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Questions and Answers
¿Qué tipo de agente utiliza un modelo del entorno para tomar decisiones más informadas?
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¿Cuál de los siguientes tipos de agentes se centra en optimizar el proceso de alcanzar metas?
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¿Qué limitación afecta la planificación de los agentes deliberativos en entornos dinámicos?
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¿Qué tipo de agentes decide acciones en función de metas definidas mediante búsqueda y planificación?
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¿Cuál de los siguientes tipos de agente mejora su comportamiento mediante la experiencia?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones es una limitación para la planificación efectiva de agentes deliberativos?
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¿Qué tipo de agente actúa según reglas simples basadas en percepciones inmediatas?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los agentes basados en utilidades es correcta?
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¿Cuál es una limitación de la lógica proposicional?
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¿Qué permite la lógica de predicados de primer orden?
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¿Cuál es una característica de la lógica difusa?
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¿Cuál de las siguientes características es propia de los sistemas multiagente discretos?
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La lógica de segundo orden permite:
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¿Qué define mejor la planificación centralizada en sistemas multiagente?
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¿Cuál es una ventaja de las redes semánticas?
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En los sistemas multiagente, ¿qué implica la cooperación sin comunicación?
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¿Qué representa el espacio de búsqueda?
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¿Cuál es una desventaja de los marcos (frames)?
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¿Cuál de las siguientes es una desventaja de la planificación centralizada?
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¿Qué aspecto define a los agentes emergentes en sistemas multiagente?
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La programación orientada a objetos (POO) se vuelve compleja porque:
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¿Cuál es un ejemplo de un protocolo común que utilizan los agentes para negociaciones?
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¿Qué clase de agentes cooperativos trabajan de manera similar y comparten el conocimiento del dominio?
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¿Qué tipo de sistemas multiagente permite la flexibilidad y adaptabilidad en la toma de decisiones?
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¿Cuál es la principal ventaja de la búsqueda bidireccional?
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La complejidad temporal de la búsqueda en amplitud es:
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¿Cómo se caracteriza la búsqueda en profundidad con respecto a la memoria?
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La búsqueda hacia atrás se utiliza principalmente para:
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La búsqueda en profundidad iterativa combina características de:
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la búsqueda no informada es correcta?
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La complejidad espacial de la búsqueda en profundidad es:
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¿Cuál de las siguientes no es una característica de la búsqueda en amplitud?
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¿Cuál es la principal ventaja de la búsqueda heurística sobre otros métodos?
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¿Cómo se define un estado inicial en un espacio de búsqueda?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la búsqueda en escalada?
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¿Qué es el factor de ramificación en un espacio de búsqueda?
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Qué caracteriza a la búsqueda 'El mejor primero' (A*)?
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¿Qué describe correctamente a la búsqueda en haz?
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¿Qué es una heurística en el contexto de algoritmos de búsqueda?
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¿Qué aspecto caracteriza a la IDA* en comparación con el algoritmo A*?
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Study Notes
Agentes Inteligentes: Estructura y Tipos
- Un agente consta de un programa (define el comportamiento) y una arquitectura (sensores y actuadores para interactuar con el entorno).
- Se pueden clasificar en 5 tipos, cada uno se adapta a diferentes necesidades:
- Reactivos: Actúan con reglas simples basadas en percepciones inmediatas.
- Basados en Modelos: Utilizan un modelo del entorno para decisiones más informadas.
- Basados en Metas: Deciden acciones en función de metas definidas, usan búsqueda y planificación.
- Basados en Utilidad: Optimizan el proceso de alcanzar metas, considerando eficiencia o seguridad.
- Que Aprenden: Incorporan un componente de aprendizaje que mejora su comportamiento con la experiencia.
Limitaciones de los Agentes Inteligentes
- Complejidad Computacional: Los agentes deliberativos requieren procesamiento intensivo, lo cual puede resultar en tiempos de respuesta lentos.
- Necesidad de Información Precisa: La planificación efectiva depende de información precisa del entorno.
- Dificultad en Entornos No Deterministas: La planificación se ve limitada en entornos cambiantes o con información incompleta.
Sistemas Multiagente
- Los sistemas multiagente consisten en varios agentes que interactúan para lograr objetivos comunes o individuales.
- Existen tres tipos principales:
- Independientes: Los agentes siguen sus propias metas sin coordinación.
- Cooperativos: Los agentes trabajan juntos para alcanzar objetivos comunes.
- Competitivos: Los agentes compiten por recursos o para lograr metas que entran en conflicto.
- Las estrategias de cooperación pueden ser:
- Con comunicación: Los agentes se coordinan mediante comunicación directa.
- Sin comunicación: La cooperación se da indirectamente a través del entorno.
-
Tipos de agentes cooperativos:
- Homogéneos: Tienen estructuras idénticas pero se encuentran en diferentes ubicaciones.
