Diseño de agentes inteligentes para resolver problemas en entornos complejos

CESAR ALFONSO CHARRIA IVAN MAURICIO MELO DIDIER AUGUSTO FERIA CARLOS ANDRES LOPEZ

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[object Object],Tipo de agente Medidas de rendimiento Entorno Actuadores Sensores Taxista Seguro, rápido, legal, viaje confortable, maximización del beneficio. Carreteras, trafico, peatones, clientes. Dirección, acelerador, freno, señal, bocina, visualizador. Cámaras, sonar, velocímetro, GPS, tacómetro, visualizador de aceleración, sensores del motor, teclado.

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[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],El programa AGENTE-DIRIGIDO-MEDIANTE-TABLA se invoca con cada nueva percepción y devuelve una acción en cada momento. Almacena la secuencia de percepciones utilizando su propia estructura de datos privada.

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Actuadores Medio ambiente Agente Sensores Cómo es el mundo ahora Qué acción debo tomar ahora Reglas de condición-acción Actuadores

Actuadores Estado Cómo evoluciona el mundo Qué efectos causan mis acciones Medio ambiente Agente Sensores Cómo es el mundo ahora Qué acción debo tomar ahora Reglas de condición-acción Actuadores

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Actuadores Estado Cómo evoluciona el mundo Qué efectos causan mis acciones Qué pasará si realizo la acción A Estaré contento con este estado Medio ambiente Agente Sensores Cómo es el mundo ahora Qué acción debo llevar a cabo ahora Utilidad Actuadores

Actuadores Elemento de aprendizaje Generador de problemas Nivel de actuación Retroalimentación Objetivos a aprender Cambios Conocimiento Medio ambiente Agente Sensores Elemento de actuación Crítica Actuadores

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