Simulación de un juego de futbol utilizando una arquitectura Multiagente Reactiva

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

Download "Simulación de un juego de futbol utilizando una arquitectura Multiagente Reactiva"

Transcripción

1 Simulacióndeunjuegodefutbolutilizandounaarquitectura Multiagente Reactiva Ana Lilia Laureano-Cruces 1, Denis Omar Verduga-Palencia 2 1 Departamento de Sistemas, Universidad Autónoma Metropolitana San Pablo 180, México D. F., México 2 Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación UNAM Edif. Anexo IIMAS, 3er piso Cto. Interior, Cd. Universitaria. D.F., México Resumen: El diseño de software basado en agentes representa una nueva perspectiva para las ciencias en computación y más específicamente, para la Inteligencia Artificial. Es una nueva teoría que ha innovado el análisis, el diseño e implementación del sistema del software. El diseño de agentes plantea problemas relacionados con: (1) el procedimiento de toma de decisión autónomo, (2) coordinación, (3) negociación, y (4) la manipulación de los estados mentales y la comunicación. En un sistema multi-agente reactivo, el grupo de agentes está sujeto continuamente a cambios locales. Estos cambios están diseñados por medio de reglas de comportamiento cuyos resultados están influenciados por el comportamiento del resto de los agentes. El diseño de estas reglas está inspirado por las ciencias biológicas o cognitivas. Particularmente, el diseño de reglas cognitivas corresponde con el principio de racionalidad; su perspectiva está enfocada en la interacción entre los agentes y de éstos con el entrono. Palabras clave: Multiagentes Reactivos, Agentes Autónomos, Enjambres, Propiedades Emergentes. 1. Introducción El diseño del software ha incorporado recientemente nuevas perspectivas de agentes en los campos de la ciencia computacional y específicamente en el área de la inteligencia artificial (IA). Esta nueva teoría esta innovando el análisis, diseño e implementación de un sistema de software [3, 4]. Uno de los problemas con la metodología es que existe poca referencia en la manera en la cual el análisis y el diseño se realizan. Además, está básicamente apoyado en la experiencia del diseñador y el dominio del problema. A pesar de estos defectos, hay herramientas que están bien definidas y las cuales contribuyen al desarrollo del análisis y el diseño [5-7]. El punto importarte con esta nueva teoría, es que puede modelar los comportamientos reactivos basados en agentes y por lo tanto los problemas complejos del mundo real, lo que significa que el software especializado situado dentro del mundo contaría con incertidumbre. Estos agentes también tienen un grado de autonomía que les permite alcanzar sus objetivos. El caso de estudio se refiere a la simulación de los comportamientos de jugadores de futbol. Los sistemas multi-agente son considerados un benchmark adecuado para comprobar enfoques de diseño y diversas arquitecturas desde la perspectiva de la Inteligencia Artificial, pues personas sin demasiado grado de conocimiento pueden percibir gráficamente si el funcionamiento de los agentes es adecuado (o al menos, no estúpido). Y en el caso futbol la ventaja es que muchas personas tienen nociones básicas del juego o incluso lo practican; debido a que es un juego relativamente simple [14]. 1.1 Comportamiento adaptativo La autonomía también se conoce como un comportamiento adaptativo y ella tiene la capacidad de ajustarse por sí misma a las condiciones del entorno. Según Beer [2], esta es la esencia de la inteligencia y es la habilidad animal para enfrentar de forma continua el mundo: complejo, dinámico e impredecible. Esta

2 habilidad es vista en términos de flexibilidad para ajustar el esquema de comportamiento a las contingencias en cualquier momento como producto de la interacción con el medio entorno. Nuestras funciones cognitivas más elevadas, son nuestra particular creación de esta capacidad básica y ellas están profundamente vinculadas a la capacidad de adaptación. Por otro lado, cuando agentes que simulan un comportamiento adaptativo son desarrollados, pueden ser realizados desde dos perspectivas [4,9]: el conocimiento y la adquisición del aprendizaje automático, o el dominio experto es codificado del experto humano. En nuestro caso de estudio diseñamos un comportamiento adaptativo considerado la experiencia humana [9]. Por otro lado el diseño de representación de entornos dinámicos puede ser a partir de dos acercamientos. En el primer grupo la IA tradicional consideraba que el éxito de un sistema inteligente está íntimamente ligado al grado de dominio del problema, el cual puede ser tratado como una micro abstracción del mundo (acercamiento de procesamiento simbólico), esto esta, al mismo tiempo, desconectado del mundo real. Existe otro grupo cuyo diseño es usualmente bottom-up. Es un diseño etológico y considera los pasos esenciales del comportamiento animal (sub-simbólico) [9]. 1.2 Agentes Debido a su utilidad y completa aplicabilidad muchas áreas de la ciencia en computación han rápidamente adoptado este simple y poderoso concepto. Actualmente, hay diferentes clases de agentes [8,9,15] de los agentes autónomos genéricos [11-13], agentes del software, agentes inteligentes, los más específicos; agentes del interfaz, agentes virtuales, agentes de información y agentes móviles. En cuanto a las diversas categorías de aplicación, éstos incluyen: sistemas operativos, proceso de datos de imagen, administración de distribución de la electricidad y juegos de computadora. Y de esta forma llegamos a la definición de un agente: De acuerdo a Sohoman, mencionado en [2]. Un agente es una entidad que puede ser descrita por su condición mental. Esta descripción consiste de algunos componentes, los cuales pueden ser: creencias, comisiones y capacidades (esta no es la única selección). La distribución de la condición mental de cada agente no puede incluir todos los componentes antes mencionados. Un agente es encapsulado en un sistema computacional que es ubicado dentro de un entorno, el cuál es capaz de actuar de manera flexible y autónoma, con lo que le permita que alcanzar sus objetivos [5]. Un agente es un sistema ubicado en y como parte de un entorno que percibe, y que desarrolla acciones con el tiempo; lo cual permite que alcance sus metas. Consecuentemente afecta su percepción futura [6]. En la inteligencia artificial, la introducción de agentes ha sido utilizada para lidiar con las dificultades finales que se tienen cuando tratamos de resolver problemas considerando las características del mundo exterior, o cuando el agente está implicado en un proceso de resolución de problema. Las soluciones para tratar los problemas pueden ser limitadas e inflexibles si no existe una buena percepción de las características externas del mundo. Como una respuesta a esta dificultad, los agentes reciben entradas del entorno a través de los dispositivos que permiten que perciban ese mundo. En respuesta a estas entradas, se desarrollan las acciones que causan efectos sobre el entorno. Los agentes continuamente realizan tres funciones; (1) percepción de las condiciones dinámicas que forman parte del entorno, (2) acciones que pueden cambiar las condiciones del entorno, y (3) razonamiento para interpretar opiniones, solucionar problemas, hacer inferencias y tomar una acción. La percepción conceptual arroja datos de entrada para el proceso de razonamiento y el proceso del razonamiento dirige la acción. En algunos casos la percepción puede guiar la acción directamente. Esta última es la propiedad principal que distingue al comportamiento producido por un agente reactivo y a un agente autónomo. En el caso de los agentes reactivos sus acciones son completamente determinadas por su situación inmediata. Los agentes autónomos de acuerdo a su estado interno pueden organizar su comportamiento en anticipación a configuraciones futuras de su entorno [2,8,9].

