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Agentes inteligentes (Racionalidad (Factores (Medidas de rendimiento…
Agentes inteligentes
Racionalidad
Agente racional
Hacer lo correcto
Mejor resultado
Medición de éxito
Autónomo
Emprender acciones
Medidas de rendimiento
Éxito del comportamiento
Medidas para entorno
Factores
Acciones posibles
Secuencia de percepciones
Conocimiento del medio
Medidas de rendimiento
Criterio de éxito
Aprendizaje
Agente omnisciente
Resultado de acción
No es posible
Recopilar información
Percepciones futuras
Uso de sensores
Agentes con éxito
Dividir tareas
Diseño del agente
Siguiente operación
Aprendizaje empírico
Carencia de autonomía
Estructura de los agentes
Diseñar programas
Implementar función agente
Proyecta percepciones
Ejecución en ordenador
Sensores físicos
Actuadores
Agente
Programa
Arquitectura
Programa de los agentes
Recibe percepción actual
Evalúa y define acción
Tipos
Agente reactivo simple
Sencillo
Acciones
Percepciones actuales
Ignora percepciones históricas
Agentes reactivos basados en modelos
Estado interno
Historia percibida
Aspectos no observables
Modelo en su interior
Agentes basados en objetivos
Información sobre meta
Situaciones deseables
Agentes basados en utilidad
Función de utilidad
Estado
Nivel de "felicidad"
Agentes que aprenden
Componentes
Crítica
Elemento de actuación
Elemento de aprendizaje
Generador de problemas
Agente
Sensores
Percibe entorno
Historial
Recibe entradas
Toma decisión
Actuadores
Actuar
Depende de sensores
Comportamiento
Entorno
Entorno de trabajo
Rendimiento
Entorno
Actuadores
Sensores
Propiedades
Observable
Total
Sensores precisos
Detectan todo el entorno
Parcial
Sensores poco exactos
Detectan ciertos elementos
Modelos
Estocástico
Intervienen elementos del entorno
Determinista
Depende solo del agente
Experiencia
Episódico
Acción actual
Secuencial
Experiencia
Cambios en entorno
Estático
No cambia
Dinámico
Cambio constante
Estado del medio
Discretos
Pasos finitos
Continuos
Acciones infinitas
Agente
Individual
Multiagente
Diseño de agente
Especificar entorno de trabajo