos o
algunos de ellos, sobre alguna de
cisión. Un sistema cognitivo está
compuesto por un pequeño
número de agentes cognitivos.

5. Principalmente decidimos que el
lenguaje de Programación que
utilizaríamos dentro de nuestro
proyecto será python, ya que
creemos, que cuenta con las
librerías y herramientas
necesarias; las cuales
implementaremos en nuestro
sistema multi- agente. También
consideramos que python sería
una buena herramienta, debido a
una plática previa con nuestra
catedrática, donde se comentó
algunos beneficios, así como un
poco de la implementación de
inteligencia artificial , la cual
hemos estado investigando , para
poder hacer las implementaciones
necesarias a nuestro proyecto.

6.  Avances
Primeramente dentro de nuestro proyecto a desarrollar hemos
investigado constantemente el uso de los agentes que utilizaremos
como anteriormente se mostró, y que nos serán útiles.
Así como investigar parte de la inteligencia artificial que se
implementara dentro del proyecto, principalmente para ir conociendo el
beneficio y las ventajas de la misma como son los siguientes:
La inteligencia es mejor definida como la capacidad de un individuo para
adaptar el comportamiento de su / ella a las nuevas circunstancias. ( Es
por eso que creemos que sería de gran ayuda comenzar con su
utilización)
La inteligencia humana no es una habilidad única, sino que es una
composición de habilidades como el aprendizaje, razonamiento,
resolución de problemas, la percepción y comprensión del lenguaje.
(Dentro de nuestro proyecto diversas aptitudes como las que se
mencionan en la descripción de inteligencia humana es muy similar a lo
que queremos simular e implementar en el proyecto.)

7.  Algunas de las dificultades con
las que nos hemos encontrado y
que hemos comenzado por
darles solución ya que
consideramos de gran
importancia, son la
implementación de la lógica que
tenemos. Esto se vera reflejado
en la parte de la codificación
donde implementaremos los
nuevos conocimientos que
constantemente estamos
adquiriendo con tutoriales,
libros ( como lo es python para
todos ) y lecturas en internet .

8.  Metodología que hemos implementado para la solución de los problemas
que se han presentado es la siguiente

9.  Planeación

10.  Diagrama de Gantt

11.  Recursos y herramientas a
utilizar
http://es.wikipedia.org/wiki/SPADE
http://digicode.vintageowls.com/?p=616

12. Una de las aplicaciones que le podemos dar en nuestro proyecto es el
reconocimiento sobre el patrón de las respuestas y hacer mejor asignación
de el trabajo que puede desarrollar esa persona.
Encontramos algunas de las características que tienen este tipo de
métodos
las principales características que diferencian a las redes neuronales de
otras tecnologías de IA son:
 Su capacidad de aprendizaje a partir de la experiencia
(entrenamiento).
 Su velocidad de respuesta una vez concluido el entrenamiento. una vez
hemos aprendido a hacerlo.
 Su robustez, en el sentido de que el conocimiento adquirido se
encuentra repartido por toda la red, de forma que si se lesiona una parte
se continúan generando cierto numero de respuestas correctas (en este
caso también hay cierta analogía con los cerebros parcialmente dañados)

13. Referencias
 Algunos ejemplos y ayuda PyBrain
http://chatygeek.com/pybrain-trabajara-
con-redes-neuronales-en-python/
 Artículos sobre las redes neuronales
http://cesarob.blogspot.mx/2005/06/red
es-neuronales-en-python-bueno-
tras.html
 Ejemplo para comprender la
implementación
http://itsdsv.wordpress.com/2012/08/17
/red-neuronal-python-1era-fase/
http://eddypre.blogspot.mx/
 Manejo de archivos en python esto es
para poder hacer nuestro cuestionario o
examen de diagnostico
http://python.org/
 Ejemplos sobre la implementación:
http://alejandroaveo.blogspot.mx/2010/
11/manejo-de-archivos-python.html

14. Módulos más importantes dentro del proyecto
1) Proyecto que se desarrollara
2) Aspirantes al puesto
3) Nivel de aptitudes
4) Pro actividad de los individuos
5) Grado de Responsabilidad
6) Forma de trabajar en equipo
7) Colaboración
8) Puesto que ocupara
Dentro de nuestro proyecto se evaluar las aptitudes de un
individuo para ser asignado a una actividad principal en el
desarrollo de un proyecto por lo que consideramos que , estos
son los principales módulos en orden de importancia .

15. Solución - Diagrama