3 Uno de los problemas en el diseño de estos agentes es establecer un proceso de toma de decisiones con dominios subjetivos. Los entornos naturales tienen una gran cantidad de estructuras de las cuales un agente adecuadamente diseñado puede depender y hasta explotar activamente. Hablando estrictamente sobre las cosas requeridas para alcanzar un comportamiento adaptativo, es necesaria una congruencia estructural entre los mecanismos dinámicos internos del agente y el entorno dinámico externo. Mientras exista esta compatibilidad, ambos el entorno y la unidad actúan como fuentes mutuas de disturbio, de lanzamiento y de condiciones que alteran su comportamiento. 2. Enfoque del diseño de la aplicación La simulación se enfoca en la generación de una formación de juego que maximice la ocupación de la cancha durante el proceso de ataque al mismo tiempo que minimice los espacios del equipo defensivo. Se asume, como en el futbol real, que cualquier jugador, puede ver cualquier rincón de la cancha con solo girar su cabeza [1,3]. Este problema es considerado un caso especial de los enjambres y parvadas, puesto que se necesita cierta separación, alineación y cohesión. Este tipo de mecanismo se usa en videojuegos donde no todos los miembros de la escuadra son controlados por humanos. El diseño de la granularidad conductual en los sistemas reactivos está íntimamente ligado al diseño de la conducta de los agentes reactivos. En general se hace con base en la experticia del diseñador, pero, es de vital importancia [8,10]. Atkinson-Abutridy y Carrasco [7] destacan 3 enfoques básicos utilizados para diseñar la conducta de los agentes reactivos: 1) el diseño guiado etológicamente, 2) el diseño por experimentos y 3) el diseño guiado por actividad situada. El diseño guiado etológicamente permite diseñar el agente tomando en cuenta los estudios fundamentales de la conducta animal; moldeándolos, experimentándolos y evaluándolos de una forma repetitiva, hasta obtener un comportamiento adecuado. Se puede profundizar este diseño en: [8-10]. El diseño por experimentos se lleva a cabo de forma bottom-up dotando al sistema de conductas básicas; experimentándolas, evaluándolas e incorporando conductas adicionales a medida que vayan siendo requeridas en función del comportamiento final. El diseño guiado por actividad situada se enfoca sobre las acciones del agente, y por lo tanto, sus conductas según las situaciones con las que se encuentre en un determinado momento y entorno [8]. Por lo tanto es fundamental encontrar las percepciones específicas que provocarán una determinada acción sobre un entorno preestablecido. Se puede profundizar en este tipo de análisis y diseño en: [7-10]. Independientemente del método de diseño global utilizado, el control del agente dependerá de dos aspectos claves: 1) la representación y codificación de las conductas, y 2) la coordinación entre ellas. En el caso de estudio utilizamos la metodología propuesta en [7,8] con el fin de determinar las conductas situadas de cada uno de los agentes. 3. Análisis del sistema Para el análisis se asumen once jugadores por equipo. La simulación estará compuesta por: 1) un agente autónomo, que cambia su posición; de estado a estado, dependiendo del agente que tiene la posesión del balón, 2) veintiún agentes que deciden sus movimientos tomando como base el agente autónomo. En caso de que no exista un agente con posesión del balón, entonces se deciden con respecto a la posición absoluta del balón (el campo), 3) los objetos principales son: el balón, la portería y las líneas que marcan secciones del campo. Las metas de un portero son: 1) alejar el balón, o 2) colocarse adecuadamente en la portería. Las metas de un jugador de campo son: 1) si la situación es clara; disparar a portería, 2) en caso contrario; conservar la posesión del balón. Es importante mencionar que en este proyecto los agentes representados en la implementación por las: clases Rival y Compañero cuentan con las siguientes características:

4 Autónomos: no son controlados por humanos. Cooperativos: se comunican con otros agentes. Perceptivos: perciben el entorno y reaccionan a él. También afectan al entorno a través de su interacción. Proactivos: su comportamiento está dirigido a metas. Por otra parte, las clases Balón y Portería son objetos: es decir, son pasivos, y si bien reaccionan a estímulos externos, no presentan un comportamiento dirigido a metas Especificación de los distintos comportamientos En esta sección se describen los comportamientos encapsulados en cada uno de los agentes basándonos en la metodología sugerida en [8,9]. Los casos son los distintos escenarios a los que puede enfrentarse un agente. Cada uno de las clases: Rival y Compañero, puede jugar el rol de portero o jugador de campo Comportamientos del: agente portero Caso 1 Precondiciones: tiene el balón Motivación: aleja peligro. Postcondición: despejar el balón. Caso 2 Precondiciones: no tiene el balón, y el balón está en su área. Motivación: alejar el peligro. Postcondición: acercarse balón. Caso 3 Precondiciones: no tiene el balón, y el balón no está en su área Motivación: proteger portería. Postcondición: colocarse en portería Comportamiento del: agente jugador de campo Caso 1 Precondiciones: tiene el balón, no hay rival cercano y está cerca de la portería rival. Motivación: meter gol/mantener la posesión. Postcondición: disparar a portería/ Conducir o esperar movimiento de compañeros. Caso 2 Precondiciones: tiene el balón, no hay rival cercano y no está cerca de la portería rival. Motivación: mantener la posesión. Postcondición: Conducir o esperar movimiento de compañeros. Caso 3 Precondiciones: tiene el balón, hay rival cercano y está cerca de la portería rival. Motivación: meter gol. Postcondición: disparar a portería. Caso 4 Precondiciones: tiene el balón, hay rival cercano y no está cerca de la portería rival. Motivación: conservar posesión. Postcondición: pasar el balón a compañero.

5 Caso 5 Precondiciones: no tiene el balón y el balón lo tiene un compañero. Motivación: mantener posesión. Postcondición: colocarse en el campo de acuerdo con la posición del compañero y la posición de partida. Caso 6 Precondiciones: no tiene el balón, el balón lo tiene un rival y el balón esta cerca de la portería a la que pertenece el jugador. Motivación: interceptar tiro. Postcondición: colocarse en el campo de acuerdo con la posición del balón y la portería propia. Caso 7 Precondiciones: no tiene el balón, el balón lo tiene un rival y el balón está alejado de mi portería. Motivación: recuperar posesión. Postcondición: acercarse a la posesión actual del balón. Caso 8 Precondiciones: no está cerca del balón, nadie tiene posición del balón. Motivación: recuperar posición. Postcondición: acercarse a la ubicación ideal de acuerdo al balón y la formación. Caso 9 Precondiciones: está cerca del balón, nadie tiene posición del balón. Motivación: recuperar posesión. Postcondición: acercarse a la ubicación del balón. Caso 10 Precondiciones: cualquier otro caso Motivación: recuperar posición. Postcondición: acercarse a la ubicación ideal de acuerdo al balón y la formación. Estos comportamientos son elegidos y ejecutados por el agente de acuerdo a su propia especialización: ofensiva o defensiva. Con este fin, internamente el agente tiene un conjunto de umbrales que al ser cruzados desembocan en una acción o conjunto de acciones. La energía de activación que se les agrega o resta está en función de su situación en la cancha, así como de la presencia o no de otros agentes [11-13]. 4. Diseño de las clases Con el fin de llevar a cabo el software; se implementaron cinco clases que corresponden a los comportamientos diseñados. Además en este caso se deben tomar en consideración las distintas percepciones con el fin de poder interactuar con los demás agentes y con el entorno. A través de: 1) la percepción del entrono y las motivaciones de cada uno de los agentes, 2) considerando sus distintos escenarios que se sucederán durante el desarrollo del juego, 3) el marco de sus comportamientos (sección ). Se disparan los distintitos acciones. Esto es, cada vez que a se presente un estímulo físico que implique una motivación, se disparará el comportamiento; lo que provocará un conjunto de acciones. 1. Futbol: representado por el entorno, la cancha, las porterías y los límites. 2. Companero: representada por un agente que comparte mis motivaciones y persiguen la misma meta, llevar el objeto Balón a la portería rival. 3. Rival: representada por los agentes encargados de que la clase Companero no consiga su meta. Su inteligencia se basa en estorbar y no esta tan desarrollada como la de la clase Companero. 4. Portería: representa un objeto fijo que detecta colisiones con el balón, en caso afirmativo, termina la simulación.

