PLANIFICACIÓN INDEPENDIENTE DEL DOMINIO EN ENTORNOS DINÁMICOS DE TIEMPO RESTRINGIDO

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "PLANIFICACIÓN INDEPENDIENTE DEL DOMINIO EN ENTORNOS DINÁMICOS DE TIEMPO RESTRINGIDO"

Transcripción

1 PLANIFICACIÓN INDEPENDIENTE DEL DOMINIO EN ENTORNOS DINÁMICOS DE TIEMPO RESTRINGIDO Presentada por: Oscar Sapena Vercher Dirigida por: Dra. Dña. Eva Onaindía de la Rivaherrera PARA LA OBTENCIÓN DEL GRADO DE DOCTOR EN INFORMÁTICA POR LA UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA Valencia, España JULIO 2005

2 ii

3 Fecha: Julio 2005 Autor: Oscar Sapena Vercher Director: Dra. Dña. Eva Onaindía de la Rivaherrera Título: Planificación Independiente del Dominio en Entornos Dinámicos de Tiempo Restringido Departamento: Sistemas Informáticos y Computación Universidad: Universidad Politécnica de Valencia Grado: Doctor Mes: Julio Año: 2005 Firma del Autor iii

4 iv

5 Me encanta que los planes salgan bien. Annibal Smith v

6 vi

7 Tabla de contenidos Tabla de contenidos Índice de tablas Índice de figuras Agradecimientos Resumen Abstract Resum VII XI XIII XVIII XIX XXI XXIII 1. Introducción Antecedentes Breve reseña histórica Perspectiva actual Motivación y objetivos Aportaciones de la tesis Organización del trabajo La planificación en I.A Definición del problema Lenguajes de especificación STRIPS ADL PDDL Extensiones de PDDL Aproximaciones a la planificación independiente del dominio Planificación de orden parcial POCL vii

8 Planificación basada en grafos Planificación heurística Transformación del problema de planificación Técnicas de descomposición Técnicas híbridas de planificación Aproximaciones a la planificación dependiente del dominio Reglas de control Redes de tareas jerárquicas Conclusiones Planificación práctica Introducción Percepción del entorno Monitorización de la ejecución Acciones de sensorización Técnicas de planificación práctica Planificación conforme Planificación contingente Planificación reactiva Sistemas de planificación y ejecución Conclusiones Especificación del sistema de planificación y ejecución Introducción Arquitectura del sistema Agentes de planificación Agentes externos Simulación del entorno Lenguaje de modelización Incertidumbre sobre el estado inicial Acciones de sensorización Acciones no deterministas Conclusiones Planificación heurística en tiempo real Motivación del algoritmo propuesto Notación y terminología Extensiones numéricas Estados Acciones viii

9 Sensorización Planes Esquema general del algoritmo de planificación Etapa de preproceso Grafo relajado de planificación Incertidumbre sobre el estado actual Manejo de funciones numéricas Manejo de acciones de sensorización Coste computacional de las extensiones propuestas Cálculo de planes mono-objetivo Cálculo de un plan inicial mono-objetivo Fase de refinamiento Coste computacional del cálculo de los planes monoobjetivo Ordenación de planes Propiedades del algoritmo Conclusiones Evaluación y experimentación Variables numéricas y criterios de optimización Incertidumbre y acciones de sensorización Comportamiento anytime Planificación on-line Conclusiones Conclusiones y trabajo futuro Introducción Conclusiones Aproximación propuesta Contribuciones de la tesis Trabajos futuros A. Caso de estudio 197 A.1. Descripción del problema A.2. Construcción del grafo relajado de planificación A.3. Cálculo de los planes mono-objetivo A.3.1. Cálculo de los planes iniciales mono-objetivo A.3.2. Fase de refinamiento A.3.3. Selección de la siguiente acción a ejecutar ix

10 B. Descripción de dominios de planificación clásicos 207 B.1. El mundo de bloques B.2. Logistics B.3. Depots B.4. DriverLog B.5. MailDelivery B.6. Rovers B.7. Satellite B.8. ZenoTravel Bibliografía 235 x

11 Índice de tablas 5.1. Tiempo de cómputo de la etapa de preproceso. El número de literales y acciones instanciadas ofrecen una medida de la complejidad del problema Número de grafos relajados y tiempo medio empleado en su construcción para distintos problemas de planificación. La última columna muestra el porcentaje del tiempo total de planificación que supone la generación de estos grafos Porcentaje de planes mono-objetivos válidos generados y número medio de etapas de refinamiento necesarias para obtener dichos planes Número total de planes iniciales y etapas de refinamiento calculadas para diversos problemas clásicos de planificación Número total de etapas de búsqueda y de nodos expandidos para varios problemas numéricos de planificación Comparación entre la extensión numérica propuesta y la aproximación tradicional (siguiendo el formato propuesto/tradicional). La calidad depende de la métrica del problema (un valor mayor representa un plan más costoso) y el tiempo se mide en segundos Resultados para los cuatro casos definidos en el primer escenario Resultados para los cuatro casos definidos en el segundo escenario Soluciones encontradas en 20 segundos para problemas del Mundo de Bloques. La talla del problema representa el número de bloques en el problema Soluciones encontradas en 20 segundos para problemas del dominio Depots xi

12 6.6. Soluciones encontradas en 20 segundos para problemas del dominio Satellite Soluciones encontradas en 20 segundos para problemas del dominio ZenoTravel Soluciones encontradas en 60 segundos para problemas de la versión numérica del dominio Depots Soluciones encontradas en 60 segundos para problemas de la versión numérica del dominio ZenoTravel A.1. Grafo relajado de planificación para el problema en estudio A.2. Segunda expansión del RPG para incluir los efectos de la acción de sensorización Search-pkg p1 d E A.3. Evaluación de las acciones productoras de in p2 t, suponiendo que ɛ = xii

13 Índice de figuras 2.1. Esquema general de un problema de planificación Solución al problema de la anomalía de Sussman (versión de un operador) mediante un algoritmo POP. Las líneas continuas representan enlaces causales, mientras que las discontinuas son ordenaciones introducidas para resolver amenazas Grafo de planificación para un problema del mundo de bloques (versión de un operador). Inicialmente, el bloque B está sobre el A, y el objetivo es obtener la torre inversa Modelización lógica de un problema del mundo de bloques (versión de un operador). El plan se obtiene mediante la instanciación de los dos predicados move Planificación clásica vs. planificación práctica: principales simplificaciones Shakey: el primer sistema de planificación y ejecución Problema de navegación de un robot en el que existe incertidumbre sobre la existencia de varios obstáculos Arquitectura ERE para el cálculo y la ejecución de planes reactivos Esquema de planificación off-line. El planificador se invoca una vez y genera un plan que ejecutará el reactor Esquema de planificación y ejecución alternadas Modelos de planificación y ejecución concurrente: a) El planificador recibe información del entorno pero trabaja aislado. b) El planificador incorpora continuamente información del entorno Robot móvil (modelo Pioneer 2) empleado en el sistema xiii

14 4.2. El entorno actúa como un recurso compartido sobre el que varios agentes pueden actuar simultáneamente Arquitectura de un agente de planificación Arquitectura de VirtualRobot Simulator Simulación del problema de reparto de correo en una planta de despachos mediante VirtualRobot Simulator Posibles estados iniciales derivados de una especificación inicial incompleta Esquema funcional del algoritmo de planificación Diagrama de secuencia del funcionamiento on-line de los agentes de planificación Ejemplo de transición entre estados producida por la ejecución de una acción y en ausencia de eventos inesperados. Puede observarse también que la acción a es aplicable en S Ejemplo de transición entre estados producida por la ejecución de una acción de sensorización en ausencia de eventos inesperados Esquema general del algoritmo de planificación. El ejecutor interacciona con el planificador para solicitarle acciones y para notificarle la información adquirida del entorno Expansión tradicional del RPG Algoritmo de expansión del RPG considerando la incertidumbre en los valores lógicos de las proposiciones Expansión del RPG considerando la métrica del problema Algoritmo para la inserción en el RPG de los efectos de las acciones de sensorización Cálculo incremental de un plan P i independiente para cada objetivo del problema Función para comprobar si p es una proposición necesaria para un plan P = {a 0,..., a n } y un conjunto de objetivos G Proceso de cálculo de un plan inicial para un objetivo proposicional Tomando como primera acción las acciones ejecutables en el estado actual (a i1,..., a 1n ) se escoge el plan resultante que mejor calidad ofrece xiv

