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Sistemas Inteligentes 5º Curso Optativa

Sistemas Inteligentes 5º Curso Optativa. Carga lectiva: 3 + 3 (1 er cuatrimestre) Profesorado: Vicente J. Botti Navarro Luís Hernández López Carlos Carrascosa Casamayor. Temario. Tema 1: Agentes Inteligentes:

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Sistemas Inteligentes 5º Curso Optativa

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  1. Sistemas Inteligentes5º Curso Optativa • Carga lectiva: 3 + 3 • (1er cuatrimestre) • Profesorado: • Vicente J. Botti Navarro • Luís Hernández López • Carlos Carrascosa Casamayor

  2. Temario • Tema 1: Agentes Inteligentes: • Inteligencia Artificial Distribuida. Agentes y  Tipos de Agentes. Conceptos. Modelos y Arquitecturas de Agentes. Aplicaciones. Prácticas en Laboratorio. • Tema 2: Sistemas Multiagente: • Arquitectura Mulitagente. Plataformas. Conceptos. Comunicación entre agentes. Coordinación en SMA. Métodos y Herramientas. Aplicaciones. Prácticas en Laboratorio. • Tema 3: Incorporando 'Inteligencia' en agentes artificiales: • 3.1 Planificación:El problema de planificación. Conceptos. Planificación ordenada parcialmente. Grafos de planificación. Planificación y acción en el mundo real. Agentes basados en planificación. Aplicaciones. Prácticas en Laboratorio. •  3.2 Razonamiento Básado en Casos:El ciclo CBR. Conceptos. Técnicas de razonamiento basado en casos. Representación de casos. Indexación. Almacenamiento. Recuperación. Adaptación. Herramientas. Tareas de clasificación y síntesis. Aplicaciones. • 3.3 Teoría de la Decisión:Fundamentos de la teoría de la utilidad. Funciones de utilidad y de utilidad multiatributo. Redes de Decisión. Problemas de decisión secuenciales. Iteración de Valores. Iteración de Políticas. Agentes basados en la teoría de la decisión.

  3. Prácticas • 1.Introducción a JADE. 3 sesiones     Introducción al entorno. Creación de comportamientos. • Paso de mensajes. • 2. Introducción a JGOMAS. 2 sesiones     Funcionamiento.  Roles. Comportamientos. • 3. Gestión de un agente en JGOMAS. 2 sesiones     Encaminamiento. • 4. Comunicación entre agentes en JGOMAS. 2 sesiones 5. Optimización en la competición.3 sesiones     Mejoras en el funcionamiento de los agentes.

  4. Evaluación • Nota-trabajo * 0.5 + Nota-prácticas * 0.5 • a) Trabajo asignatura • • (Febrero, Junio). • • Nota mínima: 5 ptos. • b) Evaluación de las Prácticas. • • Memoria de las prácticas. • • Evaluación Presencial • • Nota mínima: 5 ptos.

  5. Bibliografía • Básica: • Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. S. Russell, P. Norvig. Prentice Hall (2004). • Agentes Software y Sistemas Multiagente: Conceptos, Arquitecturas y Aplicaciones. Ana Mas. Pearson-PrenticeHall. 2004. • Applying Case-Based Reasoning: Techniques for Enterprise Systems. Ian Watson. Morgan Kaufmann. 1997. • Monografia:Desarrollo de Sistemas Multi-Agentes. Inteligencia Artificial, Rev. Iberoamericana de IA (AEPIA). Número 13, Verano 2001. • Monografico Inteligencia Artificial Distribuida y Sistemas Multiagentes. Inteligencia Artificial, Rev. Iberoamericana de IA (AEPIA). Número 6, Otoño 1998. • Complementaria: • • Transparencias (página web asignatura) • • Se detallará en cada tema concreto. • • Diferentes artículos sobre temas concretos. • • Colección de problemas (enunciados y resueltos)

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