6 5. Balon: representa un objeto móvil detectado por otros agentes; y es utilizado para perseguir sus respectivas motivaciones. Por ejemplo que haga colisión con la portería rival en el caso de los agentes que pertenecen a la clase Companero. Con base en la anterior clasificación de clases y de acuerdo a las motivaciones propuestas de acuerdo a los distintos agentes, las motivaciones, para que los objetos (clases) puedan interactuar; quedan de la siguiente forma: un agente de la clase Companero tiene distintas motivaciones según la posesión propia o no del balón (Propiocepción). Así mismo presenta distintas motivaciones si es un portero o si es un jugador de campo, puesto que la principal meta de un portero en esta simulación es mantener el balón lejos de su portería. En el caso de jugador de campo depende de si es clase companero o rival. Finalmente, la forma de llegar a la meta de un jugador de campo depende de: 1) si tiene un rival cerca o no, 2) si esta cercano a la portería rival o no, y 3) de su propia especialización. 5. Ejemplos de la aplicación En los ejemplos que a continuación se describen, hay dos equipos que se distinguen por el color; los de negro y los de rojo. En la Figura 1, se muestra al portero del equipo negro (amarillo) quien percibe la presencia de un agente compañero más cercano al balón que él mismo, esto inhibe el comportamiento de ir por el balón. Por otro lado el comportamiento de los agentes del equipo negro consiste en acercarse al balón en espera de maximizar la oportunidad de recibir un pase y conservar la posesión del balón. Figura 1. Comportamiento del portero y del equipo de bandos contrarios En la Figura 2, se muestra a los agentes del equipo color negro enviando el balón a un lugar alejado de la portería propia, el portero del equipo rojo percibe que puede llegar antes que sus compañeros, así que sale de su posición usual en búsqueda del balón.

7 Figura 2. Los jugadores del bando negro hacen una jugada de despeje La Figura 3, muestra una jugada relajada donde dos agentes del mismo equipo (negro) se perciben mutuamente y se pasan el balón. El equipo rojo esta recolocándose en posiciones optimas para el ataque. Este comportamiento emerge ya que los jugadores notan que la posición del balón no es de peligro inminente y por lo que no existe la prioridad de perseguir el balón con la máxima prioridad. Figura 3. Jugada relajada de pase entre dos jugadores del mismo equipo En la Figura 4, el agente rojo marcado en circulo amarillo percibe que no tiene agentes rivales cercanos y por lo tanto, el comportamiento que se elige es llevar el balón con él hasta una posición más adelantada, hasta que: 1) ocurra la presencia de un rival, 2) la visión de un compañero mejor ubicado, o 3) la percepción de la portería rival.

8 6. Conclusiones y Trabajo futuro Figura 4. Acarreo del balón a una posición de mejor ubicación Este acercamiento de la inteligencia artificial para la simulación de comportamientos humanos y colectivos resulta interesante por las formaciones que emergen. El comportamiento individual queda encapsulado en un agente, desarrollando un análisis de un subconjunto de comportamientos que se desean simular y en la que la interacción de conjuntos de agentes, junto a la interacción con los elementos dinámicos del entorno que disparen la conducta. Es importante mencionar que cada agente, a pesar de tener una meta en común con su equipo, presenta una especialización, lo cual hace que dos agentes a pesar de pertenecer al mismo equipo y por ende, tener la meta común de anotar en la portería del rival, tienen distintas cualidades para llegar a esa meta. Lo anterior dispara diversos comportamientos, aun estando en la misma situación. Las dificultades que se encontraron en el desarrollo fueron de cuestiones geométricas, por ejemplo, el enfoque usual en los videojuegos es que el agente tiene un cono de visión, en este proyecto, se asumió que tiene un radio de visión de 360 grados y es su fuerza y su dirección actual lo que limita su rango de elección. Así mismo, la programación en paralelo de los comportamientos generaba desfases entre lo que el agente percibía y lo que finalmente ejecutaba, por eso se decidió hacer el programa de manera secuencial. Como trabajo futuro, se pretende un mejor ajuste de parámetros para la especialización de cada agente con el fin de mejorar su sintonía entre el comportamiento y el entrno. En esta parte se ha pensado en correr un algoritmo genético que los adecue, pero el problema inherente es como asignar la función de evaluación, pues el solo hecho de que un equipo anote sobre otro no implica que todos sus jugadores sean mejores que los del contrario. Otro punto de interés seria generar un jugador controlado por el usuario, de tal manera que el usuario genere el ritmo de juego o simplemente sea un agente que se posicione y esto provoque la generación de comportamientos reactivos en el equipo defensivo. Por otra parte, la técnica de programación usada fue totalmente secuencial, sería interesante adaptar el código a procesamiento en paralelo, puesto que en el trabajo expuesto, los agentes siempre tienen en cuenta todo su entorno para generar sus decisiones, pero solo un agente a la vez manipula el entorno, lo cual no es lo que pasa en el mundo real.

9 En cuanto a la tecnología y la implementación, el proyecto ha sido desarrollado utilizando el framework MASON (http://cs.gmu.edu/~eclab/projects/mason/). Este framework, así como el código del proyecto han sido desarrollados con el lenguaje de programación Java. Se desarrollaron las clases comentadas en el apartado 4, así como algunas clases auxiliares. Aunque se planeo desarrollar dos tipos de estrategia para los equipos, por cuestiones de tiempo, los agentes de un equipo usan una estrategia probada en una iteración previa del otro equipo. De tal manera que un equipo presenta una estrategia más desarrollada que su contrario y por lo general es el ganador del partido. El código fuente esta como un proyecto de Netbeans y requiere java mayor a 1.5 Reconocimiento: este trabajo forma parte del proyecto Divisional Computación Suave y Aplicaciones en la línea sistemas multiagente para el modelado y simulación de sistemas (http://delfosis.uam.mx/~ana/) de la Universidad Autónoma Metropolitana-Azcapotzalco. Y del Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación UNAM, a través de la clase Arquitecturas Multiagente Reactivas. Referencias 1 Anderson, J., Tanner, B. & Baltes, J. (2004, Julio). Dynamic Coalition Formation in Robotic Soccer. Ponencia presentada en WORKSHOPS AT THE NINETEENTH NATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, San Jose: California. 2 Beer, R Intelligence as Adaptative Behavior. Accademic Press Inc. USA 3 Collinot, A., Drogoul, A. & Benhamou, P. (1996, Diciember 9-13). Agent Oriented Design of a Soccer Robot Team. Memorias de SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIAGENT SYSTEMS, Kyoto: Japon. 4 Ferber, J Multi-Agent Systems. Addison-Weley. Great Britain. 5 Jennings, N.R On Agent-based software engineering, J. Artificial Intelligence. 117: d Inverno, M and Luck, M Understanding Agent Systems. Springer-Verlag. Berlín. 7 Laureano-Cruces, A., & de Arriaga, F., (2000). Reactive Agent Design For Intelligent Tutoring Systems. Cybernetics and Systems, an International Journal ISSN: (1), pp Laureano-Cruces, A.L., de Arriaga, F., Garcia-Alegre Sanchez, M. (2001). Cognitive Task Analysis: a proposal to model reactive behaviors, In Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. 13(2001) ISSN: X. Ed. TAYLOR & FRANCIS. 9 Laureano-Cruces A.L., Espinosa-Paredes, G. (2005). Behavioral Design to Model a Reactive of an Expert in Geothermal Wells. 39 (1), pp, 1-28, April In International Journal of Approximate Reasoning. ISSN: X, Elsevier. USA. 10 Laureano-Cruces, A.L. Ramirez-Rodriguez, J., de Arriaga, F., Esscarela-Perez, R. (2006). Agents Control in Intelligent Learning Systems: The Case of Reactive Characteristics. In the journal Interactive Learning Environments 14 (2), pp ISSN: Maes, P. (1990). Situated agents can have goals. Robotics and Autonomous Systems. 6:2, pp Maes, P. ( 1991). A bottom-up mechanism for behavior selection in an artificial creature. In Proceedings of the first international conference on simulation of adaptive behavior on From animals to animats, pp Paris, France. 13 Maes, P. (1989). How to do the right thing. Technical report MIT Massachusetts Institute of Technology. 14 Noda, I. & Matsubara, H. (1996). Soccer server and researches in Multi-Agent Systems. 15 Nwana, H Software Agents: an overview. The Knowledge Engineering Review. 11:3:

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO Instituto de Ciencias Básicas e Ingeniería SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO Ing. Henry Patricio Paz Arias Maestría en Ciencias Computacionales Sistemas Basados

Más detalles

Tema 2.- Caracterización de la informática La informática como disciplina científica Sub-áreas de la disciplina.

Tema 2.- Caracterización de la informática La informática como disciplina científica Sub-áreas de la disciplina. Tema 2.- Caracterización de la informática 2.1. La informática como disciplina científica. 2.2. Sub-áreas de la disciplina. 2.1. La informática como disciplina científica. 2.1.1 Una definición de Informática.