15 5.14. Representación gráfica de las acciones de P i y de los estados sobre los que se aplican, de forma que result(a j, S j, ) = S j+1, a j P i Primer paso en la resolución de una precondición proposicional no satisfecha p fail : se genera un plan P i,j para alcanzar p fail desde cada estado S j, 0 j fail Segundo paso en la resolución de una precondición proposicional no satisfecha p fail : se genera un plan P i,j,k desde cada estado S j hasta un estado S k, j k fail de P i División en bloques de los planes mono-objetivo calculados para el problema de la anomalía de Sussman Estado inicial del primer escenario propuesto Estado inicial del mundo para el segundo escenario Planes calculados para un problema del dominio Rovers, incrementando progresivamente el tiempo máximo para el cálculo de cada acción Planes calculados para un problema del dominio ZenoTravel, incrementando progresivamente el tiempo máximo para el cálculo de cada acción Calidad y tiempo promedio de las soluciones obtenidas en 10 segundos para problemas del dominio Mundo de Bloques Calidad y tiempo promedio de las soluciones obtenidas en 10 segundos para problemas del dominio Depots Calidad y tiempo promedio de las soluciones obtenidas en 10 segundos para problemas del dominio Satellite Calidad y tiempo promedio de las soluciones obtenidas en 10 segundos para problemas del dominio ZenoTravel Calidad y tiempo promedio de las soluciones obtenidas en 10 segundos para problemas de la versión numérica del dominio Depots Calidad y tiempo promedio de las soluciones obtenidas en 10 segundos para problemas de la versión numérica del dominio ZenoTravel xv

16 6.11. Primer problema de navegación: el robot debe moverse de la celda inicial (S) hasta la celda objetivo (G) El robot se encuentra un obstáculo en la celda (26,11) El robot se encuentra un obstáculo en la celda (30,14) El robot alcanza la celda objetivo Tiempo de cómputo de cada acción para el primer problema de navegación Segundo problema de navegación: el objetivo se modifica antes de que el robot alcance la celda objetivo (G) Nueva ruta para alcanzar el objetivo y nuevo cambio de objetivo El robot alcanza la celda objetivo Tiempo de cómputo de cada acción para el segundo problema de navegación Estado inicial de los problemas del dominio de manipulación Estado objetivo del primer problema del dominio de manipulación Primer evento inesperado: el objeto p7 cae sobre la mesa table Segundo evento inesperado: en lugar de ensamblar p5 a la derecha de p3 se ensambla a la derecha de p Tiempo de cómputo de cada acción para el primer problema de manipulación Estado inicial y objetivo del segundo problema de manipulación Primer cambio en el objetivo del segundo problema de manipulación Segundo cambio en el objetivo del segundo problema de manipulación Tiempo de cómputo de cada acción para el segundo problema de manipulación A.1. Estado inicial del problema ejemplo del caso de estudio A.2. Planes para alcanzar la proposición at t C A.3. Única alternativa para reparar el plan P B.1. Problema del mundo de bloques: la anomalía de Sussman B.2. Estado inicial del problema logistics-4-0 del dominio Logistics. 212 B.3. Estado inicial del problema depotprob1818 del dominio Depots. 214 xvi

17 B.4. Estado inicial del problema DLOG del dominio DriverLog. 218 B.5. Estado inicial del problema ejemplo del dominio MailDelivery. 222 B.6. Estado inicial del problema ejemplo del dominio Rovers B.7. Estado inicial del problema ejemplo del dominio Satellite B.8. Estado inicial del problema ejemplo del dominio ZenoTravel xvii

18 Agradecimientos En primer lugar, quiero agradecer a mis padres los numerosos empujones que me han dado, sin los cuales este trabajo no habría visto la luz dentro del plazo previsto. Miguel Ángel y Adriana también han sido indispensables para este fin, lo que les agradezco profundamente. Finalmente, quiero dar las gracias a Eva por toda la ayuda y el esfuerzo que ha dedicado durante el desarrollo de esta tesis. Valencia, España Julio, 2005 Oscar Sapena Vercher xviii

19 Resumen La investigación en planificación independiente del dominio se ha centrado durante mucho tiempo en el desarrollo de técnicas de búsqueda eficientes, orientadas generalmente a encontrar una secuencia óptima (o próxima a la óptima) de acciones que conduzca al sistema desde el estado actual hasta el estado objetivo. El problema de la planificación independiente del dominio, sin embargo, es un problema muy complejo. Por ello, aunque los planificadores más recientes, sobretodo aquellos basados en la planificación heurística, son muy rápidos, necesitan todavía varios minutos para resolver muchos problemas de tamaño medio/grande. Existen, sin embargo, numerosas aplicaciones reales, como el control de robots móviles o los agentes de inteligencia artificial en juegos de ordenador y simulaciones, en las que un tiempo de cómputo excesivo no es admisible. Un tiempo de respuesta acotable no es el único requerimiento en este tipo de aplicaciones. Es frecuente, por ejemplo, que el planificador no pueda acceder a toda la información del entorno. Algo todavía más probable es que el mundo cambie constantemente, ya que el planificador no es el único agente capaz de actuar sobre el mundo y modificarlo. Estas son, entre otras, las características que hacen que los planificadores clásicos no sean la mejor opción para la resolución de este tipo de problemas. Las nuevas técnicas de planificación capaces de afrontar las dificultades de este tipo de dominios (o, al menos, algunas de ellas) se enmarcan dentro de la planificación práctica. En este trabajo de tesis, que se enmarca dentro de esta vertiente práctica de la planificación, se propone una aproximación basada en la integración de los procesos de planificación y ejecución. De esta forma, el planificador puede incorporar en sus planes la información adquirida del entorno durante la ejecución. xix

20 xx El algoritmo de planificación propuesto se basa en varias técnicas de planificación clásicas bien conocidas, como es el cálculo de heurísticas y la descomposición de objetivos, pero combinadas de una forma novedosa. Este algoritmo proporciona una serie de características muy útiles para la planificación en muchos entornos reales: en primer lugar, ofrece un comportamiento muy similar al de los algoritmos anytime, proporcionando una primera respuesta en un periodo de tiempo limitado, y refinándola mientras haya tiempo disponible. Este comportamiento le permite reaccionar rápidamente ante eventos inesperados y modificaciones en los objetivos durante la ejecución. Permite también resolver problemas con información incompleta mediante el uso de acciones de sensorización, y soporta el uso de variables numéricas y la definición de funciones de optimización.

21 Abstract Over the last few years, research on domain-independent planning has focused mainly on the development of efficient search techniques to find optimal or sub-optimal solutions. Although recent state-of-the-art planners can efficiently tackle domain-independent planning problems, they still require complex and long computations when solving medium/large problems. Moreover, there exist many real applications, such as mobile robot control or AI agents in computer games and simulations, where a response is required within a given time interval. A limited response time is not the only requirement that planning systems have to address in problems of this type. The planning agent usually does not have complete and accurate knowledge of the problem and the state of the world is likely to change very frequently because other agents can act and modify it. For these reasons, classical planning approaches do not seem very appropriate to tackle this type of problems. Practical planning is known as a set of planning techniques aimed at addressing planning problems in partially known and dynamic environments. The work in this dissertation has been developed under this framework, and it presents an approach to integrate the planning and execution processes. Therefore, the planning process is able to incorporate information that is acquired during the execution of the plan. The approach presented in this work makes use of some well-known classical planning techniques, such as goal decomposition and heuristic planning. The novelty and main contribution of this PhD work is how to combine these planning techniques and come up with a new approach that provides many useful features for planning in real environments. First, the algorithm behaviour is quite similar to the anytime algorithms, which compute a first solution xxi

22 xxii in a limited time interval and improve this solution while there is available time. This behaviour allows fast reactions from the planner when unexpected events occur and the goals change during the plan execution. The proposed algorithm can handle problems with incomplete information by using sensing actions, and it is also able to manage numeric variables and optimization functions.

