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Entrega 2

  1. 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. 2.  ResumenDentro de nuestro proyecto hemosimplementado el uso de sistemas multi –agenteque determinará la asignación de puestos paraun proyecto; dependiendo de la capacidad decada individuo. Pero, ¿Qué es un sistema multi – agente?Los sistemas multi-agente constituyen unnuevo enfoque para el desarrollo de sistemasinformáticos distribuidos. Una nueva forma deanalizar, diseñar e implementar sistemassoftware complejos (nuevo paradigma).Un sistema multi-agente es un sistemainformático formado por un grupo de agentesque interactúan entre sí utilizando protocolos ylenguajes de comunicación de alto nivel, pararesolver problemas que están más allá de lascapacidades individuales.
  3. 3.  Clasificación de agentes
  4. 4.  Un Agente CognitivoEs aquel que es capaz de efectuaroperaciones s complejas, esindividualmente inteligente (es unsistema más o menosexperto, con capacidad derazonamiento sobre su base deconocimiento es decir, sobre suconjunto de representaciones dela realidad) puede comunicarsecon los demás agentes y llegar aun acuerdo con todos oalgunos de ellos, sobre alguna decisión. Un sistema cognitivo estácompuesto por un pequeñonúmero de agentes cognitivos.
  5. 5. Principalmente decidimos que ellenguaje de Programación queutilizaríamos dentro de nuestroproyecto será python, ya quecreemos, que cuenta con laslibrerías y herramientasnecesarias; las cualesimplementaremos en nuestrosistema multi- agente. Tambiénconsideramos que python seríauna buena herramienta, debido auna plática previa con nuestracatedrática, donde se comentóalgunos beneficios, así como unpoco de la implementación deinteligencia artificial , la cualhemos estado investigando , parapoder hacer las implementacionesnecesarias a nuestro proyecto.
  6. 6.  AvancesPrimeramente dentro de nuestro proyecto a desarrollar hemosinvestigado constantemente el uso de los agentes que utilizaremoscomo anteriormente se mostró, y que nos serán útiles.Así como investigar parte de la inteligencia artificial que seimplementara dentro del proyecto, principalmente para ir conociendo elbeneficio y las ventajas de la misma como son los siguientes:La inteligencia es mejor definida como la capacidad de un individuo paraadaptar el comportamiento de su / ella a las nuevas circunstancias. ( Espor eso que creemos que sería de gran ayuda comenzar con suutilización)La inteligencia humana no es una habilidad única, sino que es unacomposición de habilidades como elaprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, la percepción ycomprensión del lenguaje. (Dentro de nuestro proyecto diversasaptitudes como las que se mencionan en la descripción de inteligenciahumana es muy similar a lo que queremos simular e implementar en elproyecto.)
  7. 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. 8.  Metodología que hemos implementado para la solución de los problemas que se han presentado es la siguiente
  9. 9.  Planeación
  10. 10.  Diagrama de Gantt
  11. 11.  Recursos y herramientas a utilizarhttp://es.wikipedia.org/wiki/SPADEhttp://digicode.vintageowls.com/?p=616
  12. 12. Una de las aplicaciones que le podemos dar en nuestro proyecto es elreconocimiento sobre el patrón de las respuestas y hacer mejor asignaciónde el trabajo que puede desarrollar esa persona.Encontramos algunas de las características que tienen este tipo demétodoslas principales características que diferencian a las redes neuronales deotras 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. 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. 14. Módulos más importantes dentro del proyecto1) Proyecto que se desarrollara2) Aspirantes al puesto3) Nivel de aptitudes4) Pro actividad de los individuos5) Grado de Responsabilidad6) Forma de trabajar en equipo7) Colaboración8) Puesto que ocuparaDentro de nuestro proyecto se evaluar las aptitudes de unindividuo para ser asignado a una actividad principal en eldesarrollo de un proyecto por lo que consideramos que , estosson los principales módulos en orden de importancia .
  15. 15. Solución - Diagrama

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