Un método de ponderación de planes en sistemas inteligentes autónomos

Título

Un método de ponderación de planes en sistemas inteligentes autónomos

Colaborador

García Martínez, Ramón
Britos, Paola

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2005-12-12

Extensión

vii, 185 p,

Resumen

Los sistemas inteligentes autónomos (SIA) aprenden de su entorno formando teorías sobre cómo el ambiente reacciona a sus acciones. Estas teorías se pueden compartir con otros agentes. Cada SIA utiliza las teorías que ha adquirido para planificar. Esto significa construir planes (secuencias de acciones) que le permitan alcanzar sus objetivos autopropuestos. Para mejorar el desempeño de los SIA alcanzando sus objetivos, es necesario contar con un método que permita estimar la confiabilidad de los planes generados antes de su ejecución. Este proceso se llama ponderación de planes, y ha sido aplicado con éxito en trabajos anteriores. En esta tesis se propone un nuevo algoritmo de ponderación de planes con el objetivo de mejorar el rendimiento (porcentaje de planes exitosos), aumentar la generalidad del conocimiento adquirido y acelerar el proceso de aprendizaje.
Autonomous intelligent systems (AIS) learn from their environment by forming theories about how the environment reacts to system’s actions. These theories can be shared with other agents. Each AIS uses the theories it has acquired to planning. This means building plans (actions sequences) that allow it to reach its auto-proposed objectives. In order to improve the performance of the AIS reaching their objectives, it is necessary to have a method that allows estimating the reliability of the generated plans before their execution. Such a process is called weighing of plans, and has been successfully applied in previous works. In this thesis, a new algorithm for weighing of plans is proposed with the goals of improving the performance (percentage of successful plans), increasing the generality of the acquired knowledge, and accelerating the learning.