Más detalles

Introducción a la Robótica Mecanismos para el control de un robot (4)

Introducción a la Robótica Mecanismos para el control de un robot (4) Introducción a la Robótica Mecanismos para el control de un robot (4) Dr José Martínez Carranza carranza@inaoep.mx Coordinación de Ciencias Computacionales, INAOE Enfoque situado (1) Sensar Actuar Ciclo

Más detalles

Análisis Espacial aplicando Técnicas de Inteligencia Artificial

Análisis Espacial aplicando Técnicas de Inteligencia Artificial Análisis Espacial aplicando Técnicas de Inteligencia Artificial OBJETIVO. Proporcionar al estudiante técnicas variadas de inteligencia artificial para el tratamiento de datos espaciales y presentar cómo

Más detalles

4.1 CONGRUENCIA ENTRE LOS OBJETIVOS DEL PLAN DE ESTUDIOS Y EL PERFIL DE EGRESO CON LAS LGAC:

4.1 CONGRUENCIA ENTRE LOS OBJETIVOS DEL PLAN DE ESTUDIOS Y EL PERFIL DE EGRESO CON LAS LGAC: 4.1 CONGRUENCIA ENTRE LOS OBJETIVOS DEL PLAN DE ESTUDIOS Y EL PERFIL DE EGRESO CON LAS LGAC: A continuación se muestran los objetivos así como los mapas funcionales según la línea de acentuación y la línea

Más detalles

IA Robótica. Agente y Entorno. Instituto de Computación Facultad de Ingeniería Universidad de la República

IA Robótica. Agente y Entorno. Instituto de Computación Facultad de Ingeniería Universidad de la República IA Robótica Agente y Entorno Instituto de Computación Facultad de Ingeniería Universidad de la República Agentes Introducción Paradigma Estructura Programas Introducción (1/4) Agente: es todo aquello que

Más detalles

Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco. División de Ciencias Básicas e Ingeniería. Licenciatura en Ingeniería en Computación

Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco. División de Ciencias Básicas e Ingeniería. Licenciatura en Ingeniería en Computación Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco División de Ciencias Básicas e Ingeniería Licenciatura en Ingeniería en Computación Propuesta de Proyecto Terminal Clasificación de servicios web

Más detalles

Metodologías para Sistemas Multi-agente

Metodologías para Sistemas Multi-agente Metodologías para Sistemas Multi-agente Curso Doctorado Sistemas Multi-agente Índice Conceptos. Introducción Metodologías BDI GAIA AUML Message Conclusiones 1 Conceptos. Introducción Modelar sistemas reales

Más detalles

Uniformes. Funciones de los jugadores. Portero

Uniformes. Funciones de los jugadores. Portero Colegio Etchegoyen-Talcahuano Prof. Carmen Vergara M. Dpto. Educación Física Futbolito El futbolito es diferente al fútbol convencional, ya que se practica en una cancha de piso de cemento o tabloncillo

Más detalles

Distintas Arquitecturas MultiAgente

Distintas Arquitecturas MultiAgente Distintas Arquitecturas MultiAgente Ana Lilia Laureano Cruces Universidad Autónoma Metropolitana Azcapotzalco Referencia: Laureano Cruces. Tesis Doctoral. Interacción Dinámica en Sistemas de Enseñanza

Más detalles

Aplicación Práctica: Juegos Simplificados (José Manuel García Gulín)

Aplicación Práctica: Juegos Simplificados (José Manuel García Gulín) Aplicación Práctica: Juegos Simplificados (José Manuel García Gulín) Ejercicio con un balón El jugador A tiene el balón. El jugador B se sitúa enfrente de él El jugador A pasa entre los conos El jugador

Más detalles

Desarrollo top-down de un sistema defensivo para un equipo de fútbol con robots

Desarrollo top-down de un sistema defensivo para un equipo de fútbol con robots Desarrollo top-down de un sistema defensivo para un equipo de fútbol con robots Jael V. Yañez jyanez@uncoma.edu.ar Claudio A. Vaucheret cvaucher@uncoma.edu.ar Laura A. Cecchi lcecchi@delfin.uarg.unpa.edu.ar

Más detalles

UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS-ESPE EXTENSIÓN LATACUNGA CARRERA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA E INSTRUMENTACIÓN

UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS-ESPE EXTENSIÓN LATACUNGA CARRERA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA E INSTRUMENTACIÓN UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS-ESPE EXTENSIÓN LATACUNGA CARRERA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA E INSTRUMENTACIÓN DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE MONITOREO DE TEMPERATURA CORPORAL Y AMBIENTAL APLICANDO

Más detalles

Intensificación en "Lenguajes e Inteligencia Artificial"

Intensificación en Lenguajes e Inteligencia Artificial Ingeniería Informática - ETS Informática Métodos y Técnicas Informáticas específicas. Comportamientos humanos que se quieren simular/emular: IA: Vertiente "cognitiva" : Razonamiento, Intelecto,. RF: Vertiente

Más detalles

SISTEMAS OFENSIVOS SISTEMA ATAQUE 3-1. JOSÉ VENANCIO LÓPEZ HIERRO Seleccionador Nacional Español de Fútbol Sala

SISTEMAS OFENSIVOS SISTEMA ATAQUE 3-1. JOSÉ VENANCIO LÓPEZ HIERRO Seleccionador Nacional Español de Fútbol Sala SISTEMAS OFENSIVOS SISTEMA ATAQUE 3-1 JOSÉ VENANCIO LÓPEZ HIERRO Seleccionador Nacional Español de Fútbol Sala BIALA PODLASKA (POLONIA), 4 de SEPTIEMBRE de 2014 FASES DE LA DEFENSA PRINC IPIOS GENERALES

Más detalles

Métodos de Inteligencia Artificial

Métodos de Inteligencia Artificial Métodos de Inteligencia Artificial L. Enrique Sucar (INAOE) esucar@inaoep.mx ccc.inaoep.mx/esucar Tecnologías de Información UPAEP Objetivos Estudiar algunas de las metodologías de Inteligencia Artificial,

Más detalles

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial Algoritmos genéticos Bases En la naturaleza todos los seres vivos se enfrentan a problemas que deben resolver con éxito, como conseguir más luz solar o conseguir comida. La Computación Evolutiva interpreta

Más detalles

INTERFACES INTELIGENTES. ING. MA. MARGARITA LABASTIDA ROLDÁN E mail:

INTERFACES INTELIGENTES. ING. MA. MARGARITA LABASTIDA ROLDÁN E mail: INTERFACES INTELIGENTES ING. MA. MARGARITA LABASTIDA ROLDÁN E mail: magielr@gmail.com GENERALIDADES DE LAS INTERFACES INTERFAZ DE USUARIO: Es el dispositivo por medio del cual un usuario realiza la comunicación

Más detalles

Especialidades en GII-TI

Especialidades en GII-TI Especialidades en GII-TI José Luis Ruiz Reina (coordinador) Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Mayo 2014 Qué especialidades tiene la Ingeniería Informática? Según las asociaciones científicas

Más detalles

M513: Resultados de exámenes

M513: Resultados de exámenes 0-9 10-19 20-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-79 80-89 90-100 Número de estudiantes M513: Resultados de exámenes A) PRESENTACIÓN DEL PROBLEMA El diagrama que se muestra a continuación muestra los resultados

Más detalles

Teoría Balonmano 1ºBACH

Teoría Balonmano 1ºBACH ! 1. Qué es el Balonmano? Teoría Balonmano 1ºBACH El balonmano (del inglés handball) es un deporte de pelota en el que se enfrentan dos equipos, cada uno de siete jugadores (seis son jugadores de campo

Más detalles

Ingeniería del Conocimiento

Ingeniería del Conocimiento Universidad Nacional de Rosario Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura Ingeniería del Conocimiento Trabajo Práctico Nº 1 Aplicación de la IA: Pool Computacional Autores: Nombre y Apellido

Más detalles

BALONMANO. 1.- Introducción

BALONMANO. 1.- Introducción BALONMANO 1.- Introducción En los inicios el balonmano tenía cierta similitud con el fútbol, de hecho, surgió como su contraposición, por tanto jugaban con medidas similares a las de un campo de fútbol

Más detalles

Universidad de Costa Rica Sistema de Aplicaciones Estudiantiles SAE

Universidad de Costa Rica Sistema de Aplicaciones Estudiantiles SAE Página 1 de 8 Plan de Estudio Enfasis 0 Bloque Común(no hay énfasis) Nivel Curso Nombre del curso T P L TP Cred. Requisitos y Req. Equivalentes Correquisitos y Correq. Equivalentes 1 CI1010 INTRODUCCIÓN

Más detalles

Estructura del Baloncesto. Proyecto de desarrollo metodológico Profesor: Javier Santos Iglesias

Estructura del Baloncesto. Proyecto de desarrollo metodológico Profesor: Javier Santos Iglesias Estructura del Baloncesto Proyecto de desarrollo metodológico Profesor: Javier Santos Iglesias ESPACIO REAL / TIEMPO REAL / MÓVIL ASPECTOS REGLAMENTARIOS. PROCESOS DE COMUNICACIÓN Y CONTRACOMUNICACIÓN.

