Sistemas Inteligentes

TALLER SISTEMAS INTELIGENTES

I. Relacionar brevemente, a partir del paper de Dana Nau (Applications of SHOP and SHOP2), las aplicaciones en el mundo real de AI Planning. Mostrar 3 casos más de aplicaciones.

B) Sobre una mesa en un cuarto A se encuentra una cerveza. Contiguo a este hay otro cuarto B donde hay otra mesa. Los cuartos están separados por una puerta, la cual se encuentra cerrada. Se desea que el estado final tenga la cerveza sobre la mesa en el cuarto B.

a. Defina 3 predicados (relaciones, propiedades o acciones) que sirvan para representar el problema anterior explicando claramente el significado de cada uno.

b. Plantee en términos de un planificador las condiciones iniciales y finales.

c. En este caso habría alguna ventaja en utilizar planificación HTN sobre Strips? Justifique

II. A. Se anexa el archivo PrologDiagMedico el cual debe ser montado en prolog y ejecutado. Se debe mostrar 3 casos de la ejecución.

B. A partir de este código proponer un sistema de diagnóstico diferente, ojala de un tema relacionado con la carrera, implementarlo en prolog y ejecutarlo.

Entregar el código y la muestra de la ejecución de tres ejemplos.

III. Un problema típico de programación es “el problema de la mochila”, que responde a la siguiente situación: imagínese hacer una excursión a la que solo podemos llevar una mochila que, lógicamente, tiene una capacidad limitada. Cada objeto que se introduce ocupa un volumen dentro de la misma y en contrapartida durante el viaje proporcionará un beneficio o utilidad (ejemplo: una cantimplora), el problema surge cuando se debe elegir qué objetos seleccionar para llevar en la mochila de forma que el beneficio sea máximo (tener todo lo necesario) sin exceder su capacidad.

Aplicar Algoritmos Genéticos para encontrar la solución.

Condición de parada 2 iteraciones.

 Población inicial 5 individuos (aleatorios)

 Los demás parámetros deben ser especificados por usted. Muestre las iteraciones en una tabla que contenga: No. Iteración, cromosoma, f(x), probabilidad, probabilidad acumulada.

Anexo el archivo “LaMochilaAG” que puede ser de apoyo.

Solución:

I) A. APLICACIONES MUNDO REAL AI PLANNING.

1. El planificador simple jerárquico ordenado SHOP y su sucesor SHOP2, tienen como objetivo investigar aspectos de la investigación automatizada como también planear y proporcionar algunas herramientas de planificación simples y prácticas.

2. El planificador HTN realiza una búsqueda mediante la aplicación de métodos HTN, que son esencialmente formas que describen cómo descomponer las tareas en subtareas.

3. Planes de evacuación: Arquitectura basada en caso jerárquico para la Planificación (HICAP); es un sistema prototipo para ayudar en ciertas ocasiones. Planificadores humanos experimentados desarrollan planes de evacuación para las personas cuyas vidas están en peligro. Un experto (humano) debe supervisar la planificación de evacuación. HICAP nivel superior es un editor de plan que permite a los usuarios editar tareas manualmente y perfeccionar los planes de forma interactiva.

4. La evaluación de las amenazas terroristas: El proyecto (AHEAD) está destinado a ayudar a la inteligencia a entender y evaluar hipótesis sobre las amenazas terroristas. El sistema AHEAD contiene modelos de diversos tipos de actividades hostiles, codificados como dominio HTN, descripciones que el autor ha anotado con información adicional acerca de su función.

5. La lucha contra los incendios forestales: De la Unión Europea. El proyecto (COMETS) se centra en el desarrollo de UAV, que trata técnicas de control de vehículos aéreos no tripulados para la detección y el seguimiento de los incendios en bosques. Como parte de este proyecto, los investigadores de LAAS, un laboratorio de investigación del gobierno en Toulouse, Francia, están desarrollando una arquitectura distribuida en la que cada UAV contendrá un "nodo de decisión" que consiste en un supervisor y un planificador.

6. Inteligencia Artificial en la Gerencia Empresarial: En el momento actual la Inteligencia Artificial se aplica a numerosas actividades humanas, las más destacadas para este caso son las técnicas de aprendizaje y de ingeniería del conocimiento ya que estas ramas son más aplicables al campo de las finanzas, dado que desde el punto de vista de los negocios, lo que interesa es construir sistemas que incorporen conocimiento y, de esta manera, sirvan de ayuda a los procesos de toma de decisiones en el ámbito de la gestión empresarial.

PLANIFICACIÓN HTN Y AUTOMATICA

En general, un sistema de planificación automatizado está diseñado para generar un plan o política que un ejecutor pueda aplicar para lograr un conjunto de metas u objetivos. La mayoría de investigaciones de planificación se ha centrado en la planificación fuera de línea, en el que se formula el plan entero antes de que el ejecutor comience su ejecución. En el tiempo de planificación, el planificador no tiene información directa acerca de un acierto o una falla y en su lugar deben razonar acerca de si el plan de deseado puede ser un éxito o una falla. Podemos clasificar los sistemas de planificación automatizadas en las siguientes categorías, en función de si, y en la configuración que realicen los usuarios en los diferentes dominios de planificación.

• Planificadores independientes del dominio. La única entrada al planificador es una descripción de un problema de planificación a resolver, y la máquina de planificación debe ser suficiente para trabajar en cualquier dominio en general. Históricamente, D se asume a menudo para ser el conjunto de todos las Dominios de planificación "tradicionales", esta clase tiene restricciones para incluir aplicaciones de planificación más prácticos pero muchos investigadores la utilizan para lograr ampliar sus conocimientos mas allá de la planificación tradicional.

• Planificadores sintonizables de dominio independiente: Estos se parecen a planificadores independientes del dominio, pero se pueden mejorar para el tipo de planificación como en el caso de LPG que se ajusta para un funcionamiento rápido de los planes, sin importar si es corto o de mayor longitud, en 2002 la planificación internacional ha ejecutado LPG con tres ajustes dando a conocer 3 resultados.

• Planificadores configurables por dominio: El motor de planificación es de dominio independiente pero la entrada al planificador incluye conocimiento de dominios específicos de control, es decir información necesaria para que la máquina resuelva el problema

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