BÚSQUEDAS ONLINE Y AMBIENTES DESCONOCIDOS

TEMA: AGENTES DE BÚSQUEDA ONLINE Y AMBIENTES DESCONOCIDOS

Semana 2 al 6 de Noviembre 2015

 INTRODUCCIÓN

Cuando un agente tiende a padecer de información su recorrido hacia al objetivo se torna dificultoso, esto es lo que sucedo en una búsqueda online y ambiente desconocido; ya que la búsqueda online lo primero que hace es observar su entorno para luego realizar la acción, esto lo limita a tener mayores movimientos, pierde demasiado tiempo en encontrar el objetivo y por ende su meta no va hacer la de mínimo coste.

MARCO TEÓRICO

AGENTES DE BÚSQUEDA EN LÍNEA (ONLINE) Y AMBIENTE DESCONOCIDO

Los agentes online se diferencia de los offline porque estos calculan una solución completa antes de poner un pie en el mundo real y después ejecutan la solución sin recurrir a sus soluciones.

La búsqueda en línea (online) funciona intercalando el cálculo y la acción: lo primero que hace es elegir una acción, luego observa el entorno y por ultimo calcula la siguiente acción.

Es muy buena en dominios dinámicos o semi-dinámicos, pero la búsqueda offline debería presentar un plan de contingencia exponencialmente grande para que pueda considerar todos los acontecimientos posibles, a lo que sucede con la online ya que esta solo le interesan considerar lo que realmente pasa.

La búsqueda online es considerada necesaria para problemas de exploración donde el agente desconoce los estados y las acciones; el agente cuando se encuentre en esta situación  debe hacer uso de sus acciones como experimentos para luego determinar qué es lo que va hacer, partiendo de ahí debe intercalar el cálculo y la acción.

Después de cada acción, un agente online recibe una percepción al decirle que estado ha alcanzado; de esta información, puede aumentar su mapa del entorno. El mapa actual se usa para decidir dónde ir después.

Esta intercalación de planificación y acción significa que los algoritmos de búsqueda online son bastante diferentes de los algoritmos de búsqueda offline.

PROBLEMAS DE BÚSQUEDA EN LÍNEA (ONLINE)

Estos problemas solamente pueden resolverse por agentes que ejecuten acciones, más que por un proceso puramente computacional.

Asumiremos que el agente sabe lo siguiente:

ACCIONE(S), que devuelven una lista de acciones permitidas en el estado s.

FUNCIONES DE COSTE INDIVIDUAL c(s,a,s’) notar que no se puede usar hasta que el agente sepa el resultado y TEST- OBJETIVO(s).

Básicamente, el objetivo del agente es alcanzar un objetivo minimizando el coste (otro objetivo posible es explorar simplemente el entorno entero).

APORTE: NAVEGACIÓN EN AMBIENTE DESCONOCIDO

El robot puede elegir cualquier camino ya que no tiene una ruta definida , lo que hace es desplazarse simplemente por el recinto , evitando lo más posible la colisión y mientras esto no se dé, su objetivo cada vez más se limita a dirigirse hacia adelante ,claro siempre y cuando no encuentre con un obstáculo.

Primero el robot de forma autónoma extrae información del medio  que le permitirá obtener un conjunto de estrategias útiles para poder cumplir con la misión de navegación en un ambiente desconocido seguidamente inicia la fase de aprendizaje. Usa un modelo lógico le permite al robot por medio de una simple regla de inferencia heurística, determinar si la solución propuesta tiene posibilidades de éxito.

CONCLUSIONES

Los agentes de Búsqueda Online y Ambientes Desconocidos no son  lo sufrientemente óptimos para cuando se quiere hacer una búsqueda con menor coste, ya que estos carecen de información previa de su entorno, lo que los limita a perder demasiado tiempo en llegar al objetivo planteado, puesto que en el transcurso de la búsqueda van  tratando de no tener inconvenientes los obstáculos que se le pudieran presentar, y por ende son diferentes de los agentes de búsqueda offline.

BIBLIOGRAFÍA

Ramírez, G.2003. Método de aprendizaje simple para navegación de mini robots móviles rodantes.Dyna,Vol.70,Nº138,2003. Disponible en http://www.redalyc.org/pdf/496/49613805.pdf

   

Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España