Más detalles

M. C. Felipe Santiago Espinosa

M. C. Felipe Santiago Espinosa M. C. Felipe Santiago Espinosa Junio de 2008 Un sistema empotrado es un procesador, con sus elementos externos que desarrolla una función especifica de manera autónoma. Un sistema empotrado es un sistema

Más detalles

BALONMANO. Las porterías tienen 3m de alto por 2m de ancho y 1m de fondo.

BALONMANO. Las porterías tienen 3m de alto por 2m de ancho y 1m de fondo. BALONMANO 1. TERRENO DE JUEGO Es rectangular de 40 m de largo y 20 m de ancho. Tiene una línea central que divide el campo en dos partes iguales. Hay una línea continua situada a 6 m de la portería llamada

Más detalles

NOMBRE DEL ENTRENAMIENTO CREACIÓN Y OCUPACIÓN DE ESPACIOS DATOS INICIALES. Javier Pabón Medina LUGAR: FECHA: HORARIO:

NOMBRE DEL ENTRENAMIENTO CREACIÓN Y OCUPACIÓN DE ESPACIOS DATOS INICIALES. Javier Pabón Medina LUGAR: FECHA: HORARIO: NOMBRE DEL ENTRENAMIENTO CREACIÓN Y OCUPACIÓN DE ESPACIOS SESIÓN Nº: 5 DATOS INICIALES Javier Pabón Medina LUGAR: FECHA: HORARIO: Campo de Fútbol 22/11/12 12:30-14:00 CURSO: 3º Grado GRUPO: B Nº JUGADORES/AS:

Más detalles

Reglas para SimuroSot

Reglas para SimuroSot Reglas para SimuroSot Regla0: Generalidades (para el simulador) 1) Propósito de la competencia simulada: a. Se utiliza para desarrollar acciones, algoritmos y estrategias en el futbol de robots b. Provee

Más detalles

De Desempeño De Conocimiento SABERES ESENCIALES CONTENIDOS RUTA FORMATIVA Saber Conocer Nociones, Proposiciones, Conceptos Categorías

De Desempeño De Conocimiento SABERES ESENCIALES CONTENIDOS RUTA FORMATIVA Saber Conocer Nociones, Proposiciones, Conceptos Categorías Facultad Programa Académico Nombre Del Curso Administración e Ingenierias Ingenieria De Sistemas ANÁLISIS DE SISTEMAS Problema? Competencia específica Criterios de Desempeño Saber conocer Saber Ser Saber

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIAPAS LICENCIATURA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIAPAS LICENCIATURA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIAPAS LICENCIATURA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES Área de formación: Disciplinaria Unidad académica: Interacción Humano-Computadora Ubicación: Octavo Semestre Clave: 2100 Horas semana-mes:

Más detalles

CAPITULO 1 INTRODUCCION AL PROYECTO

CAPITULO 1 INTRODUCCION AL PROYECTO CAPITULO 1 INTRODUCCION AL PROYECTO 1 INTRODUCCION AL PROYECTO 1.1 Marco Teórico Los procesadores digitales de señales ganaron popularidad en los años sesentas con la introducción de la tecnología de estado

Más detalles

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial Tema 2 Estructura de un Agente Ivan Olmos Pineda Contenido Clasificación de Agentes Agentes de Reflejo Simple Agentes Bien Informados de lo que Pasa Agentes Basados en Metas Agentes

Más detalles

Solución al parcial 14

Solución al parcial 14 Solución al parcial 14 Marque V(erdadero) o F(also) según considere la proposición. 1. La lógica difusa es la emulación del razonamiento aproximado que realizan las máquinas. F: Las máquinas no realizan

Más detalles

Juegos Serios Fundamentos y experiencias de desarrollo

Juegos Serios Fundamentos y experiencias de desarrollo COORDINACIÓN GENERAL DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN Juegos Serios Fundamentos y experiencias de desarrollo COORDINACIÓN GENERAL DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN Juegos Serios Índice de temas Introducción Qué

Más detalles

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial Inteligencia, concepto Es la capacidad para aprender o comprender. Suele ser sinónimo de intelecto (entendimiento), pero se diferencia de éste por hacer hincapié en las habilidades

Más detalles

Crear diagramas basados en UML para la representación de la solución a un problema mediante el Paradigma Orientado a Objetos.

Crear diagramas basados en UML para la representación de la solución a un problema mediante el Paradigma Orientado a Objetos. PROGRAMA DE CURSO Modelo 2009 DEPARTAMENTO: COMPUTACIÓN Y DISEÑO GRÁFICO NOMBRE DEL CURSO: Diseño de Software con Práctica Profesional CLAVE: 1013M ACADEMIA A LA QUE PERTENECE: Diseño de Software PROFESIONAL

Más detalles

CONTENIDO. 1.- Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) 2.- Lógica de predicados. 3.- Búsqueda de soluciones

CONTENIDO. 1.- Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) 2.- Lógica de predicados. 3.- Búsqueda de soluciones CONTENIDO 1.- Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) 2.- Lógica de predicados 3.- Búsqueda de soluciones 4.- Lenguajes de IA e Introducción a Sistemas Expertos 1.- Introducción a la Inteligencia

Más detalles

UNIDAD I.- INTRODUCCIÓN

UNIDAD I.- INTRODUCCIÓN UNIDAD I.- INTRODUCCIÓN LECCIÓN 1.1.- El propósito de la Inteligencia Artificial y su evolución histórica 1.1.1.- Inteligencia ÁREAS QUE ESTUDIAN LA INTELIGENCIA: Psicología y la filosofía. para qué la

Más detalles

Algoritmo para el Estudio de Curvas Esperadas de Oferta Agregada en un Mercado Eléctrico Liberalizado

Algoritmo para el Estudio de Curvas Esperadas de Oferta Agregada en un Mercado Eléctrico Liberalizado Algoritmo para el Estudio de Curvas Esperadas de Oferta Agregada en un Mercado Eléctrico Liberalizado Juan Fernando García-Pulgarín Tutor: Carlos Alberto Cadavid-Moreno Ingeniería Matemática Departamento

Más detalles

UC I. Rest. Ciclo Tipo UCR

UC I. Rest. Ciclo Tipo UCR (01) - Primer Semestre Página 1 de 8 1004 CALCULO 10 6 No B OB 0 1006 SISTEMAS DE REPRESENTACION 10 4 No B OB 0 1035 METODOS Y TECNICAS DE INVESTIGACION 3 No B EL 0 1053 INGENIERIA DE SISTEMAS 4 No B OB

Más detalles

Propuesta de currículo para Ingeniería en Computación

Propuesta de currículo para Ingeniería en Computación Propuesta de currículo para Ingeniería en Computación 1. Introducción En el plan de estudios vigente de Ingeniería en Computación (plan 97) se propone una definición amplia de los contenidos de la carrera

Más detalles

Contenido. Contenido. Inteligencia Artificial y. La prueba de Turing. Pueden las máquinas pensar? El juego de la adivinación

Contenido. Contenido. Inteligencia Artificial y. La prueba de Turing. Pueden las máquinas pensar? El juego de la adivinación Inteligencia Artificial y La Reinversión Copernicana Dr. Luis Alberto Pineda Cortés Enero, 2004 de representación e inferencia en la IA de representación e inferencia en la IA La prueba de Turing Alan

Más detalles

Es un conjunto de palabras y símbolos que permiten al usuario generar comandos e instrucciones para que la computadora los ejecute.

