neat beans

7/22/2019 Neat Beans

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MATERIA :PROGRAMACION 5

Tema: NeatBeans

MAGISTER

Profesor. Teobaldo Smith.

Presentado por :Geovany A Guerra

C.I.P: 4 718 53

Nivel: Licenciatura.Sistemas Informticos

Ao: 2012

Domingo Lunes Martes Miercoles Jueves Viernes Sabado

05/03/2014

ACTIVIDAD EN CASA

AbrMarFebEne

DIA

AgoJunMay Jul Sep Oct Nov Dic.

PROGRAMACION


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TABLA DE CONTENIDO

PRESENTACION INDICE INTRODUCCION

PRELIMINAR

GUIA DEL TEMA

PROLOGO

HISTORIA

CAPITULOS

TEMAS

RESUMEN

INVESTIGACION

EJEMPLOSGLOSARIO escrito

ILUSTRACIONES

CONCLUSION BIBLIOGRAFIA

INFOGRAFIAWhile- Else- Numbers, Case y

otros usados en VB


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CONTENIDO

Sintaxis

Desarrollo

Problema

Caracteristicas

Clasificacion

Tablas

Recursos

Programas

Mercado Tipos

Utilizacion

Usos

INDICE DE TEMAS1. Historia de la programacionorientada a objetos (POO).2. Historia del lenguaje

Java(Orientacion a objetosPOO).3. Conceptos, campo, deaplicacin (uso actual delmismo).4. Caractersticas importantes

del JAVA.5. POO como base de Java.6. Entornos o ambientes paraprogramar en Java(escoger uno yexplicar).7. Uso del lenguaje Java eneducacion, de ejemplos.8. Confeccionar un mapaconceptual.9. Que es IHMC Cmap Tools.10. Utilizar de Power Point.11. Investigacion de java?12. < Ejemplificacion de Java >

PRODUCIONJAVA


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Mapa de NeatBeans

Inteligencia yConocimiento

Patrones

Agentes

Coordinacinde web

Robtica Mvil

Robtica deManipuladores

Procesamientode Imgenes

RedesNeuronales


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Tabla de ContenidoAgentes Inteligentes.

Propiedades de los agentes

Sensores y Efectores

Medida de Rendimiento

El Medio Ambiente

Tipos de Agentes

Agente reflejo simpleAgente con estado interno

Agente basado en metas

Agente basado en utilidad


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Objetivos Exponer los conceptos asociados a agentes

inteligentes.

Presentar las propiedades de un agente. Presentar la medida de rendimiento

Identificar los tipos de ambiente.

Presentar los tipos de agentes.


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Agentes Inteligentes Un agente es un sistema conformado por hardware

y/o software que basa su comportamiento en las

percepciones que tiene del medio ambiente

mediante sus sensores y en las reglas de

comportamiento incorporadas en el software.

Un agentees todo aquello que percibe su ambiente

mediantesensores

y queresponde

oacta

en tal

ambiente por medio de efectores.


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Agentes No requieren de humanos para operar (autonoma).

Tienen una medida de desempeo (racionalidad)

Usan sensorespara enterarse de lo que pasa fuera.

Usan efectorespara modificar su entorno

La inteligencia est determinada por sus reglas.

Las reglas se pueden pre-grabar Instintos

Las reglas pueden ser aprendidas Aprendizaje

(aprender memorizar)


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Agentes Inteligentes Un agente inteligente es un sistema de computadora

capaz de ejecutar acciones autnomas y flexibles en

cierto medio ambiente.

Agentes triviales (no interesantes): Termstato El demonio de UNIX

Se busca que un agente tenga capacidad deiniciativa propia (imitar el libre albedrio)


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Propiedades de los agentes

Autonoma

Reactividad

Proactividad

Cooperacin

Aprendizaje


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Autonoma Un sistema ser autnomo en la medida en que su

conducta est definida por su propia experiencia.

Si las acciones del agente se basan en un

conocimiento integrado previamente, no es

autnomo.

Un agente es ms autnomo en la medida en que

su comportamiento se basa: (+) en el aprendizaje y

(-) en el conocimiento incorporado.


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ReactividadMedio ambiente esttico.

El programa no necesita preocuparse sobre su xito o falla, elprograma se ejecutar ciegamente. (lazo abierto)

Compilador.

Medio ambiente dinmico. Para el software es difcil de construir dominios dinmicos: el

programa debe tener en cuenta la posibilidad de fracaso

Un sistema reactivo mantiene una permanente interaccin consu medio ambiente y responde a los cambios que ocurren en l

(en un tiempo para la respuesta sea til)


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Pro Actividad Reaccionar a un entorno es fcil?