23 Resum La investigació en planificació independent del domini hi ha centrat durant molt de temps en el desenvolupament de tècniques de recerca eficients, orientades generalment a trobar una seqüència òptima (o pròxima a l òptima) d accions que conduïsca al sistema des de l estat actual fins a l estat objectiu. El problema de la planificació independent del domini, no obstant, és un problema molt complex. Per això, encara que els planificadors més recents, sobretot aquells basats en la planificació heurística, són molt ràpids, necessiten encara alguns minuts per a resoldre molts problemes de tamany mitjà/gran. Existixen, no obstant, nombroses aplicacions reals, com el control de robots mòbils o els agents d intel ligència artificial en jocs d ordinador i simulacions, en les que un temps de còmput excessiu no és admissible. Un temps de resposta acotable no és l únic requeriment en aquest tipus d aplicacions. És freqüent, per exemple, que el planificador no puga accedir a tota la informació de l entorn. Una cosa encara més probable és que el món canvie constantment, ja que el planificador no és l únic agent capaç d actuar sobre el món i modificar-lo. Estes són, entre altres, les característiques que fan que els planificadors clàssics no siguen la millor opció per a la resolució d este tipus de problemes. Les noves tècniques de planificació capaços d afrontar les dificultats d este tipus de dominis (o, almenys, algunes de elles) s emmarquen dins de la planificació pràctica. En este treball de tesi, que s emmarca dins d esta vessant pràctica de la planificació, es proposa una aproximació basada en la integració dels processos de planificació i execució. D esta forma, el planificador pot incorporar en els seus plans la informació adquirida de l entorn durant l execució. xxiii

24 xxiv L algoritme de planificació proposat es basa en diverses tècniques de planificació clàssiques ben conegudes, com és el càlcul de heurístiques i la descomposició d objectius, però combinades de una forma nova. Este algoritme proporciona una sèrie de característiques molt útils per a la planificació en molts entorns reals: en primer lloc, oferix un comportament molt semblant al dels algoritmes anytime, proporcionant una primera resposta en un període de temps limitat, i refinant-la mentres hi haja temps disponible. Este comportament li permet reaccionar ràpidament davant d esdeveniments inesperats i modificacions en els objectius durant l execució. Permet també resoldre problemes amb informació incompleta per mitjà de l ús d accions de sensorització, i suporta l ús de variables numèriques i la definició de funcions d optimació.

25 Capítulo 1 Introducción Este trabajo de tesis se enmarca en el área de planificación en Inteligencia Artificial. Informalmente, un problema de planificación consiste en encontrar una secuencia de acciones que permita, partiendo del estado actual del entorno, alcanzar un determinado estado objetivo. La resolución de un problema de planificación puede verse, básicamente, como un problema de búsqueda en un espacio de estados o de planes (parcialmente resueltos). Por tanto, el objetivo de un planificador consiste en explorar este estado de la forma más eficiente posible, o bien en reducir este espacio al máximo de manera que la búsqueda sea menos costosa. En cualquier caso, es necesario recurrir a técnicas sofisticadas para resolver el problema. En la sección 1.1 se realiza un breve recorrido por las distintas técnicas que han surgido desde el comienzo de esta disciplina. En la sección 1.2 se exponen los objetivos que nos han llevado a realizar este trabajo de tesis. El apartado 1.3 muestra las principales aportaciones de este trabajo. Finalmente, en la sección 1.4 se resumen los distintos capítulos que componen esta tesis Antecedentes La Inteligencia Artificial puede definirse como el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren inteligencia [Rich y Knight 1991]. Según [Bellman 1978], la Inteligencia Artificial es la automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de 1

26 Antecedentes problemas, aprendizaje,.... La historia de esta disciplina comienza formalmente en 1956, cuando se acuñó el término Inteligencia Artificial (I.A.), aunque ya se investigaba en este área desde hacía varios años. En los inicios de esta disciplina, los científicos perseguían un objetivo muy ambicioso: construir una máquina inteligente. Sin embargo, la I.A. ha resultado ser algo mucho más complejo de lo que muchos imaginaron en un principio. A medida que la investigación fue avanzando, se observó que el razonamiento genérico sólo se podía alcanzar mediante la comprensión de ejemplos más específicos de razonamiento humano. Por ello, la I.A. se dividió en diversos campos, cada uno de ellos dedicado a distintas áreas del razonamiento aplicado a la resolución de problemas concretos. Uno de esos campos es la planificación Breve reseña histórica Las raíces de la planificación en I.A. se encuentran en la resolución de problemas mediante la búsqueda en un espacio de estados y otras técnicas similares (GPS [Newell y Simon 1963], QA3 [Green 1969], etc.), y en las necesidades de la robótica. De hecho, se considera que la planificación como campo específico surgió hace tres décadas con el primer sistema de planificación importante: STRIPS (STanford Research Institute Problem Solver [Fikes y Nilsson 1971]). Este planificador se diseñó para controlar a Shakey, un robot que deambulaba por las instalaciones del SRI. STRIPS realizó contribuciones muy importantes, como la definición de un lenguaje de especificación de problemas de planificación que ha servido como base para otros lenguajes considerados ahora como estándar. A partir de STRIPS se produjo un importante auge dentro del área, del que surgieron numerosos planificadores como NOAH [Sacerdoti 1975], SNLP [McAllester y Rosenblitt 1991], O-Plan [Currie y Tate 1991], UCPOP [Penberthy y Weld 1992], etc. En toda esta labor investigadora se pueden observar dos tendencias claras: Por un lado, los planificadores orientados a aplicaciones (también denominados dependientes del dominio) obtienen resultados excelentes en dominios específicos. Sin embargo, las técnicas desarrolladas en estos sistemas no son reutilizables en otros contextos.

27 1. Introducción 3 Por otro lado, las aproximaciones no orientadas a aplicaciones (también denominadas independientes del dominio) resuelven un conjunto limitado de problemas, pero las técnicas que se desarrollan son totalmente generales y reutilizables. Las grandes diferencias entre el rendimiento de los planificadores de ambas tendencias provoca una tensión que contribuye a dirigir la investigación en planificación independiente del dominio hacia la solución de problemas más complejos. A principios de los años 90, la mayoría de planificadores se basan en el modelo de planificación de orden parcial (que define los planes sin necesidad de establecer un orden entre todas sus acciones), y ninguno de ellos puede generar planes de más de 30 acciones [Long y Fox 2002]. Esta situación, sin embargo, cambió radicalmente con la aparición en 1995 del planificador Graphplan [Blum y Furst 1997], que seguía una nueva aproximación basada en grafos. El éxito de Graphplan revitalizó la investigación en el área de la planificación independiente del dominio, lo que propició el desarrollo de nuevos sistemas basados en técnicas diferentes de las empleadas tradicionalmente: En [Kautz y Selman 1996] se demostró que un algoritmo de satisfactibilidad era capaz de mejorar el rendimiento de Graphplan y de otros algoritmos especialmente diseñados para trabajar con problemas de planificación. En [Bonet y Geffner 2001a] se mostró que la utilización de técnicas de búsqueda heurística en los algoritmos de planificación permitía obtener resultados muy interesantes. En los últimos años, el rendimiento de las técnicas independientes del dominio ha experimentado mejoras significativas. Los nuevos planificadores desarrollados, como FF [Hoffman y Nebel 2001], LPG [Gerevini y Serina 2000] o SGPlan [Chen et al. 2004], permiten resolver problemas más complejos, lo que se traduce en importantes avances en el área Perspectiva actual Durante muchos años, los esfuerzos de investigación en el área de planificación se centró en la búsqueda de soluciones óptimas. Debido a la intratabilidad

