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.