Estmulorespuesta basada en reglas

Comportamiento. Secuencia de acciones, no solo una accin aislada.

Se desea que los agentes ejecuten accionespor nosotros.

El objetivo est orientado al comportamiento del agente.

Pro-actividad. Intenta generar y lograr objetivos.

Toma iniciativa cuando es necesario.

Reconoce las oportunidades


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CooperacinMulti-agentes.

El mundo real es un entorno multi-agentes:

No podemos ignorar a los otros para lograr metas.

Ciertas metas pueden lograrse nicamente con la

cooperacin de otros.

Habilidad social Es la habilidad para interactuarcon otros agentes

(posiblemente humanos) mediante algn lenguaje de

comunicacinentre agentes y cooperarcon ellos.


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Aprendizaje El agente es capaz de usar algoritmo para aprender

de su propia experiencia.

Trata de aprender para mejorar su rendimiento en eltiempo.

Se trata de crear programas capaces de generalizarcomportamientos a partir de una informacin noestructurada suministrada en forma de ejemplos. Es,por lo tanto, un proceso de induccin delconocimiento.


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Ejercicio 1Diga si los siguientes sistemas son agentes:1. Un reloj.

2. Un termostato.

3. Un celular.

4. Un sistema de control de acceso a personas.5. El sistema de aire acondicionado de un automvil.

6. Una lavadora automtica.

7. Un software para entrenar personas.

8. Un software para ensear a sumar.

9. Un reloj despertador.10. El sistema que controla si una persona saca un producto sin

pagar.

11. Internet.

12. La red telefnica


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Sistemas MultiagenteCuando mltiples agentes individuales coordinan sus

habilidades para resolver problemas.1. Organizacin Social. c/u cumple una funcin dentro del sistema,

tiene caractersticas y responsabilidades.2. Cooperacin. El mtodo de solucin de los problemas se basa en

la forma cmose asignan las responsabilidadesy como se usalas respuestas de los otros.

3. Coordinacin. Planificacin de acciones para la resolucin de

tareas, cundose ejecutan las acciones.4. Negociacin. Forma de ponerse de acuerdo cuando cada agente

defiende sus propios intereses, llevndolos a una situacin que losbeneficie a todos teniendo en cuenta el punto de vista de cadauno.


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Sistemas Multiagente


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SENSORES Y EFECTORES


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Sensores Los sensores sirven para adquirir informacin del

medio ambiente

Los sensores no son confiables por que:

Incertidumbre, estn afectados por cambios en el

Medio.

Error, en la deteccin.


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Sensores Qu sensor usar?

Qu modelo de sensor?

Cmo calibrar el sensor? Cmo entrega los datos en sensor?

cmo se activa en sensor?

cul es la frecuencia de muestreo?

Cul es el error?

Qu procesos de bajo nivel realizar?assembler

Qu procesos de alto nivel realizar? en el agente


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SensoresSentido

Percepcin de equilibrio

Propiocepcin Magnetocepcin

Electrocepcin

Eco localizacin

Gradiente de presin

Sensores

Acelermetro

Encoder Magnetmetro

Sensor de voltaje

Sonar

Arreglo de presin


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EfectoresHumanos Msculos

Movimientos compuestos.

Movimientos de brazos Caminata

Escritura

Habla

Mquinas

Rotacin de Motores

Apertura o cierre devlvulas.

Movimientos compuestos

Movimiento dearticulaciones

Orugas

Patas


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Ejercicio 2 Diga qu sensores tienen los humanos?

Conoce algn sensor que tienen los animales pero

no lo tienen los humanos?

Conoce algn sensor que tienen los humanos pero

no lo tienen los animales?

Cules son los efectores de los humanos?

Conoce algn efector que tienen los animales perono lo tienen los humanos?, Viceversa?


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MEDIDA DE RENDIMIENTO


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Medida de rendimiento Para cada conjunto de percepciones, el agente toma la

accin que maximiza su rendimiento basado en lainformacin de la percepcin y su propio conocimiento

implcito. Medida del desempeo

Evala el cmo

qu tan exitoso ha sido un agente?

Debe ser objetiva

La racionalidad NO ES omnisciencia, clarividencia niexitosa necesariamente.

La racionalidad se puede ver como un xito esperado,tomando como base lo que se ha percibido.


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Agente RacionalDepende de:

Medida del grado de xito.

