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  1. 1. 2. AGENTES ESTIMULO - RESPUESTA <ul><li>No tienen estados internos. </li></ul><ul><li>Solo reaccionan a estímulos generados en entornos donde operan </li></ul><ul><li>Ej: Machine Speculatrix (Grey Walter). Dispositivo dotado de motores con ruedas, fotocélulas y dos tubos de vacío, que se movía hacia una luz moderada evitando luces brillantes. </li></ul><ul><li>Ejemplo ilustrativo: </li></ul><ul><li>Robot en un espacio bidimensional cuadriculado con objetos inmóviles. </li></ul><ul><li>Espacios entre objetos y la frontera son de al menos dos celdas. </li></ul><ul><li>Comportamiento: “Ir a una celda fronteriza o que limite con un objeto y seguir su perímetro indefinidamente”. </li></ul><ul><li>Percepción del robot : Si c/u de las 8 celdas con las que limita está libre o no. </li></ul><ul><li> Hay 8 entradas sensoriales S 1 , …, S 8 </li></ul><ul><li>Movimientos posibles : Norte, Este, Oeste, Sur. </li></ul>
  2. 2. 2. AGENTES E - R (2) S 1 S 2 S 3 S 8 S 4 S 7 S 6 S 5
  3. 3. 2. AGENTES E - R (3) S 2 S 3 <ul><li>2.1. Fase de Percepción: </li></ul><ul><li>Generar vector de características X = (X 1 , X 2 , … , X n ) </li></ul><ul><li>X i puede tener valor binario, real, otro (ej: color). </li></ul><ul><li>Para el ejemplo X = (X 1 , X 2 , X 3 , X 4 ) </li></ul><ul><li>256 (2 8 ) entradas sensoriales. Algunas se descartan por no existir pasillos estrechos. </li></ul>X 1 : Características Binarias : X 1 =1   S 2 =1 o S 3 =1 X 2 =1   S 4 =1 o S 5 =1 X 3 =1   S 6 =1 o S 7 =1 X 4 =1   S 8 =1 o S 1 =1
  4. 4. 2. AGENTES E - R (4) <ul><li>2.2. Fase de Acción: </li></ul><ul><li>Definición de una función de dichas características para que a partir del vector de percepción realice tarea. </li></ul><ul><li>Si las 4 características son 0 (el robot tiene todas las celdas alrededor libres). Por defecto se toma sentido Norte. </li></ul>Si X 1 =1 y X 2 =0  moverse al Este Si X 2 =1 y X 3 =0  moverse al Sur Si X 3 =1 y X 4 =0  moverse al Oeste Si X 4 =1 y X 1 =0  moverse al Norte
  5. 5. 2. AGENTES E - R (5) <ul><li>2.3. Algebra booleana: </li></ul><ul><li>f (X 1 ,…, X n ) = 0 | 1. </li></ul><ul><li>Conectivas: . , + , . </li></ul><ul><li>f (X 1 , X 2 ) = X 1 . X 2 . f = 1  X 1 = 1 y X 2 = 1 ; sino f = 0. </li></ul><ul><li>f (X 1 , X 2 ) = X 1 + X 2 . f = 1  X 1 = 1 o X 2 = 1 ; sino f = 0. </li></ul><ul><li>f (X 1 ) = X 1 . f = 1  X 1 = 0 o f = 0  X 1 = 1. </li></ul><ul><li>Reglas: </li></ul><ul><li>1 + 1 = 1, 1 + 0 = 1, 0 + 0 = 0. </li></ul><ul><li>1 . 1 = 1, 1 . 0 = 0, 0 . 0 = 0. </li></ul><ul><li>1 = 0, 0 = 1. </li></ul>
  6. 6. 2. AGENTES E - R (6) <ul><li>Para que el robot se mueva al norte: </li></ul><ul><li>X 1 X 2 X 3 , X 4 + X 4 X 1 </li></ul><ul><li>X 4 = S 1 + S 2 . Función a partir de señales sensoriales. </li></ul>X 4 X 1 X 2 X 3
  7. 7. 2. AGENTES E - R (7) <ul><li>Atomo: Fórmula boolena compuesta por una sola variable. Ej: X 1 </li></ul><ul><li>Literal: Función compuesta por una variable o su complemento. Ej: X 1 </li></ul><ul><li>Ley Conmutativa : </li></ul><ul><li>X 1 . X 2 = X 2 . X 1 X 1 + X 2 = X 2 + X 1 </li></ul><ul><li>Ley Asociativa : </li></ul><ul><li>X 1 . (X 2 . X 3 ) = (X 1 . X 2 ) . X 3  X 1 . X 2 . X 3 </li></ul><ul><li>X 1 + (X 2 + X 3 ) = (X 1 + X 2 ) + X 3  X 1 + X 2 + X 3 </li></ul><ul><li>Leyes de Morgan : </li></ul><ul><li>X 1 . X 2 = X 2 + X 1 </li></ul><ul><li>X 1 + X 2 = X 2 . X 1 </li></ul><ul><li>Ej: X 1 . X 2 = (S 2 + S 3 ) . (S 4 + S 5 ) = (S 2 + S 3 ) . S 4 . S 5 </li></ul><ul><li>Ley Distributiva : </li></ul><ul><li>X 1 . (X 2 + X 3 ) = (X 1 . X 2 ) + (X 1 . X 3 ) </li></ul>