Es un conjunto de palabras y símbolos que permiten al usuario generar comandos e instrucciones para que la computadora los ejecute. Los problemas que se plantean en la vida diaria suelen ser resueltos mediante el uso de la capacidad intelectual y la habilidad manual del ser humano. La utilización de la computadora en la resolución

Más detalles

Jesús Manuel Carrera Velueta José Juan Almeida García Fecha de elaboración: Mayo 6 de 2010 Fecha de última actualización:

Jesús Manuel Carrera Velueta José Juan Almeida García Fecha de elaboración: Mayo 6 de 2010 Fecha de última actualización: PROGRAMA DE ESTUDIO Programa Educativo: Área de Formación : Licenciatura en Ingeniería Ambiental Sustantiva profesional. Programa elaborado por: PROGRAMACIÓN APLICADA Horas teóricas: 1 Horas prácticas:

Más detalles

Fundamentos del futbolín Agosto FUNDAMENTOS DEL FUTBOLÍN

Fundamentos del futbolín Agosto FUNDAMENTOS DEL FUTBOLÍN FUNDAMENTOS DEL FUTBOLÍN 1 CONTENIDOS PARTE 1 INTRODUCCIÓN Página 3 Objetivo del juego 3 Partidos 3 Habilidades 4 Beneficios 4 PARTE 2 LA MESA Página 5 Terminología de la mesa 5 Dónde situar la mesa 6

Más detalles

CAPACIDADES FÍSICAS BÁSICAS: VELOCIDAD

CAPACIDADES FÍSICAS BÁSICAS: VELOCIDAD CAPACIDADES FÍSICAS BÁSICAS: VELOCIDAD ENTRENAMIENTO DEPORTIVO AGUADULCE 2016 Rafael David Glez. Ruiz Ldo. Psicopedagogía- Profesor E.F. Rafael David Glez. Ruiz 1 Tema 3: CUALIDADES FÍSICAS BÁSICAS: LA

Más detalles

FACULTAD DE INGENIERÍA

FACULTAD DE INGENIERÍA FACULTAD DE INGENIERÍA FORMACIÓN EN INGENIERÍA DE SOFTWARE Y BASES DE DATOS EN LOS ESTUDIANTES DE LA CARRERA DE ING. EN COMPUTACIÓN DE LA FI, UNAM EN EL PLAN DE ESTUDIOS 2015 MAYO, 2015 Porcentaje de alumnos

Más detalles

Inteligencia artificial

Inteligencia artificial Inteligencia artificial Proceso de Lenguaje Natural Qué es el Lenguaje? Qué es el Lenguaje Natural? Procesamiento del lenguaje Natural (PLN) Aplicaciones PLN Niveles del Lenguaje Arquitectura de un sistema

Más detalles

DESCUBRE ICESI INGENIERÍA DE SISTEMAS

DESCUBRE ICESI INGENIERÍA DE SISTEMAS CATALINA SIERRA SEMESTRE VIII INGENIERÍA DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA ESTUDIAR ESTA CARRERA EN UNA UNIVERSIDAD CON ACREDITACIÓN DE ALTA CALIDAD, NOS ABRE MUCHAS PUERTAS HACIA EL FUTURO. INGENIERÍA

Más detalles

BALONMANO 1. HISTORIA.-

BALONMANO 1. HISTORIA.- BALONMANO 1. HISTORIA.- El Balonmano se inventó a finales del siglo XIX como una alternativa deportiva de los gimnastas para completar su preparación. Nació a la sombra del fútbol. De hecho, al principio

Más detalles

Inteligencia Artificial II Unidad Plan 2010-Ingeniería en Sistemas Computacionales

Inteligencia Artificial II Unidad Plan 2010-Ingeniería en Sistemas Computacionales Inteligencia Artificial II Unidad Plan 2010-Ingeniería en Sistemas Computacionales Rafael Vázquez Pérez Unidad II:Técnicas de Búsqueda. 2.1. Solución de problemas con búsqueda. 2.2. Espacios de estados.

Más detalles

BALONCESTO * OBJETIVOS DE LA UNIDAD DIDÁCTICA

BALONCESTO * OBJETIVOS DE LA UNIDAD DIDÁCTICA BALONCESTO * OBJETIVOS DE LA UNIDAD DIDÁCTICA Conocer los gestos técnicos y los principios del juego de baloncesto. Comprender las reglas básicas y saber aplicarlas en el trascurso del juego. Practicar

Más detalles

LA TECNOLOGÍA AL SERVICIO DE LA CULTURA DEL CUIDADO. Juanita Sánchez R. MSc.

LA TECNOLOGÍA AL SERVICIO DE LA CULTURA DEL CUIDADO. Juanita Sánchez R. MSc. LA TECNOLOGÍA AL SERVICIO DE LA CULTURA DEL CUIDADO Juanita Sánchez R. MSc. CONTENIDO 1. Herramientas tecnológicas al servicio de la cultura del cuidado: A. Contenidos dinámicos en Internet. B. Aplicaciones

Más detalles

UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE LOS ANDES VICE RECTORADO ACADEMICO FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA

UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE LOS ANDES VICE RECTORADO ACADEMICO FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA I. INFORMACIÓN GENERAL SILABO 2016 1.1. Nombre de la asignatura SISTEMAS EXPERTOS 1.2. Código SI101 1.3. Año Calendario

Más detalles

RIVC - Robótica Industrial y Visión por Computador

RIVC - Robótica Industrial y Visión por Computador Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: 2016 295 - EEBE - Escuela de Ingeniería de Barcelona Este 707 - ESAII - Departamento de Ingeniería de Sistemas, Automática e Informática

Más detalles

Guía Particular de Asignatura DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA DATOS BÁSICOS DE LOS PROFESORES DATOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA

Guía Particular de Asignatura DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA DATOS BÁSICOS DE LOS PROFESORES DATOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA Guía Particular de Asignatura DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA NOMBRE: Robótica CÓDIGO: TIPO Optativa AÑO DE PLAN DE ESTUDIOS: 2004 CRÉDITOS: Totales Teóricos Prácticos L.R.U. 6 4.5 1.5 E.C.T.S. 3 1.65 CURSO:

Más detalles

Programación de Robots. CI-2657 Robótica M.Sc. Kryscia Ramírez Benavides

Programación de Robots. CI-2657 Robótica M.Sc. Kryscia Ramírez Benavides M.Sc. Kryscia Ramírez Benavides Introducción a Robótica Introducción a Robótica Generación de Comportamiento 2 Generar Comportamiento es Programar La existencia de robots que realicen autónomamente tareas

Más detalles

Inteligencia Artificial. Oscar Bedoya

Inteligencia Artificial. Oscar Bedoya Inteligencia Artificial Oscar Bedoya oscar.bedoya@correounivalle.edu.co http://eisc.univalle.edu.co/~oscarbed/ia/ * Agentes * Estructura de un agente * Tipos de agentes Agente Sistema que recibe información

Más detalles

Modelo de Casos de Uso

Modelo de Casos de Uso Modelo de Casos de Uso 26 de noviembre de 2006 Versión C1.0.1 Historia de revisiones Fecha Versión Descripción Autor 24/02/2006 E1.0.1 Primer versión del modelo de Casos de Uso del sistema FIbRA. grupo

Más detalles

LAS 14 AREAS TEMATICAS DE LA COMPUTACIÓN

LAS 14 AREAS TEMATICAS DE LA COMPUTACIÓN En los años 1986-1989 la ACM(Association for Computing Machinery) y la IEEE (Institute for Electrical and Electronic Engineers)Computer Society : Peter Denning y otros definen la Informática como disciplina

Más detalles

EL CONCEPTO DE TÁCTICA Y LA TÁCTICA INDIVIDUAL

EL CONCEPTO DE TÁCTICA Y LA TÁCTICA INDIVIDUAL EL CONCEPTO DE TÁCTICA Y LA TÁCTICA INDIVIDUAL En los deportes colectivos podemos distinguir dos grandes tipos de táctica en función del número de jugadores que participan en las acciones: la individual