Secuencia de percepciones. Conocimiento acerca del medio

Acciones que puede emprenderEn todos los casos de posibles percepciones, un agenteracional deber emprender todas aquellas acciones que

favorezcan obtener el mximo de su medida de rendimiento,basndose en las evidencias aportadas por la secuencia de

percepciones y en todo conocimiento incorporado en tal

agente.


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Ejercicio 3 Diga para los siguientes agentes qu medidas de

desempeo usara, formule c/u en notacin formal:

Personal que recoge la basura en las noches.

Software para jugar ajedrez.

Google Noticias.

Software que resuelve laberintos.

Ej i i 4


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Ejercicio 4 El siguiente agente tiene aprendidouna

serie de reglas que se puedenrepresentar mediante un rbol dedecisin:

En determinado momento el agente tienelas siguientes percepciones. Diga cualesson las respuestas del agente.-20, 40, 2, 35, 14, 45, 6, 22, 9

Disee una medida de desempeosabiendo que las respuestas del agentedeberan ser:1, 6, 1, 6, 4, 7, 2, 5, 2

Modifique el rbol de decisin para queel agente obtenga estas respuestas (*).

(*) puede obviar esta pregunta

>2

>81

2 >10

3 4


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Ejercicio 5Para los agentes del ejercicio 4.

1. Indique qu medidas de rendimiento usara para

indicar el desempeo del agente.

2. Formule cada medida de desempeo mediante alguna

notacin formal.

3. Evale el desempeo de los agentes haciendo uso de

la medida de rendimiento.

4. Identifique en qu casos su medida de desempeo no

es capaz de medir el desempeo del agente.


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EL MEDIO AMBIENTE


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El Ambiente La relacin entre el agente y el ambiente es siempre

la misma: el agente ejerce acciones sobre el

ambiente, que, a su vez, aporta percepciones al

primero.

medio ambiente


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Medio Ambiente Accesible y no accesible. Accesible, si los sensores detectan los aspectos que requiere el agente para

elegir una accin.

Deterministas y no deterministas.

Determinista, si el estado siguiente de un ambiente se puede determinarcompletamente con el estado actual y las acciones escogidas por el agente.

Episdicos y no episdicos.

Episdico, cuando la experiencia del agente se divide en episodios, si esepisdico, es ms simple.

Estticos y dinmicos.

Esttico, si el medio ambiente no cambia mientras el agente se encuentradeliberando.

Discreto y continuo.

Discreto, si existe una cantidad limitada de percepciones y acciones distintasy distinguibles


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Ejercicio 6Ambiente Accesi-ble

Determ

i-

nstico

Epis-

dico

Esttic

o

Discre-

to

Ajedrez con reloj

Ajedrez sin reloj

Pquer

Conducir un taxi

Sist. de diagnstico mdico

Sistema. de anlisis de

imgs.

Robot clasificador de partes

Controlador de refinera

Asesor de ingls interactivo


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TIPOS DE AGENTES


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Tipos de Agentes1. Agente reflejo simple.

Las acciones del agente se establecen en funcin a unatabla de percepcin accin.

2. Agentes con estado interno.

Es un agente reflejo, pero que almacena sus percepcionesanteriores, tiene memoria.

3. Agentes basados en metas

Agente que combina propiedades de los dos anteriores, peroque tiene una meta a la cual llegar. Necesita buscarel mejorcamino y planificarla secuencia de acciones.

4. Agentes basados en utilidad. Son aquellos agentes que tienen mltiples metas que

cumplir, mide el grado de satisfaccin del grado decumplimiento de sus metas.


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Ejercicio 7Indique el tipo de agente para cada caso:Agente resuelve laberintos.

Agente que entrega la Raz Cuadrada de un nmero.

Agente que conduce un automvil.

Agente del mundo de los wumpus

Agente que resuelve el problema de los bloques.


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Ejercicio 7Indique el tipo de agente para cada caso:Agente resuelve laberintos.


Agente que entrega la Raz Cuadrada de un nmero.Agente reflejo

Agente que conduce un automvil.


Agente del mundo de los wumpus

Agente con estado interno

Agente que resuelve el problema de los bloques.


RS EI BM BU


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1. Agente reflejo simple El usar una tabla de consulta explcita est fuera de

toda consideracin.

Sin embargo, es posible resumir fragmentos de tabla

observando ciertas asociaciones entre

entradas/salidas que se producen frecuentemente, y

haciendo reglas de condicin-accin, por ejemplo:

Siel carro de adelan te est frenando ,

entoncesempezar a frenar.