  8. 8. 2. AGENTES E - R (8) <ul><li>Representación e implementación de las funciones para la selección de acciones : </li></ul><ul><li>Sistemas de Producción </li></ul><ul><li>Formado por Reglas de producción : </li></ul><ul><li>C i (condición)  A i (acción) </li></ul><ul><li>Condición es un monomio (conjunción de literales) </li></ul><ul><li>Se ejecuta la primera regla que cumple la condición = 1. </li></ul><ul><li>1. X 4 X 1  Norte </li></ul><ul><li>2. X 3 X 4  Oeste </li></ul><ul><li>3. X 2 X 3  Sur </li></ul><ul><li>4. X 1 X 2  Este </li></ul><ul><li>5. 1  Norte </li></ul>
  9. 9. 2. AGENTES E - R (9) <ul><li>El robot gira indefinidamente a menos que se ponga un objetivo como encontrar una esquina cóncava: </li></ul><ul><li>cóncava  Nil </li></ul><ul><li>1  (seguimiento de bordes indefinido) </li></ul><ul><li>En Sistemas de Producción Dirigidos por Objetivos : </li></ul><ul><li>Primera regla es el objetivo. </li></ul><ul><li>Las siguientes reglas acercan al objetivo. </li></ul><ul><li>“ Cada regla ejecutada correctamente acerca al agente al cumplimiento de alguna regla que le precede” ( Sistemas teleo-reactivos T-R ) </li></ul><ul><li>Son implementables con circuitos electrónicos (compuertas lógicas). </li></ul>
  10. 10. 2. AGENTES E - R (10) <ul><li>Redes </li></ul><ul><li>Circuitos de redes formados con Umbral sobre suma ponderada de sus entradas. Ej: ULU . </li></ul><ul><li>ULU (Unidad Lógica con Umbral) : </li></ul><ul><li>Compara la suma ponderada de las entradas con un umbral. Si lo supera  1 , de lo contrario 0 . </li></ul><ul><li>Las funciones linealmente separables ( monomios o cláusulas ) se pueden implementar mediante ULU´s. </li></ul><ul><li>Se separan los espacios de entrada en 2 regiones (por encima y por debajo del umbral) separadas por un hiperplano (n dimensiones). </li></ul>
  11. 11. 2. AGENTES E - R (11) X 1 X 2 X n w 1 w 2 w n  Umbral  Salida f U.L.U. Figura que representa un monomio: X 1 X 2 X 3  1 1 -1 X 1 X 2 X 3  i=1 n X i .w i
  12. 12. 2. AGENTES E - R (12) Ej: f = X 1 X 2 = (S 2 + S 3 ) (S 4 + S 5 ) = (S 2 + S 3 ) S 4 S 5 S 2 S 3 S 4  1 -2 1 X 1 X 2 S 5 -2 <ul><li>Para 2 acciones codificadas en un Vector de Percepción  ULU </li></ul><ul><li>Problemas de complejidad mayor  varias ULU´s (Red Neuronal) </li></ul><ul><li>U.L.U se visualiza como una neurona biológica cuyo disparo depende de la suma de intensidades ( sinapsis ). </li></ul><ul><li>Una red repetida de inversores implementa un programa T-R (Edward Katz /96). </li></ul>
  13. 13. 2. AGENTES E - R (13)  1 Acción <ul><li>Una regla perteneciente a un programa T-R se puede implementar con un circuito (C.I.P.A.) con 2 entradas y 2 salidas. </li></ul><ul><li>Una de las ULU del CIPA calcula la conjunción de una entrada con el complemento de otra y la otra ULU calcula la disyunción de las entradas. </li></ul> Inhibición Propagación -1 1 1 Comprobación Unidad C.I.P.A.
  14. 14. 2. AGENTES E - R (14)  1  -1 1 1 c 1 Propagación con CIPA´s 0 a 1  1  -1 1 1 c n … a n
  15. 15. 2. AGENTES E - R (15) Arquitectura de Subsunción: Percepción Percepción señales sensoriales Cálculo acción Cálculo acción Atravezar pasillos Movimientos por defecto x x ... Acción <ul><li>Roodney Brooks , 1986 . </li></ul><ul><li>Comportamiento global del agente. Descansa sobre un conjunto de módulos de comportamiento. </li></ul><ul><li>Arquitectura Horizontal. </li></ul>

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