PLANIFICACIÓN INDEPENDIENTE DEL DOMINIO EN ENTORNOS DINÁMICOS DE TIEMPO RESTRINGIDO

PLANIFICACIÓN INDEPENDIENTE DEL DOMINIO EN ENTORNOS DINÁMICOS DE TIEMPO RESTRINGIDO PLANIFICACIÓN INDEPENDIENTE DEL DOMINIO EN ENTORNOS DINÁMICOS DE TIEMPO RESTRINGIDO Presentada por: Oscar Sapena Vercher Dirigida por: Dra. Dña. Eva Onaindía de la Rivaherrera PARA LA OBTENCIÓN DEL GRADO

Más detalles

Implementación y análisis de rendimiento de un sistema de planeamiento lineal basado en el modelo MPBH

Implementación y análisis de rendimiento de un sistema de planeamiento lineal basado en el modelo MPBH Implementación y análisis de rendimiento de un sistema de planeamiento lineal basado en el modelo MPBH Tesis para obtener el Título Profesional de Ingeniero de Sistemas Christian Danniel Paz Trillo Miembros

Más detalles

FastForward. Javier Béjar cbea (CS - FIB) Planificación con FastForward IA - Curso 2013/2014 1 / 13

FastForward. Javier Béjar cbea (CS - FIB) Planificación con FastForward IA - Curso 2013/2014 1 / 13 FastForward FastForward Fast Forward es un planificador que permite ejecutar planes definidos en el lenguaje PDDL El programa se puede descargar de http://fai.cs.uni-saarland.de/hoffmann/ff.html, hay un

Más detalles

Búsqueda Heurística en Planificación Basada en Costes

Búsqueda Heurística en Planificación Basada en Costes Universidad Carlos III de Madrid TESIS DOCTORAL Búsqueda Heurística en Planificación Basada en Costes Autor: D a. Raquel Fuentetaja Pizán Directores: Dr. D. Daniel Borrajo Millán y Dr. D. Carlos Linares

Más detalles

Desarrollo de un nuevo algoritmo para resolver programas lineales enteros y su aplicación práctica en el desarrollo económico.

Desarrollo de un nuevo algoritmo para resolver programas lineales enteros y su aplicación práctica en el desarrollo económico. Desarrollo de un nuevo algoritmo para resolver programas lineales enteros y su aplicación práctica en el desarrollo económico. 7071 Febrero, 2014 Resumen Es importante señalar que en un entorno social

Más detalles

Nombre de la asignatura: Inteligencia Artificial. Créditos: 2-2 - 4. Aportación al perfil

Nombre de la asignatura: Inteligencia Artificial. Créditos: 2-2 - 4. Aportación al perfil Nombre de la asignatura: Inteligencia Artificial Créditos: 2-2 - 4 Aportación al perfil Diseñar e implementar interfaces hombre- máquina y máquinamáquina para la automatización de sistemas. Identificar

Más detalles

Una heurística para la asignación de máquinas a trabajos fijos

Una heurística para la asignación de máquinas a trabajos fijos VIII Congreso de Ingeniería de Organización Leganés, 9 y 10 de septiembre de 2004 Una heurística para la asignación de máquinas a trabajos fijos José Manuel García Sánchez, Marcos Calle Suárez, Gabriel

Más detalles

INDICE. XVII Prólogo a la edición en español. XXI 1. Calculo proporcional 1.1. Argumentos y proporciones lógicas

INDICE. XVII Prólogo a la edición en español. XXI 1. Calculo proporcional 1.1. Argumentos y proporciones lógicas INDICE Prologo XVII Prólogo a la edición en español XXI 1. Calculo proporcional 1.1. Argumentos y proporciones lógicas 1 1.1.1. Introducción 1.1.2. Algunos argumentos lógicos importantes 2 1.1.3. Proposiciones

Más detalles

CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA. Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo

CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA. Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo CAPÍTUL07 SISTEMAS DE FILOSOFÍA HÍBRIDA EN BIOMEDICINA Alejandro Pazos, Nieves Pedreira, Ana B. Porto, María D. López-Seijo Laboratorio de Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos Universidade

Más detalles

Compiladores y Lenguajes de Programación. Maria de Guadalupe Cota Ortiz

Compiladores y Lenguajes de Programación. Maria de Guadalupe Cota Ortiz Compiladores y Lenguajes de Programación Maria de Guadalupe Cota Ortiz Organizaciones que rigen las normas para estandarización de Lenguajes de Programación IEEE (Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos)

Más detalles

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN POR QUÉ HAY TANTOS Y APARECEN NUEVOS? Por: Hanna Oktaba

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN POR QUÉ HAY TANTOS Y APARECEN NUEVOS? Por: Hanna Oktaba LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN POR QUÉ HAY TANTOS Y APARECEN NUEVOS? Por: Hanna Oktaba La computadora, a diferencia de otras herramientas que en general apoyan el esfuerzo físico de los humanos, fue inventada

Más detalles

Universidad de Guadalajara

Universidad de Guadalajara Universidad de Guadalajara Centro Universitario de Ciencias Económico-Administrativas Maestría en Tecnologías de Información Ante-proyecto de Tésis Selection of a lightweight virtualization framework to

Más detalles

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial Artificial I.T. en Informática de Sistemas, 3º Curso académico: 2010/2011 Profesores: Ramón Hermoso y Roberto Centeno Artificial 3º ITIS Tema 1: Introducción a la IA 1. Introducción a la Artificial 1.1

Más detalles

Preguntas y respuestas (rebatibles) sobre metodologías de desarrollo de software

Preguntas y respuestas (rebatibles) sobre metodologías de desarrollo de software Preguntas y respuestas (rebatibles) sobre metodologías de desarrollo de software Introducción Este documento recopila las preguntas, opiniones y respuestas que se produjeron en un pequeño curso sobre las

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LOS SISTEMAS EXPERTOS

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LOS SISTEMAS EXPERTOS Introducción a los Sistemas Expertos 1 INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LOS SISTEMAS EXPERTOS ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN. EVOLUCIÓN HISTÓRICA 2. DEFINICIÓN Y CARACTERÍSTICAS DE LOS SE. 3. TIPOS Y

Más detalles

TEMA 1: INTRODUCCIÓN

TEMA 1: INTRODUCCIÓN 1 DISEÑO Y DESARROLLO DE COMPILADORES TEMA 1: INTRODUCCIÓN Qué es un Compilador? Un compilador no es más que un traductor, es decir, un programa que nos permite pasar información de un lenguaje a otro.

