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INTRODUCCIÓN
El funcionamiento de los agentes inteligentes, depende de muchos factores entre
los cuales se encuentra su entorno y la naturaleza del mismo, es muy importante
conocer cuál será el entorno en el que se desenvolverá el agente, para de esta
forma pueda realizar todas las acciones de manera correcta.
En el desarrollo de este tema se conocerán los diversos tipos de entornos en los
cuales va a interactuar el agente, cuáles serán las percepciones y las acciones
posibles que tomara el agente, pero tomando en cuenta cual es la naturaleza del
entorno en el cual se desarrolla.
ESPECIFICACIÓN DEL ENTORNO DE TRABAJO
El medio ambiente que influye un comportamiento del agente puede ser
influenciado por el mismo agente. Siempre se ha tenido la tendencia a pensar
que el medio ambiente es el que influye sobre el agente, pero se puede decir
que la influencia es bidireccional, es decir el agente altera el ambiente y al mismo
tiempo se altera el comportamiento del agente. (Grobstein, 2005).
El entorno de trabajo está compuesto de las medidas de rendimiento, el entorno
en sí, los sensores y los actuadores, todo esto es conocido con las
siglas REAS (Rendimiento, Entorno, Actuadores, Sensores), para poder realizar
el diseño de un agente se debe primeramente especificar cuál será el entorno de
trabajo de la forma más completa posible.
A continuación se presenta una tabla con la descripción REAS del Agente
Taxista:
PROPIEDADES DE LOS ENTORNOS DE TRABAJO
Un entorno puede tener varios atributos o propiedades desde el punto de vista
del agente. A continuación se presenta una serie de atributos que se pueden
presentar en el entorno de trabajo.
Ejemplos de los entornos según sus atributos.
Ejemplo de entorno total y parcialmente observable.
Ejemplos de entorno determinista, estocático y estratégico.
Ejemplos de entorno episódico y secuencial.
Ejemplos de entorno estático y dinámico.
Ejemplos de entorno discreto y continuo.
Ejemplos de entorno agente simple y multi - agente.
CONCLUSIÓN
Es muy importante conocer cuál es el ambiente (entorno) en el que se va a
desarrollar el agente, saber cuáles son sus propiedades o atributos, esto con la
finalidad de que el agente pueda realizar sus funciones (acciones) de una forma
adecuada.
Un entorno puede tener muchos atributos, al ser de este tipo se puede decir que
el agente va a ser capaz de realizar muchas acciones y que las realizara de
manera correcta, además si el agente es autónomo, su capacidad ira
incrementando a medida que avance su desenvolvimiento con el medio
(entorno).
BIBLIOGRAFÍA
Teahan, W. 2010. Artificial Intelligence – Agents and Environments. (En
Línea). EC. Consultado, 7 de Oct. 2014. Formato PDF. Disponible en
http://www.bookboon.com.
García, A.2012. Inteligencia Artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones. (En
Línea). ES. Consultado, 10 de Oct. 2014. Disponible
en http://books.google.com.ec/books.
Russell, S y Norving, P. 2004. Inteligencia Artificial un enfoque moderno. Pearson
Education. 2 ed. Mexico. p 1-5.
Grobstein, P. 2005. Exploring Emergence. The world of langton’s Ant :Thinking
about puporse. (En Línea). EC. Consultado, 7 de Nov. 2014. Disponible en
http://www.serendip.brynmawer.edu.

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Estructura de los agentes

  • 1. INTRODUCCIÓN El funcionamiento de los agentes inteligentes, depende de muchos factores entre los cuales se encuentra su entorno y la naturaleza del mismo, es muy importante conocer cuál será el entorno en el que se desenvolverá el agente, para de esta forma pueda realizar todas las acciones de manera correcta. En el desarrollo de este tema se conocerán los diversos tipos de entornos en los cuales va a interactuar el agente, cuáles serán las percepciones y las acciones posibles que tomara el agente, pero tomando en cuenta cual es la naturaleza del entorno en el cual se desarrolla. ESPECIFICACIÓN DEL ENTORNO DE TRABAJO El medio ambiente que influye un comportamiento del agente puede ser influenciado por el mismo agente. Siempre se ha tenido la tendencia a pensar que el medio ambiente es el que influye sobre el agente, pero se puede decir que la influencia es bidireccional, es decir el agente altera el ambiente y al mismo tiempo se altera el comportamiento del agente. (Grobstein, 2005). El entorno de trabajo está compuesto de las medidas de rendimiento, el entorno en sí, los sensores y los actuadores, todo esto es conocido con las siglas REAS (Rendimiento, Entorno, Actuadores, Sensores), para poder realizar el diseño de un agente se debe primeramente especificar cuál será el entorno de trabajo de la forma más completa posible. A continuación se presenta una tabla con la descripción REAS del Agente Taxista: PROPIEDADES DE LOS ENTORNOS DE TRABAJO Un entorno puede tener varios atributos o propiedades desde el punto de vista del agente. A continuación se presenta una serie de atributos que se pueden presentar en el entorno de trabajo.
  • 2. Ejemplos de los entornos según sus atributos. Ejemplo de entorno total y parcialmente observable.
  • 3. Ejemplos de entorno determinista, estocático y estratégico.
  • 4. Ejemplos de entorno episódico y secuencial. Ejemplos de entorno estático y dinámico. Ejemplos de entorno discreto y continuo.
  • 5. Ejemplos de entorno agente simple y multi - agente.
  • 6. CONCLUSIÓN Es muy importante conocer cuál es el ambiente (entorno) en el que se va a desarrollar el agente, saber cuáles son sus propiedades o atributos, esto con la finalidad de que el agente pueda realizar sus funciones (acciones) de una forma adecuada. Un entorno puede tener muchos atributos, al ser de este tipo se puede decir que el agente va a ser capaz de realizar muchas acciones y que las realizara de manera correcta, además si el agente es autónomo, su capacidad ira incrementando a medida que avance su desenvolvimiento con el medio (entorno). BIBLIOGRAFÍA Teahan, W. 2010. Artificial Intelligence – Agents and Environments. (En Línea). EC. Consultado, 7 de Oct. 2014. Formato PDF. Disponible en http://www.bookboon.com. García, A.2012. Inteligencia Artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones. (En Línea). ES. Consultado, 10 de Oct. 2014. Disponible en http://books.google.com.ec/books. Russell, S y Norving, P. 2004. Inteligencia Artificial un enfoque moderno. Pearson Education. 2 ed. Mexico. p 1-5. Grobstein, P. 2005. Exploring Emergence. The world of langton’s Ant :Thinking about puporse. (En Línea). EC. Consultado, 7 de Nov. 2014. Disponible en http://www.serendip.brynmawer.edu.