Un agente inteligente es cualquier entidad, ya sea humana, robótica o de software, que puede percibir su entorno a través de sensores y actuar en él a través de efectores. Los agentes humanos usan órganos como ojos y manos, los agentes robóticos usan cámaras e motores, y los agentes de software usan cadenas de bits codificadas.

1. AGENTE INTELIGENTE
Un agente inteligente es aquello que puede considerarse que recibe su ambiente mediante sensores que
responde o actualmente en el ambiente por medio de efectuados.
agentes humanos: tiene ojos, oídos y otros órganos que sirven de sensores, así como manos, piernas
boca y otra parte de su cuerpo que le sirve de efectuados.
agentes robóticos: los sensores son sustituidos por cámaras, infrarrojos y los efectuados son remplazados
mediante motores.
agentes de software: sus percepciones y acciones vienen a ser la cadena de bits codificados.
Agentes inteligentes
Sistemas expertos

2. Sistema experto
Un sistema experto es un programa computacional que se comporta como un experto
humano en un dominio especializado del conocimiento.
 Resuelve problemas del nivel de complejidad que maneja el experto.
 Utiliza un –“modelo computacional” del proceso de razonamiento del experto.
 Es capaz de explicar este razonamiento en base al modelo computacional.
Bases de conocimiento motor de inferencia base de hechos
Experto usuario
¿Qué son los AG´s?
 Los algoritmos genéticos son métodos adaptivos que se emplean principalmente
en la resolución de problemas de búsqueda y optimización.
 Se enmarcan dentro de la rama de inteligencia artificial conocida como
computación evolutiva o algoritmos evolutivos.
Los algoritmos genéticos
Los algoritmos genéticos son métodos adaptativos que se emplean principalmente en la
resolución de problemas de búsqueda y optimización.
Se enmarcan dentro de la rama de inteligencia artificial concedida como computación
evolutiva o algoritmos evolutivos.
La computación evolutiva
Esta rama trata el estudio de los fundamentos y aplicación de técnicas heurísticas de
búsqueda que emplean los principios de la evolución natural.

3. Existen otras técnicas que junto con las AG´s pertenecen a esta rama, las más importantes
son:
Programación evolutiva, estrategias evolutivas, programación genética.
Los AGs son muy potentes y efectivos sobre tofo para aquellos problemas con un gran
espacio de búsqueda y para los que no existe una técnica específica para resolverlo.
Donde y cuando utilizar los Ags
La ingeniería para optimizaciones numéricas de algunos problemas no lineales que
resultan muy difíciles de resolver por métodos analíticos.
En el control de robots
Para el ajuste de los pesos de las conexiones de redes neuronales.
¿Como funcionan un AG?
 Los individuos con una mejor adaptación tendrán más posibilidades de reproducirse
que aquellos que posean un código genético peor, de esta forma de las mejores
secuencias genéticas se propagarán en cada nueva generación por medio de los
cruces entre los mejores individuos.
 Si el AG está bien diseñado la población convergerá hacia la solución del problema,
o al menos hacia una solución óptima en un plazo de tiempo razonablemente corto.
 Elalgoritmo genético es una técnica de búsqueda basadaen lateoría de laevolución
de Darwin.
 Ha comprobado tremenda popularidad en los últimos años.
 Esta técnica se basa en los mecanismos de selección que utiliza la naturaleza:
o Los individuos más aptos de la población son los que sobreviven pues se
adaptan más fácilmente a los cambios que se producen en su entorno.
o Los cambios se traducen en transformaciones en los genes de un individuo
(unidad básica de codificación de cada uno de los atributos de un ser vivo).
o Las características nomas destacadas de un individuo (los que le permiten
adaptarse mejor a su entorno) se deben transmitir a sus descendientes)

4. Un AG empieza por uno o varios individuos y mediante operaciones de transformación y
selección va haciendo evolucionar su especie, desarrollando individuos mejores.
Un AG se caracteriza por su aleatoriedad en todo su proceso (empleo de probabilidades).
Elementos de un AG.
Población: individuos que representan cada uno de ellos una solución codificada de una
forma adecuada(cromosomas).
Operadores: conjunto de operaciones a realizar sobre los individuos de una población.
Funciones de adaptación: función que se emplea para evaluar la idoneidad de un individuo
determinado.
Un AG desarrolla un proceso de evolución de los individuos de una población, obteniendo
nuevas poblaciones a partir de los individuos más fuertes.
Un AG busca un individuo que maximice o minimice la función de adaptación.
Generar población inicial G(0);
Evaluar G(0);
T:=0;
Repetir
T:=t+1
Generar G(t) usando G(t-1);
Evaluar G(t);
Hasta encontrar una solución
Se seleccionan las
mejores
Se transforman los
padres generando
nuevos hijos
Se seleccionan los
mejores
Sol. considerada
suficientes buena

5. Estructura de un AG.
¿Cómo se representa un individuo?
¿Cuál es la función de adaptación?