Más detalles

Editor: Editorial de la Universidad de Granada Autor: Óscar Jesús García Pérez D.L.: Gr. 1885-2007 ISBN: 978-84-338-4439-2

Editor: Editorial de la Universidad de Granada Autor: Óscar Jesús García Pérez D.L.: Gr. 1885-2007 ISBN: 978-84-338-4439-2 Editor: Editorial de la Universidad de Granada Autor: Óscar Jesús García Pérez D.L.: Gr. 1885-2007 ISBN: 978-84-338-4439-2 II - Índice de ilustraciones...viii III - Índice de algoritmos...x IV - Presentación...2

Más detalles

Estado del Arte en Planificación con Incertidumbre

Estado del Arte en Planificación con Incertidumbre Estado del Arte en Planificación con Incertidumbre Alberto Reyes Ballesteros Doctorado en Ciencias Computacionales Programa ITESM-IIE ITESM Campus Cuernavaca Abril 2003 Resumen. Durante casi 40 años ha

Más detalles

Administración del Tiempo en el Desarrollo de un Sistema de Información

Administración del Tiempo en el Desarrollo de un Sistema de Información Administración del Tiempo en el Desarrollo de un Sistema de Información José Jimmy Camacho Martínez (1) Ramón David Chávez Cevallos (2) Ing. Lennin Freire (3) Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación

Más detalles

Descripción inicial del sistema. Descripción final del sistema. Estado 1 Estado 2 Estado n

Descripción inicial del sistema. Descripción final del sistema. Estado 1 Estado 2 Estado n Búsqueda en Inteligencia Artificial Fernando Berzal, berzal@acm.org Búsqueda en I.A. Introducción Espacios de búsqueda Agentes de búsqueda Uso de información en el proceso de búsqueda Búsqueda sin información

Más detalles

Tema 2. Ingeniería del Software I feliu.trias@urjc.es

Tema 2. Ingeniería del Software I feliu.trias@urjc.es Tema 2 Ciclo de vida del software Ingeniería del Software I feliu.trias@urjc.es Índice Qué es el ciclo de vida del Software? El Estándar 12207 Modelos de proceso Qué es el Ciclo de Vida del SW? Definición

Más detalles

Análisis del Sistema de Información

Análisis del Sistema de Información Análisis del Sistema de Información ÍNDICE DESCRIPCIÓN Y OBJETIVOS... 2 ACTIVIDAD ASI 1: DEFINICIÓN DEL SISTEMA... 6 Tarea ASI 1.1: Determinación del Alcance del Sistema... 6 Tarea ASI 1.2: Identificación

Más detalles

INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Ingeniero en Informática

INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Ingeniero en Informática Facultad de Ingeniería Av. Paseo Colón 850 (C1063ACV) Ciudad de Buenos Aires Tel.: (011) 4343-0893 Fax: (011) 4345-7262 Página web: www.ingenieria.uba.ar Correo electrónico: academica@fi.uba.ar INGENIERÍA

Más detalles

Aplicación de la inteligencia artificial a la resolución del problema de asignación de estudiantes del departamento de PDI

Aplicación de la inteligencia artificial a la resolución del problema de asignación de estudiantes del departamento de PDI Aplicación de la inteligencia artificial a la resolución del problema de asignación de estudiantes del departamento de PDI Ricardo Köller Jemio Departamento de Ciencias Exactas e Ingeniería, Universidad

Más detalles

Programación en Capas.

Programación en Capas. Programación en Capas. Ricardo J. Vargas Del Valle Universidad de Costa Rica, Ciencias de Computación e Informática, San José, Costa Rica, 506 ricvargas@gmail.com Juan P. Maltés Granados Universidad de

Más detalles

BASES DE DATOS TEMA 4 DISEÑO DE BASES DE DATOS RELACIONALES

BASES DE DATOS TEMA 4 DISEÑO DE BASES DE DATOS RELACIONALES BASES DE DATOS TEMA 4 DISEÑO DE BASES DE DATOS RELACIONALES El modelo relacional se basa en dos ramas de las matemáticas: la teoría de conjuntos y la lógica de predicados de primer orden. El hecho de que

Más detalles

Rational Unified Process (RUP)

Rational Unified Process (RUP) Rational Unified Process (RUP) Este documento presenta un resumen de Rational Unified Process (RUP). Se describe la historia de la metodología, características principales y estructura del proceso. RUP

Más detalles

Diseño del Sistema de Información

Diseño del Sistema de Información Diseño del Sistema de Información ÍNDICE DESCRIPCIÓN Y OBJETIVOS...2 ACTIVIDAD DSI 1: DEFINICIÓN DE LA ARQUITECTURA DEL SISTEMA...7 Tarea DSI 1.1: Definición de Niveles de Arquitectura...9 Tarea DSI 1.2:

Más detalles

construcción de programas Prof. Eliana Guzmán U.

construcción de programas Prof. Eliana Guzmán U. Unidad II. Metodología para la construcción de programas Prof. Eliana Guzmán U. Semestre: A-2015 Introducción Resolver un problema con una computadora conduce a la escritura de un programa y a su ejecución.

Más detalles

Tipos Abstractos de Datos

Tipos Abstractos de Datos Objetivos Repasar los conceptos de abstracción de datos y (TAD) Diferenciar adecuadamente los conceptos de especificación e implementación de TAD Presentar la especificación algebraica como método formal

Más detalles

Inicio de MO Inicio de MD Inicio de MF. Documento de Análisis. Base de datos de las especificaciones OMT. MO, MD, MF Detallados. Librería de Clases

Inicio de MO Inicio de MD Inicio de MF. Documento de Análisis. Base de datos de las especificaciones OMT. MO, MD, MF Detallados. Librería de Clases 3.2 TÉCNICA DE MODELADO DE OBJETOS (OMT) (JAMES RUMBAUGH). 3.2.1 Introducción. En este documento se trata tanto el OMT-1 como el OMT-2, el primero contenido en el Libro Modelado y Diseño Orientado (Metodología

Más detalles

Arquitectura de Aplicaciones

Arquitectura de Aplicaciones 1 Capítulo 13: Arquitectura de aplicaciones. - Sommerville Contenidos del capítulo 13.1 Sistemas de procesamiento de datos 13.2 Sistemas de procesamiento de transacciones 13.3 Sistemas de procesamiento

Más detalles

Operating MATLAB by Internet

Operating MATLAB by Internet Operating MATLAB by Internet Bonifacio Castaño, Juan Llovet, Javier Sánchez University of Alcalá de Henares, Departament of mathematics. Abstract. In this work we demonstrate an interactive web-page, that

Más detalles

Departamento Organización de Empresas TESIS DOCTORAL. Arquitectura, Metodología y Plataforma Tecnológica para

Departamento Organización de Empresas TESIS DOCTORAL. Arquitectura, Metodología y Plataforma Tecnológica para Departamento Organización de Empresas TESIS DOCTORAL Arquitectura, Metodología y Plataforma Tecnológica para la Ingeniería y Operación de Redes Colaborativas. Una aproximación basada en Servicios Digitales

Más detalles

Bienvenidos a la presentación: Introducción a conceptos básicos de programación.

Bienvenidos a la presentación: Introducción a conceptos básicos de programación. Bienvenidos a la presentación: Introducción a conceptos básicos de programación. 1 Los programas de computadora son una serie de instrucciones que le dicen a una computadora qué hacer exactamente. Los

Más detalles

ADAPTACIÓN DE REAL TIME WORKSHOP AL SISTEMA OPERATIVO LINUX

ADAPTACIÓN DE REAL TIME WORKSHOP AL SISTEMA OPERATIVO LINUX ADAPTACIÓN DE REAL TIME WORKSHOP AL SISTEMA OPERATIVO LINUX Autor: Tomás Murillo, Fernando. Director: Muñoz Frías, José Daniel. Coordinador: Contreras Bárcena, David Entidad Colaboradora: ICAI Universidad

Más detalles

UNIDAD 2: Abstracción del Mundo real Al Paradigma Orientado a Objetos

UNIDAD 2: Abstracción del Mundo real Al Paradigma Orientado a Objetos 2.1. Principios básicos del Modelado de Objetos UNIDAD 2: Abstracción del Mundo real Al Paradigma Orientado a Objetos Hoy en día muchos de los procesos que intervienen en un negocio o empresa y que resuelven

Más detalles

Denominación de la materia. N créditos ECTS = 36 carácter = OBLIGATORIO SISTEMAS DE SOFTWARE. Ubicación dentro del plan de estudios y duración

Denominación de la materia. N créditos ECTS = 36 carácter = OBLIGATORIO SISTEMAS DE SOFTWARE. Ubicación dentro del plan de estudios y duración Denominación de la materia SISTEMAS DE SOFTWARE N créditos ECTS = 36 carácter = OBLIGATORIO Ubicación dentro del plan de estudios y duración La materia Sistemas de Software está formada por 6 asignaturas