Más detalles

TSTC. Dpt. Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones Tema 1 INTRODUCCIÓN A LA ROBÓTICA

TSTC. Dpt. Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones Tema 1 INTRODUCCIÓN A LA ROBÓTICA Dpt. Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones Tema 1 INTRODUCCIÓN A LA ROBÓTICA Secciones 1. Introducción y definiciones. 2. Visión General de la manipulación mecánica. 1. Posicionamiento y Cinemática

Más detalles

Métodos de Inteligencia Artificial

Métodos de Inteligencia Artificial Métodos de Inteligencia Artificial L. Enrique Sucar (INAOE) esucar@inaoep.mx ccc.inaoep.mx/esucar Tecnologías de Información UPAEP Sistemas Multiagentes IA Distribuida Introducción Esquemas de control

Más detalles

Mención en Computación

Mención en Computación Mención en Computación Competencias Idea general sobre lo que es computación Aprender SOBRE lenguajes de programación, diseño y procesamiento Aprender SOBRE la eficiencia y complejidad de algoritmos (

Más detalles

SOFTWARE EDUCATIVO: Clasificación por su función

SOFTWARE EDUCATIVO: Clasificación por su función SOFTWARE EDUCATIVO: Clasificación por su función Conceptualización Se utilizan como términos sinónimos las expresiones software educativo, programas educativos y programas didácticos. Los tres términos

Más detalles

DIARIO DE UN EQUIPO SEMIPROFESIONAL C.D. CIEMPOZUELOS 3ª DIVISIÓN DE MADRID MARTES 2

DIARIO DE UN EQUIPO SEMIPROFESIONAL C.D. CIEMPOZUELOS 3ª DIVISIÓN DE MADRID MARTES 2 DIARIO DE UN EQUIPO SEMIPROFESIONAL C.D. CIEMPOZUELOS 3ª DIVISIÓN DE MADRID TEMPORADA 2004-05 NOVIEMBRE 2004 MARTES 2 15 minutos de charla post-partido en el vestuario con todos los jugadores. 10 minutos

Más detalles

Identifica los aspectos más importantes de la historia del fútbol.

Identifica los aspectos más importantes de la historia del fútbol. EXPERIENCIA DE APRENDIZAJE NÚMERO _1 INSTITUCIÓN: COMUNIDAD EDUCATIVA ENTORNO Competencias genéricas que se atienden: Competencias disciplinares que se atienden Área Curricular: Ciencias Experimentales

Más detalles

Nombre del documento: Programa de Estudio de asignatura de Especialidad

Nombre del documento: Programa de Estudio de asignatura de Especialidad 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Programación Avanzada Carrera: Ingeniería Mecatrónica Clave de la asignatura: IMG - 1202 (Créditos) SATCA1 3-3 - 8 2.- PRESENTACIÓN Caracterización de

Más detalles

Juegos de calentamiento para trabajar la percepción espacial

Juegos de calentamiento para trabajar la percepción espacial CALENTAMIENTO para trabajar la percepción espacial CALENTAMIENTO JUEGOS DE CALENTAMIENTO PARA TRABAJAR LA PERCEPCIÓN ESPACIAL EDAD: 16 en adelante DURACION: 12 OBJETIVOS GENERALES: Aumentar el ritmo cardíaco,

Más detalles

SISTEMAS INTELIGENTES

SISTEMAS INTELIGENTES SISTEMAS INTELIGENTES Tema 1 Introducción Ivan Olmos Pineda Contenido Panorama histórico Definiciones Conclusiones BUAP Inteligencia Artificial 2 1 Introducción Qué es la Inteligencia Artificial ó IA?

Más detalles

Procesos del software

Procesos del software Procesos del software (selección de alguna de las trasparencias de Sommerville) Ian Sommerville 2004 Software Engineering, 7th edition. Chapter 4 Slide 1 Modelos de proceso del software genéricos El modelo

Más detalles

Técnico Profesional en Psicología Social. Sanidad, Dietética y Nutrición

Técnico Profesional en Psicología Social. Sanidad, Dietética y Nutrición Técnico Profesional en Psicología Social Sanidad, Dietética y Nutrición Ficha Técnica Categoría Sanidad, Dietética y Nutrición Referencia 161698-1501 Precio 44.76 Euros Sinopsis Este curso de Técnico Profesional

Más detalles

Perfil de la carrera Licenciatura en Computación Sistemas de Información

Perfil de la carrera Licenciatura en Computación Sistemas de Información Perfil de la carrera Licenciatura en Computación Sistemas de La formación del licenciado apunta a completar requisitos mínimos de formación básica y a la especialización del egreso en sub-áreas de Computación

Más detalles

Al inicio de cualquier

Al inicio de cualquier Autor: Javier López. Fotos: Shutterstock.com MICROCICLO DE ENTRENAMIENTO CATEGORIA ALEVIN 126 127 Al inicio de cualquier programación deportiva no debemos perder de vista que estamos tratando con personas,

Más detalles

Monitorización continua las 24 Horas del día Capacidad de operar en redes de área extensa, a través de diferentes vías de comunicación

Monitorización continua las 24 Horas del día Capacidad de operar en redes de área extensa, a través de diferentes vías de comunicación 1.0 Introducción Hoy en día es difícil imaginar una actividad productiva sin el apoyo de un computador o de una máquina, en la actualidad estas herramientas no sólo están al servicio de intereses económicos,

Más detalles

II CLINIC UCASPORT FÚTBOL SALA. José María Pazos Pulpis

II CLINIC UCASPORT FÚTBOL SALA. José María Pazos Pulpis II CLINIC UCASPORT FÚTBOL SALA José María Pazos Pulpis EJERCICIOS BLOQUEO DEL PIVOT Bloqueo y Disparo o Bloqueo y continuacion. 7 JUGADORES O MAS Y EL PORTERO. JUGAMOS EN ½ CANCHA DE FUTBOL SALA LOS JUGADORES

Más detalles

GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA

GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA COMPETENCIAS Competencias genéricas Las competencias transversales-genéricas que los estudiantes deben adquirir durante sus estudios son las siguientes: INSTRUMENTALES CG-1.

Más detalles

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial I Introducción a la IA 2. Agentes Inteligentes Dr. Edgard Iván Benítez Guerrero 1 2. Agentes Inteligentes Agentes y su entorno Agentes racionales y REAS Propiedades de los entornos

Más detalles

El aprendizaje colaborativo.

El aprendizaje colaborativo. XXXV Conferencia Nacional de Ingeniería,, ANFEI LA CONSTRUCCIÓN COLABORATIVA DEL CONOCIMIENTO Red de Ciencias Básicas Elementos de Reflexión Dr. Héctor Alberto García Romero Centro de Formación e Innovación

Más detalles

PROGRAMA INSTRUCCIONAL

PROGRAMA INSTRUCCIONAL UNIVERSIDAD FERMÍN TORO VICE RECTORADO ACADÉMICO FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA INSTRUCCIONAL DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Código Semestre U.C. Pre- Requisito COMPUTACIÓN PARA

Más detalles

4º ESO. TEMA 8:El balonmano: 1. Origen e historia: Colegio Miramadrid Avenida Juan Pablo II, s/n Paracuellos de Jarama , Madrid

4º ESO. TEMA 8:El balonmano: 1. Origen e historia: Colegio Miramadrid Avenida Juan Pablo II, s/n Paracuellos de Jarama , Madrid TEMA 8:El balonmano: 1. Origen e historia 2. Cómo se juega - Objetivo del juego - Duración - Los jugadores 3. Los componentes del juego 4. Reglas básicas 4º ESO 5. Acciones individuales en ataque con balón

Más detalles

SISTEMA DIDÁCTICO DE PROYECCIÓN ORTOGONAL PARA FACILITAR EL APRENDIZAJE DE LA GEOMETRÍA DESCRIPTIVA Y EL DIBUJO TÉCNICO - SIPO