- Heterogéneos: Tienen estructuras y roles distintos.
-
Ejemplos:
- Discretos: Un agente filtra spam mientras otro busca información.
- Emergentes: Dos robots limpian un almacén sin interactuar.
Tipos de Sistemas Multiagente
-
Tipos de sistemas:
- Centralizado: Un agente planifica para todos, dividiendo el problema y asignando subplanes.
- Distribuido: Cada agente crea su propio plan parcial, y luego se combinan en un plan global.
Agentes Cooperativos: Estrategias y Protocolos
- Negociación: Los agentes intercambian recursos o servicios mediante un protocolo común, como el Contract Net Protocol.
- Pizarra: Los agentes comparten y actualizan información en un espacio común.
Resumen de Ventajas y Limitaciones de los Sistemas Multiagente
-
Ventajas:
- Independencia: Permite flexibilidad y adaptabilidad.
- Comunicación (directa/indirecta): Ofrece flexibilidad según el contexto.
-
Limitaciones:
- Planificación centralizada vs. distribuida: La centralizada es más eficiente, pero menos robusta.
Representación del Conocimiento
-
Lógica Proposicional:
- Sencilla y decidible, pero limitada para relaciones complejas.
-
Lógica de Predicados:
- Más rica que la lógica proposicional.
- Permite inferencias complejas, pero es computacionalmente costosa.
-
Lógicas de Segundo Orden y Difusa:
- Altamente expresivas.
- Útiles para la incertidumbre pero complejas de implementar.
-
Redes Semánticas:
- Representaciones jerárquicas visualmente.
- Permiten inferencia.
- No manejan bien la cuantificación ni la negación.
-
Objeto-Atributo-Valor:
- Fácil de usar.
- Limitada en términos de complejidad de las relaciones.
-
Marcos (Frames):
- Organizan el conocimiento jerárquicamente.
- Permiten la herencia.
- La herencia múltiple puede ser difícil de manejar.
-
POO:
- Modular y ampliamente utilizada.
- Se vuelve compleja con múltiples niveles de herencia.
Espacios de Búsqueda
- Los espacios de búsqueda representan todos los posibles estados de un problema y las transiciones entre ellos.
- Se visualizan como un grafo donde los nodos son los estados y los arcos son las posibles transiciones.
Elementos de un Espacio de Búsqueda
- Estado inicial: Punto de partida del problema.
- Estado meta: Objetivo o solución buscada.
- Operadores: Definen las transiciones entre estados.
- Factor de ramificación: Promedio de sucesores de cada nodo.
- Profundidad del árbol: Número mínimo de niveles hasta alcanzar una solución.
Tipos de Búsqueda No Informada
- Búsqueda en amplitud: Expande los nodos por niveles, encontrando la solución más cercana al estado inicial.
- Búsqueda en profundidad: Explora un camino completo hasta encontrar una solución o un punto de corte.
- Búsqueda en profundidad iterativa: Combina las ventajas de la búsqueda en amplitud y profundidad.
- Búsqueda hacia atrás: Parte de la meta y retrocede hacia el estado inicial.
- Búsqueda bidireccional: Realiza dos búsquedas simultáneas: una desde el estado inicial y otra desde el objetivo.
Análisis de Complejidad de las Búsquedas No Informadas
-
Búsqueda en amplitud:
- Complejidad temporal y espacial O(bd), donde b es el factor de ramificación y d la profundidad.
-
Búsqueda en profundidad:
- Complejidad temporal O(bd) y espacial O(d).
- Menor consumo de memoria, pero no siempre encuentra la solución.
-
Búsqueda en profundidad iterativa:
- Complejidad temporal similar a la búsqueda en amplitud, pero con menor uso de memoria.
-
Búsqueda bidireccional:
- Complejidad temporal y espacial se reduce porque el árbol de búsqueda es menor.
Búsqueda Heurística
- La búsqueda heurística utiliza información adicional para guiar la búsqueda de manera más eficiente.
- Utiliza heurísticas: funciones que estiman el costo restante para llegar al objetivo.
Tipos de Búsqueda Heurística
- Búsqueda en escalada: Expande el nodo más prometedor según una función heurística.
- Búsqueda en haz: Expande simultáneamente los k nodos más prometedores.
- Búsqueda "El mejor primero" (A)*: Combina el costo acumulado hasta el nodo actual (g(n)) con una estimación heurística del costo restante (h(n)).
- IDA: Similar al algoritmo A*, pero con una estrategia de límite de profundidad.
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Description
Este cuestionario explora la estructura y clasificación de los agentes inteligentes, incluyendo sus tipos reactivos, basados en modelos, metas, utilidad y que aprenden. También se abordan las limitaciones que enfrentan estos agentes en términos de complejidad computacional y la necesidad de información precisa para operar eficazmente.