Más detalles

Unidad 2: Gestión de Memoria

Unidad 2: Gestión de Memoria Unidad 2: Gestión de Memoria Tema 3, Gestión de Memoria: 3.1 Definiciones y técnicas básicas. 3.2 Gestión de memoria contigua: Partición, fragmentación, algoritmos de ubicación... 3.3 Paginación: Estructura

Más detalles

Planificación y Control de Proyectos de Software mediante MS Project

Planificación y Control de Proyectos de Software mediante MS Project Práctica 2 Planificación y Control de Proyectos de Software mediante MS Project E n esta práctica vamos a introducirnos en la Planificación y Control de Proyectos de Software mediante herramientas informáticas

Más detalles

La complejidad de los automatismos y la necesidad de especificar con precisión las tareas => útiles simbólicos de representación

La complejidad de los automatismos y la necesidad de especificar con precisión las tareas => útiles simbólicos de representación PROGRAMACIÓN DEL AUTÓMATA Tiene una serie de pasos: Determinar qué debe hacer el sistema de control y en qué orden Identificar entradas y salidas al autómata Representar mediante un modelo el sistema de

Más detalles

Componentes de los SBC

Componentes de los SBC Componentes de los SBC Componentes de los SBC Queremos construir sistemas con ciertas características: Resolución de problemas a partir de información simbólica Resolución mediante razonamiento y métodos

Más detalles

CICLO SUPERIOR DESARROLLO DE APLICACIONES MULTIPLATAFORMA

CICLO SUPERIOR DESARROLLO DE APLICACIONES MULTIPLATAFORMA CICLO SUPERIOR DESARROLLO DE APLICACIONES MULTIPLATAFORMA PROGRAMACIÓN DIDACTICA ANUAL Parte específica del módulo: 0485. Programación Departamento de Familia Profesional de Informática Curso: 2014-15

Más detalles

BALANCEO DE CARGA ACADÉMICA EN EL DISEÑO DE UN CURRÍCULUM BASADO EN COMPETENCIAS

BALANCEO DE CARGA ACADÉMICA EN EL DISEÑO DE UN CURRÍCULUM BASADO EN COMPETENCIAS BALANCEO DE CARGA ACADÉMICA EN EL DISEÑO DE UN CURRÍCULUM BASADO EN COMPETENCIAS Martín G. Solar Monsalves Facultad de Ciencias de la Ingeniería Universidad Austral de Chile, Valdivia, Chile. Casilla 567,

Más detalles

Desarrollo de SBC. cbea (LSI - FIB) Sistemas Basados en el Conocimiento IA - Curso 2008/2009 1 / 41

Desarrollo de SBC. cbea (LSI - FIB) Sistemas Basados en el Conocimiento IA - Curso 2008/2009 1 / 41 Desarrollo de SBC Ingeniería de los SBC Desarrollo de SBC El punto más importante del desarrollo de SBC es la extracción del conocimiento Requiere la interacción entre el Ingeniero del Conocimiento y el

Más detalles

PLAN DE ESTUDIOS Y CONTENIDOS MÍNIMOS

PLAN DE ESTUDIOS Y CONTENIDOS MÍNIMOS CARRERAS DE DOS AÑOS TECNICATURA EN PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORAS PLAN DE ESTUDIOS Y CONTENIDOS MÍNIMOS Resolución UB 004/14 ANEXO Tabla general de asignaturas del Plan de Estudios y Obligaciones Académicas

Más detalles

Ingeniería Técnica en Informática de Gestión

Ingeniería Técnica en Informática de Gestión Departamento de Informática Universidad Carlos III de Madrid Ingeniería Técnica en Informática de Gestión Inteligencia Artificial Febrero 2006. 1 a parte Normas generales del examen El tiempo para realizar

Más detalles

Diseño del Sistema de Información

Diseño del Sistema de Información Diseño del Sistema de Información ÍNDICE DESCRIPCIÓN Y OBJETIVOS... 2 ACTIVIDAD DSI 1: DEFINICIÓN DE LA ARQUITECTURA DEL SISTEMA... 7 Tarea DSI 1.1: Definición de Niveles de Arquitectura... 9 Tarea DSI

Más detalles

Ingeniería de Software con UML Unified Modeling Language Lenguaje Unificado de Modelado

Ingeniería de Software con UML Unified Modeling Language Lenguaje Unificado de Modelado Ingeniería de Software con UML Unified Modeling Language Lenguaje Unificado de Modelado 1. Introducción Unified Modeling Languaje Fuente: Booch- Jacobson-Rumbauch y diversos sitios Internet, entre otros:

Más detalles

Ingeniería de Software I

Ingeniería de Software I Ingeniería de Software I Agenda Objetivo. Unidades de aprendizaje. Formas de evaluación. Bibliografía. 2 Datos del profesor Correo electrónico: egonzalez@upemor.edu.mx Asesorías Jueves de 11:00 a 13:00

Más detalles

DESARROLLO DE SOFTWARE CON CALIDAD PARA UNA EMPRESA

DESARROLLO DE SOFTWARE CON CALIDAD PARA UNA EMPRESA DESARROLLO DE SOFTWARE CON CALIDAD PARA UNA EMPRESA Resumen AUTORIA CARLOS CABALLERO GONZÁLEZ TEMATICA INFORMÁTICA ETAPA ESO-BACHILLERATO-CFGM(ESI,ASI,DSI) Se describe la revolución que supuso la incursión

Más detalles

CONSTRUCCIÓN DE PORTALES

CONSTRUCCIÓN DE PORTALES Curso «Los portales de internet». Fac. Documentación. Universidad de Murcia. 29 CONSTRUCCIÓN DE PORTALES Juan Antonio Pastor Sánchez 1. Introducción La Gestión de los contenidos informativos de los portales

Más detalles

Ingeniería de Software

Ingeniería de Software Ingeniería de Software MSDN Ingeniería de Software...1 Ingeniería del Software_/_ Ingeniería y Programación...1 Análisis de Requerimientos...2 Especificación...3 Diseño...4 Desarrollo en Equipo...5 Mantenimiento...6

Más detalles

Modelado del Entorno en Robótica Móvil

Modelado del Entorno en Robótica Móvil Modelado del Entorno en Robótica Móvil Dr. Cipriano Galindo Andrades Ingeniería de Sistemas y Automática Universidad de Málaga Modelado del Entorno en Robótica Móvil Introducción Tipos de Modelos Métrico

Más detalles

Evolución histórica 60 -. Metodologías

Evolución histórica 60 -. Metodologías TEMA 1 INTRODUCCIÓN Historia Evolución de las técnicas de programación Qué es orientado a objetos? Factores cruciales que miden la calidad del software Externos Internos La familia Orientada a objetos

Más detalles

Interacción Persona - Ordenador

Interacción Persona - Ordenador Interacción Persona - Ordenador Diseño de la interfaz en la Ingeniería del Software Dr. Pedro Latorre Dra. Sandra Baldassarri Dra. Eva Cerezo Ingeniería del Software Ingeniería del Software: Definición

Más detalles

Programación orientada a

Programación orientada a Programación orientada a objetos con Java Pedro Corcuera Dpto. Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación Universidad de Cantabria corcuerp@unican.es Objetivos Presentar los conceptos de la programación

Más detalles

UNIDAD I: LÓGICA PROPOSICIONAL

UNIDAD I: LÓGICA PROPOSICIONAL UNIDAD I: LÓGICA PROPOSICIONAL ASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN CARRERAS: LICENCIATURA Y PROFESORADO EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICA

Más detalles

La Necesidad de Modelar. Diseño de Software Avanzado Departamento de Informática

La Necesidad de Modelar. Diseño de Software Avanzado Departamento de Informática La Necesidad de Modelar Analogía Arquitectónica Tiene sentido poner ladrillos sin hacer antes los planos? El modelo, los planos, ayuda a afrontar la complejidad del proyecto. Cuál es el lenguaje adecuado

