Resumen Agentes Inteligentes

Resumen Agentes Inteligentes

Octubre 2015

• ¿Qué es un agente inteligente?

Un agente es cualquier cosa capaz de recibir percepciones de su entorno mediante sensores y en base a estos poder actuar y alterar su entorno mediante actuadores. Para tener una mejor apreciación de miremos ciertos términos clave como: Percepción, que vendrá siendo lo que percibe el agente durante cualquier instante y secuencia de Percepciones, que vendrá siendo un historial de lo anteriormente explicado.

En términos matemáticos el comportamiento del agente viene dado por cierta función del agente, que es la que toma las decisiones y ejecuta las acciones. Por lo general la función de un agente se puede representar con una tabla limitada es decir nota, en donde se asocian las percepciones con las acciones. Por lo cual la tabla estar a programad a de alguna forma dentro del agente

• Concepto de Racionalidad

Lo que se busca para que un agente sea racional, es que este realice lo correcto, es decir su tabla estar a llenada correctamente. Sin embargo el agente necesita alguna manera para medir el éxito después de haber realizado sus acciones que alteren el ambiente. Para ello debemos aplicar medidas de rendimiento, que nos muy simple como parece, una forma de medir el éxito es mediante los mismos sensores del agente basando ce en la secuencia de percepciones y ver si estas en el momento de evaluó son las correctas. Sin embargo esto puede llevar a una especie de auto engaño por lo cual se debe diseñar medidas para poder afrontar este problema.//Sabiendo de lo que va más o menos el rendimiento podemos decir que la racionalidad depende de:

1. Medida del rendimiento

1. Conocimiento del medio

1. Las Acciones

1. Secuencia de percepciones

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Por ende podríamos decir que un AGENTE RACIONAL es aquel que basado en su secuencia de percepciones realiza la acción más favorable para mejorar su medida de rendimiento basándose en los conocimientos almacenados y evidencias dadas por el historial de percepciones.

• Entorno

Un entorno de trabajo es donde se requiere solucionar un problema o varios, por lo cual existen varios tipos de entornos. Es muy importante saber el entorno de trabajo del agente ya as podremos optar por el mejor diseño para nuestro agente. Tipos de entornos:

1. Totalmente observable vs parcialmente Observable: depende de que tanta percepción del ambiente recibe el agente

1. Determinista vs Estocástico: son entornos en los que los estados siempre son los mismos o simplemente son como abstractos óseos indeterministas.

1. Episódico vs Secuencial: Es cuando las decisiones del agente afectan el fu-turo de las demás(secuencial) y cuando en ese estado no se afecta otro(episódico)

1. Estático vs Dinámico: aquí re ere a los cambios que pueden sufrir en el ambiente por sí solo, además se habla de un semi-Dinamismo que tiene que ver con la alteración del rendimiento del agente.

1. Discreto vs Continuo: Tiene que ver con la forma en la que las percepciones son manejadas por el agente

1. Agente individual vs Multi-agente: básicamente es si un agente es social o no.

• Estructura del agente

Los agentes básicamente podríamos decir que son la suma del programa del mismo más su arquitectura que ser a su parte física(sensores y actuadores). Gracias a ello podemos clasificar los agentes en:

• Agentes re-activos simples: Es el más sencillo ya que se basa en las percepciones actuales para actuar y no en su secuencia de percepciones. se usa en am-bientes visibles.
• Agentes reactivos basados en modelos: son agentes que funcionan bien en un ambiente parcialmente visible ya que almacenan in-formacion o conocimiento de las partes del mundo que no pueden ver. al ayudarse de su secuencia de percepciones este puede saber como sus deci-siones afectan el ambiente y por ser basado en estructuras booleanas que se llama el modelo del mundo se lo conoce como el agente basado en mod-elos.
• Agentes basados en Objetivos: Cuando la secuencia de percepciones

No es su cliente para tomar decisiones ocupamos el objetivo del agente por lo cual tomara una decisión en base a lo que este desea hacer.

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• Agentes basados en utilidad: debido a que a veces tener un objetivo no siempre se obtiene la decisión de mayor calidad por lo cual se agrega una función de utilidad la cual presentar a como la felicidad o la tristeza del agente además de los posibles choques entre metas. Por lo cual esta función pon-dera cuál de los objetivos tendrá mas éxito.
• Agentes que aprenden: Es un agente que se responsabiliza de hacer mejoras, y as se logra el aprendizaje que es retro alimentado mediante críticas sobre el desempeño del agente. Además este agente debe ser capas de generar problemas es decir es capaz de generar nuevas acciones que lo lleven hacia nuevas experiencias.

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