SISTEMA DIDÁCTICO DE PROYECCIÓN ORTOGONAL PARA FACILITAR EL APRENDIZAJE DE LA GEOMETRÍA DESCRIPTIVA Y EL DIBUJO TÉCNICO - SIPO 81 II Jornadas de Enseñanza e Investigación Educativa en el campo de las Ciencias Exactas y Naturales Actas, II (2): 81-89, 2009. La Plata. SISTEMA DIDÁCTICO DE PROYECCIÓN ORTOGONAL PARA FACILITAR EL APRENDIZAJE

Más detalles

El siguiente nivel es tuyo. Tu siguiente paso es prepararte. Diplomado en Diseño y Desarrollo de Aplicaciones y Tecnologías Computacionales

El siguiente nivel es tuyo. Tu siguiente paso es prepararte. Diplomado en Diseño y Desarrollo de Aplicaciones y Tecnologías Computacionales El siguiente nivel es tuyo Tu siguiente paso es prepararte. Diplomado en Diseño y Desarrollo de Aplicaciones y Tecnologías Computacionales V I R T U A L Objetivo Capacitar a profesionistas que se desempeñan

Más detalles

PROGRAMACION I ( ) PROYECTO JUEGO

PROGRAMACION I ( ) PROYECTO JUEGO PROGRAMACION I (0416202) PROYECTO JUEGO Desarrollar el juego llamado Tower Defense, que puede conseguir en el siguiente enlace http://www.minijuegos.com/juegos/jugar.php?id=5791 Valor: 35 Pts. Donde: 5

Más detalles

PRUEBA PRACTICA DE BALONMANO Y SU DIDACTICA: EJERCICIOS PARA LA PRUEBA DE EVALUACION PRACTICA DE HABILIDADES, DESTREZAS Y CONDUCTAS DE JUEGO

PRUEBA PRACTICA DE BALONMANO Y SU DIDACTICA: EJERCICIOS PARA LA PRUEBA DE EVALUACION PRACTICA DE HABILIDADES, DESTREZAS Y CONDUCTAS DE JUEGO PRUEBA PRACTICA DE BALONMANO Y SU DIDACTICA: EJERCICIOS PARA LA PRUEBA DE EVALUACION PRACTICA DE HABILIDADES, DESTREZAS Y CONDUCTAS DE JUEGO Prof. Gabriel Torres Tobío 6 Organización grupo: 2 porteros

Más detalles

Pases Remates Coordinacion del movimiento

Pases Remates Coordinacion del movimiento En este Ejercicio el jugador correra de cono a cono recibiendo un balon y devolviendolo al primer toque. Al finalizar los conos correra hacia la zona de finalizacion y disparara a puerta. Ejercicio Tecnico

Más detalles

TEMA 5: EL FÚTBOL-SALA

TEMA 5: EL FÚTBOL-SALA TEMA 5: EL FÚTBOL-SALA DÓNDE SE JUEGA? El fútbol-sala se juega en una pista de 40x20 metros y la portería tiene unas medidas de 3x2 metros. CÓMO SE JUEGA? Jugadores: cada equipo lo forman un máximo de

Más detalles

Administración Informática. Unidad I. Tipos de sistemas y su clasificación A) Sistemas de información.

Administración Informática. Unidad I. Tipos de sistemas y su clasificación A) Sistemas de información. UNIVERSIDAD NACIONALDE INGENIERÁ UNI NORTE SEDE REGIONAL EN ETELI Ing. Mario Pastrana Moreno. Unidad I. Tipos de sistemas y su clasificación 10-09-2010 Administración Informática A) Sistemas de información.

Más detalles

CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS

CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS COMPUTACIÓN GRÁFICA CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS Act. Mayo 14 2013 ASIGNATURAS DE ÉNFASIS OFRECIDAS PARA LA CARRERA COMPUTACIÓN GRÁFICA 4189 Introducción a la Computación Gráfica 3 21801 Interacción

Más detalles

PROGRAMA ANALÍTICO DE ASIGNATURA

PROGRAMA ANALÍTICO DE ASIGNATURA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO COORDINACIÓN DE DOCENCIA DIRECCIÓN DE PLANEACIÓN Y DESARROLLO EDUCATIVO _ 1.- DATOS GENERALES 1.1 INSTITUTO: CIENCIAS BÁSICAS E INGENIERÍA PROGRAMA ANALÍTICO

Más detalles

Métodos de Inteligencia Artificial

Métodos de Inteligencia Artificial Métodos de Inteligencia Artificial L. Enrique Sucar (INAOE) esucar@inaoep.mx ccc.inaoep.mx/esucar Tecnologías de Información UPAEP Agentes que Aprenden Introducción Tipos de aprendizaje Aprendizaje cómo

Más detalles

Programación Evolutiva

Programación Evolutiva Introducción a la Computación Evolutiva Quinta Clase: Programación Evolutiva Programación Evolutiva Desarrollada en USA durante los años 60 Autores principales: D. Fogel Aplicada típicamente a: PE tradicional:

Más detalles

ESTABLECIMIENTO DE OBJETIVOS EN EQUIPOS DE DEPORTISTAS JÓVENES

ESTABLECIMIENTO DE OBJETIVOS EN EQUIPOS DE DEPORTISTAS JÓVENES Autor/ Dr. JOSE Mª BUCETA Master de Ciencias en Psicología Clínica Profesor Titular de Psicología de la UNED Director del Master en Psicología de la Actividad Física y del Deporte de la UNED Especialista

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA SUR. Ingeniería Aplicada TEÓRICA SERIACIÓN 100% DE OPTATIVAS DISCIPLINARIAS

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA SUR. Ingeniería Aplicada TEÓRICA SERIACIÓN 100% DE OPTATIVAS DISCIPLINARIAS UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA SUR DEPARTAMENTO ACADÉMICO DE SIS COMPUTACIONALES INGENIERÍA EN TECNOLOGÍA COMPUTACIONAL ASIGNATURA Algoritmo Genéticos ÁREA DE Ingeniería Aplicada CONOCIMIENTO

Más detalles

Sesión de Entrenamiento Categoría: Sub 13 Núm. Sesión: 23 Microciclo: 14 Fecha: Entrenador: CONTENIDOS DE LA SESIÓN

Sesión de Entrenamiento Categoría: Sub 13 Núm. Sesión: 23 Microciclo: 14 Fecha: Entrenador: CONTENIDOS DE LA SESIÓN Sesión de Entrenamiento Categoría: Sub 13 Núm. Sesión: 23 Microciclo: 14 Fecha: Entrenador: FUNDAMENTOS TÉCNICOS/ASECTOS A CORREGIR Tiro después de pase en profundidad Juego osesión y Remate. DESCRICIÓN

Más detalles

F1131 Fundamentos de sistemas operativos 1/12

F1131 Fundamentos de sistemas operativos 1/12 PROGRAMA DE ESTUDIO Fundamentos de sistemas operativos Programa Educativo: Licenciado en Informática Administrativa Área de Formación : Sustantiva Profesional Horas teóricas: 3 Horas prácticas: 2 Total

Más detalles

Desarrollo Orientado a Objetos en Métrica v. 3

Desarrollo Orientado a Objetos en Métrica v. 3 Desarrollo Orientado a Objetos en Métrica v. 3 Carlos Rossi Jiménez c 2003 Carlos Rossi Jiménez. Universidad de Málaga p.1/45 Estructura del curso 1. Estructura de Métrica v. 3 2. Técnicas orientadas a

Más detalles

2º TRIMESTRE EDUCACION FISICA

2º TRIMESTRE EDUCACION FISICA 2º TRIMESTRE EDUCACION FISICA 1. QUE ES LA FUERZA? Es la capacidad de nuestros músculos para oponerse a una resistencia y soportarla o vencerla. 2. FACTORES DE LOS QUE DEPENDE LA FUERZA Características

Más detalles

Toda copia en PAPEL es un "Documento No Controlado" a excepción del original.

Toda copia en PAPEL es un Documento No Controlado a excepción del original. Responsable del Proceso: Docente frente a grupo Fecha de Versión: 8 de Agosto 016 Apartado: 7.1 Copia No. Código: PD-ICA-1031 Versión No.: 03 Hoja : de 1 4.3. Competencias Instrumentales: Capacidad de

Más detalles