Más detalles

ENTORNO PARA LA PLANIFICACION DE LA PRODUCCION DE SISTEMAS DE FABRICACION FLEXIBLES

ENTORNO PARA LA PLANIFICACION DE LA PRODUCCION DE SISTEMAS DE FABRICACION FLEXIBLES ENTORNO PARA LA PLANIFICACION DE LA PRODUCCION DE SISTEMAS DE FABRICACION FLEXIBLES Mercedes E. Narciso Farias, Miquel Angel Piera i Eroles Unidad de Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad Autónoma

Más detalles

4 o Ingeniería Informática

4 o Ingeniería Informática Esquema del tema 1. Introducción 4 o Ingeniería Informática II26 Procesadores de lenguaje Estructura de los compiladores e intérpretes 2. Etapas del proceso de traducción 3. La interpretación 4. La arquitectura

Más detalles

Christian Bolívar Moya Calderón

Christian Bolívar Moya Calderón UNIVERSIDAD SAN FRANCISCO DE QUITO Software Orientado a Sistemas de Control HMI/Scada usando Recursos Libres y de Código Abierto, desarrollado sobre Plataforma Linux Christian Bolívar Moya Calderón Tesis

Más detalles

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 11. Cálculo Relacional

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 11. Cálculo Relacional FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Tema 11. Cálculo Relacional 1.- Introducción. 2.- Cálculo Relacional Orientado a Tuplas. 3.- Cálculo Relacional vs Álgebra Relacional: Algoritmo

Más detalles

Resolución de problemas en paralelo

Resolución de problemas en paralelo Resolución de problemas en paralelo Algoritmos Paralelos Tema 1. Introducción a la computación paralela (segunda parte) Vicente Cerverón Universitat de València Resolución de problemas en paralelo Descomposición

Más detalles

Tema 1 Introducción a la Ingeniería de Software

Tema 1 Introducción a la Ingeniería de Software Tema 1 Introducción a la Ingeniería de Software Curso Ingeniería de Software UMCA Profesor Luis Gmo. Zúñiga Mendoza 1. Software En la actualidad todo país depende de complejos sistemas informáticos. Podemos

Más detalles

Ciclo de vida del Software

Ciclo de vida del Software Tema 2: Ciclo de vida del Software Marcos López Sanz Índice Qué es el ciclo de vida del Software? La norma 12207-2008 Modelos de desarrollo Qué es el Ciclo de Vida del SW? Es una sucesión de etapas por

Más detalles

Los Sistemas de Soporte a la Decisión en la era del Comercio Electrónico

Los Sistemas de Soporte a la Decisión en la era del Comercio Electrónico ARTÍCULOS Los Sistemas de Soporte a la Decisión en la era del Comercio Electrónico Marisol Carrera Díaz Alumna de la Universidad Virtual del Tecnológico de Monterrey marisol.carrera@itesm.mx Resumen En

Más detalles

Modelos causales aplicados en el transporte aéreo

Modelos causales aplicados en el transporte aéreo Jenaro Nosedal-Sánchez Universidad Autónoma de Barcelona Doctorado en Telecomunicaciones e Ingeniería de Sistemas jenaro.nosedal@uab.cat jnosedal@hotmail.com Modelos causales aplicados en el transporte

Más detalles

Uso de un motor de restricciones bajo dispositivos Android

Uso de un motor de restricciones bajo dispositivos Android Uso de un motor de restricciones bajo dispositivos Android Gonzalo Hernández 1, Camilo Villota Ibarra 2, James Muñoz Coronel 3, Harold Muñoz Muñoz 4 Universidad de Nariño, Facultad de Ingeniería, Departamento

Más detalles

Documento de Competencias. Facultad de Informática, UPV/EHU. 1 Estructura general del Grado TE1 TE2 TE3 TE4 TE5 TE6 TE7 TE8

Documento de Competencias. Facultad de Informática, UPV/EHU. 1 Estructura general del Grado TE1 TE2 TE3 TE4 TE5 TE6 TE7 TE8 Documento de Competencias Grado en INGENIERÍA INFORMÁTICA Facultad de Informática, UPV/EHU 1 Estructura general del Grado 1.1 Fundamentos de Tecnología de los Principios de Diseño de Sistemas Digitales

Más detalles

Competencias generales vinculadas a los distintos módulos Módulo de Formación Básica

Competencias generales vinculadas a los distintos módulos Módulo de Formación Básica Competencias generales vinculadas a los distintos módulos Módulo de Formación Básica C1. Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar

Más detalles

Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente

Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente En este capítulo definimos los requisitos del modelo para un sistema centrado en la mejora de la calidad del código fuente.

Más detalles

MÁSTER UNIVERSITARIO EN ANÁLISIS ECONÓMICO Y EMPRESARIAL

MÁSTER UNIVERSITARIO EN ANÁLISIS ECONÓMICO Y EMPRESARIAL MÁSTER UNIVERSITARIO EN ANÁLISIS ECONÓMICO Y EMPRESARIAL Centro Responsable: Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales Orientación: Investigadora y Profesional Especialidades: Análisis Económico.

Más detalles

PROCESOS SOFTWARE. Según esta estrategia, todo proceso debe planificarse, implantarse y evaluarse, para luego actuar sobre él.

PROCESOS SOFTWARE. Según esta estrategia, todo proceso debe planificarse, implantarse y evaluarse, para luego actuar sobre él. PROCESOS SOFTWARE MOTIVACIÓN? Con independencia de la metodología o modelo implementado, es común la estrategia para la mejora continua de la calidad, basada en el Círculo de Deming o Plan, Do, Check,

Más detalles

Development of an upper level software of a ceiling mounted home prototype robot

Development of an upper level software of a ceiling mounted home prototype robot UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID AALTO UNIVERSITY: SCHOOL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Development of an upper level software of a ceiling mounted home prototype robot Miguel Pérez Cardoso Contenido 1. Objetivo...

Más detalles

Resumen. 1. Introducción. 2. Objetivos

Resumen. 1. Introducción. 2. Objetivos Propuesta para la Asignatura Sistemas Industriales en las Titulaciones de Informática F.A. Pujol, F.J. Ferrández, J.L. Sánchez, J. M. García Chamizo Dept. de Tecnología Informática y Computación Universidad

Más detalles

DISEÑO DE UN CURSO INTERACTIVO Y ADAPTATIVO DE PROCESADORES DE LENGUAJES

DISEÑO DE UN CURSO INTERACTIVO Y ADAPTATIVO DE PROCESADORES DE LENGUAJES Alfonseca, M., Carro, R.M., Pulido, E. and Rodríguez, P. (2000): Diseño de un curso interactivo y adaptativo de procesadores de lenguajes. Proceedings of JENUI 2000: VI Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria

Más detalles

Un modelo de proceso es una representación abstracta de un proceso. Presenta una descripción de un proceso desde una perspectiva particular.