A t fl j i lRS EI BM BU


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Agente reflejo simple

AgenteComo es el mundo

ahora

Accin que debo

tomarReglas condicin-accin

Sensores

Efectores

RS EI BM BU


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Agente reflejo simpleFuncinAgente-reflejo-simple(percepcin)respondecon una accin

esttica: reglas, un conjunto de reglas de

condicin-accin

estado Interpretar-Entrada (percepcin).

regla Regla-Coincidencia (estado , reglas).

accin Regla-Accin[regla]

responder con una accin


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Ejercicio 8 Construya un agente para identificar las soluciones de

la siguiente ecuacin, asuma que los aison enteros.

Diga de que tamao es la tabla percepcin accin. Es prctico este agente?

Cules son las restricciones?, resuelve todos los casos.

0

0

ni

i

i

ixa

RS EI BM BU


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2. Agente con estado internoAgentes bien informados de todo lo que pasa.

El agente reflejo simple funciona slo si se toma la

decisin adecuada con base en la percepcin de unmomento dado.

En ocasiones se requiere mantener cierto tipo deestado interno para estar en condiciones de estaroptar por una accin.

Ejemplo: imgenes de antes y despus paredetectar cambios.

Agente con estado internoRS EI BM BU


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Agente con estado interno

Agente

Como es el mundoahora

Accin que debo

tomarReglas condicin-accin

Sensores

Efectores

Estado

Como evoluciona elmundo

Lo que mis acciones

hacen

RS EI BM BU


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Agente con estado internoFuncinAgente-reflejo-con-estado(percepcin)respondecon una accin

esttica: estado, una descripcin prevaleciente del

estado del mundoreglas, un conjunto de reglas de condicin-

accin

estado Actualizar-Estado (estado, percepc in).

regla Regla-Coincidencia (estado, reglas).

accin Regla-Accin[regla]

estado Actualizar-Estado (estado , acc in)

responder con una accin

Ejercicio 9


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Ejercicio 9

Cierto agente desea resolver el

problema del mundo de laaspiradora.

El mundo est conformado por una

cuadrcula de 2x2 (dos con basura).

Disee un agente que usa una tabla depercepcinaccinpara resolver este problema.

El agente inicia en la parte superior izquierda.

El agente recuerdalas celdas ya visitas, pero no es capaz

de ver las otras celdas.

Diga que acciones son necesarias para resolver el

problema.

Diga cul es el tamao de la tabla percepcinaccin.

Ejercicio 9


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1

3

5

7

2

4

6

8

Ejercicio 9

RS EI BM BU


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3. Agente basado en metas Para decidir qu hacer no basta con tener informacinacerca del estado que prevalece en el ambiente.

Adems del estado prevaleciente, se requiere cierto tipode informacin sobre su meta.

La bsqueday la planificacinson sub-campos de la IAque se ocupan de encontrar las secuencias de accionesque permiten alcanzar las metas de un agente.

Este tipo de agente es diferente a los anteriores, debidoa que implica tomar en cuenta el futuro.

Puede ser ms flexible si cambian las condiciones ocambian las metas.

Agente basado en metasRS EI BM BU


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Agente

Como es el mundo

ahora

Accin que debo

tomarMetas

Sensores

Efectores

Estado

Como evoluciona el

mundo

Lo que mis acciones

hacen

Qu efectos tiene

tomar

la accin A


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Ejercicio 10 Resolver el problema de las k-reinas, para k = 3.

El problema consiste en identificar en qu

posiciones colocar k reinas en un tablero de ajedrez

de tal manera que no se comanentre ellas

Ejercicio 10


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Ejercicio 10

Bsqueda

Ejecucin

Formulacin

Ejercicio 11


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Ejercicio 11

Disear un agente para resolver el problema del

rompecabezas mvil o problema de las ocho fichaso puzzle.

2 8

1 6 4

7

3

5

1 2 3

8 4

7 6 5


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Ejercicio 11

RS EI BM BU


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4. Agente basado en utilidad Las metas no bastan por s mismas para generaruna conducta de alta calidad.

Puede haber muchas secuencias de acciones que

permitan alcanzar la meta, pero algunas ofrecenms utilidad que otras.

La utilidad es una funcin que correlaciona unestado y un nmero real mediante el cual se

caracteriza el correspondiente grado de satisfaccin.

Agente basado en utilidadRS EI BM BU


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Agente

Como es el mundo

ahora

Accin que debo

tomar

Sensores

Efectores

Estado

Como evoluciona el

mundo

Lo que mis acciones

hacen

Que efectos tiene

tomar

la accin A

Que tan feliz

estara en un estado

determinado

Utilidad


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Bibliografa AIMA . Captu lo 2 y 3, primera ed ic in.

AIMA. Chapter 2 y 3, second edit ion .

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