Un modelo de proceso es una representación abstracta de un proceso. Presenta una descripción de un proceso desde una perspectiva particular. El proceso software Un conjunto estructurado de actividades y resultados asociados que conducen a la creación de un producto de software Especificación: Definir la funcionalidad y las restricciones en

Más detalles

BASES DE DATOS TEMA 1. INTRODUCCION

BASES DE DATOS TEMA 1. INTRODUCCION Contenidos generales BASES DE DATOS TEMA 1. INTRODUCCION Bases de datos, Sistemas de gestión de bases de datos y Sistemas de bases de datos Bases de datos vs. Sistemas de archivos Objetivos de los Sistemas

Más detalles

FICHA DE LA TECNOLOGÍA

FICHA DE LA TECNOLOGÍA FICHA DE LA TECNOLOGÍA Sistema inteligente de ayuda a la decisión en la extinción de incendios forestales (SIADEX) TEMÁTICA Clasificación: Tema: Subtema: Tipo: Sector Forestal Lucha contra incendios Extinción

Más detalles

Sistemas de Información II. Introducción al Proceso Unificado de Desarrollo de Software. Autor: Ing. Silverio Bonilla 1

Sistemas de Información II. Introducción al Proceso Unificado de Desarrollo de Software. Autor: Ing. Silverio Bonilla 1 Introducción al Proceso Unificado de Desarrollo de Software Autor: Ing. Silverio Bonilla 1 James Rumbaugh et al. Concepto de Método Una metodología de ingeniería del software es un proceso para producir

Más detalles

Resumen sobre Grafcet RESUMEN SOBRE GRAFCET

Resumen sobre Grafcet RESUMEN SOBRE GRAFCET RESUMEN SOBRE GRAFCET INDICE GENERAL 1 INTRODUCCIÓN 1 2 METODOLOGÍA GRAFCET: CONCEPTOS BÁSICOS 2 2.1 ETAPAS 2 2.1.1 ACCIONES ASOCIADAS A LAS ETAPAS 4 2.2 TRANSICIÓN 5 2.2.1 RECEPTIVIDAD ASOCIADA A LA TRANSICIÓN

Más detalles

Temario Curso Bases de Datos

Temario Curso Bases de Datos Temario Curso Bases de Datos TEMA 1. INTRODUCCION A LAS BASES DE DATOS 1. Cualidades De La Información 2. Sistemas de Información 2.1. Componentes de un Sistema de Información 3. Niveles de Gestión de

Más detalles

Sistemas de Ayuda a la Decision Qué es un Sistema de Ayuda a la Decisión?

Sistemas de Ayuda a la Decision Qué es un Sistema de Ayuda a la Decisión? Sistemas de Ayuda a la Decision Qué es un Sistema de Ayuda a la Decisión? Luis Daniel Hernández Molinero Departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones Facultad de Informática Universidad

Más detalles

Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento

Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento Tema 1 Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento Sistemas Basados en el Conocimiento Grado en Ingeniería Informática 1 Referencias Ingeniería del Conocimiento. A. Gómez, N. Juristo, C. Montes,

Más detalles

Escuela Politécnica Superior. Proyectos de Desarrollo Software. Capítulo 5. daniel.tapias@uam.es. Dr. Daniel Tapias Curso 2014/ 15 PROYECTOS

Escuela Politécnica Superior. Proyectos de Desarrollo Software. Capítulo 5. daniel.tapias@uam.es. Dr. Daniel Tapias Curso 2014/ 15 PROYECTOS Escuela Politécnica Superior Proyectos de Desarrollo Software Capítulo 5 Dr. Daniel Tapias Curso 2014/ 15 daniel.tapias@uam.es PROYECTOS PROGRAMA DE LA ASIGNATURA Capítulo 1: Introducción. Capítulo 2:

Más detalles

Agentes Deliberativos Basados en Planificación Continua

Agentes Deliberativos Basados en Planificación Continua Agentes Deliberativos Basados en Planificación Continua Mario Moya and Claudio Vaucheret Grupo de Investigación en Robótica Inteligente Departamento de Ciencias de la Computación Facultad de Economía y

Más detalles

RESUMEN. IV P á g i n a

RESUMEN. IV P á g i n a RESUMEN El Sistema Web para el Control de la Caja de Ahorros de SENECA, fue desarrollado siguiendo las fases establecidas por la Metodología RUP (Proceso Unificado de Rational). Las fases de esta metodología

Más detalles

Introducción al lenguaje de especificación JML

Introducción al lenguaje de especificación JML Introducción al lenguaje de especificación JML Elena Hernández Pereira Óscar Fontenla Romero Tecnología de la Programación Octubre 2006 Departamento de Computación Facultad de Informática Universidad de

Más detalles

IMPORTANCIA ACADÉMICA APLICADA EN EL CAMPO LABORAL

IMPORTANCIA ACADÉMICA APLICADA EN EL CAMPO LABORAL IMPORTANCIA ACADÉMICA APLICADA EN EL CAMPO LABORAL Por Br. Jorge Alfonso Díaz, jorgealfidi@gmail.com RESUMEN Este articulo trata sobre la importancia de los estudios académicos en el campo laboral, ya

Más detalles

Software de Simulación aplicado a entornos de e-learning

Software de Simulación aplicado a entornos de e-learning Software de Simulación aplicado a entornos de e-learning 2009 Laboratorio de Investigación de Software Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba Titulo del Proyecto Software de Simulación

Más detalles

Capítulo 1. Introducción. 1.1. Antecedentes

Capítulo 1. Introducción. 1.1. Antecedentes Capítulo 1. Introducción En este capítulo se presenta una descripción general del problema a investigar y el enfoque con el que se aborda. Se establece la necesidad de incorporar técnicas de análisis novedosas

Más detalles

La Arquitectura de las Máquinas Virtuales.

La Arquitectura de las Máquinas Virtuales. La Arquitectura de las Máquinas Virtuales. La virtualización se ha convertido en una importante herramienta en el diseño de sistemas de computación, las máquinas virtuales (VMs) son usadas en varias subdiciplinas,

Más detalles

Algoritmos exactos y heurísticos para minimizar el adelantamiento y retraso ponderados en una máquina con una fecha de entrega común

Algoritmos exactos y heurísticos para minimizar el adelantamiento y retraso ponderados en una máquina con una fecha de entrega común Algoritmos... en una máquina con una fecha de entrega común Algoritmos exactos y heurísticos para minimizar el adelantamiento y retraso ponderados en una máquina con una fecha de entrega común R. Alvarez-Valdés,

Más detalles

ORIENTACIONES PARA LA PRUEBA DE APTITUD PARA EL ACCESO A LA UNIVERSIDAD

ORIENTACIONES PARA LA PRUEBA DE APTITUD PARA EL ACCESO A LA UNIVERSIDAD ORIENTACIONES PARA LA PRUEBA DE APTITUD PARA EL ACCESO A LA UNIVERSIDAD MODALIDAD CIENTÍFICO-TÉCNICO 1. NOMBRE DE LA MATERIA: Matemáticas II 2. NOMBRE DEL COORDINADOR: Miguel Delgado Pineda (mdelgado@mat.uned.es,

Más detalles

LA MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE PROYECTOS DE LA UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA

LA MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE PROYECTOS DE LA UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA XIII CONGRESO INTERNACIONAL DE INGENIERÍA DE PROYECTOS Badajoz, 8-10 de julio de 2009 LA MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE PROYECTOS DE LA UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA Villalvazo-Naranjo, Juan. (p) *, Martínez-González,

Más detalles

Contenidos. Parte I - Introducción Capítulo 1 - Evolución. Capítulo 2 Condiciones de trabajo en el Desarrollo de Software

Contenidos. Parte I - Introducción Capítulo 1 - Evolución. Capítulo 2 Condiciones de trabajo en el Desarrollo de Software IX Contenidos Prólogo... XIX Prefacio... XXI Guía de lectura...xxiii Parte I - Introducción Capítulo 1 - Evolución 1.1 Introducción... 2 1.2 Los hitos en la evolución histórica del desarrollo de software...

Más detalles

Significado de las f.b.f (fórmulas bien formadas) en términos de objetos, propiedades y relaciones en el mundo

Significado de las f.b.f (fórmulas bien formadas) en términos de objetos, propiedades y relaciones en el mundo Significado de las f.b.f (fórmulas bien formadas) en términos de objetos, propiedades y relaciones en el mundo Semánticas del cálculo de predicados proporcionan las bases formales para determinar el valor

Más detalles

Métodos Heurísticos en Inteligencia Artificial

Métodos Heurísticos en Inteligencia Artificial Métodos Heurísticos en Inteligencia Artificial Javier Ramírez rez-rodríguez Ana Lilia Laureano-Cruces Universidad Autónoma Metropolitana Métodos Heurísticos en Inteligencia Artificial Los problemas de

Más detalles

PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN

PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN Diagrama de Gantt Fue desarrollada por Henry L. Gantt, durante la primera guerra mundial. Con estas graficas Gantt procuro resolver el problema

Más detalles