Simulación de Inteligencia Ar2ﬁcial Unidad 2 ...

SimulacióndeInteligenciaAr2ficialUnidad2.RepresentacióndelConocimiento–Algoritmosde

búsquedayubicacióndeDatos

CentroUniversitarioUAEMValledeMéxico

Ph.D.VictorManuelLandassuriMorenovmlandassurim@uaemex.mx

landassuri@gmail.com

Unidad2.Rep.Con.-VictorM.LandassuriM.

LicenciaturaenInforma2caAdministra2va

Fechadeelaboración:Julio2016Semestre:Agosto–Diciembre2016

MAPA CURRICULAR DE LA LICENCIATURA EN INFORMÁTICA ADMINISTRATIVA 2003 CRÉDITOS TOTALES: 400

ADMINISTRACIÓN POR

COMPETENCIAS

INGLÉS C1226

INGLÉS C2

COMPORTAMIENTO HUMANO DE LA ORGANIZACIÓN

HABILIDADES DIRECTIVAS 4 0 8

CÁLCULO DIFERENCIAL E

INTEGRAL

MATEMÁTICAS DISCRETAS

ESTADÍSTICA

ESTRUCTURA DE DATOS

ADMINISTRACIÓN DE BASE DE DATOS

BASES DE DATOS RELACIONALES

SISTEMAS OPERATIVOS

SISTEMAS OPERATIVOS PARA

COMUNICACIÓN ENTRE

COMPUTADORAS 1

COMUNICACIÓN ENTRE

COMPUTADORAS 2

INGENIERÍA DEL SOFTWARE

ANÁLISIS Y DISEÑO DE SISTEMAS

ARQUITECTURA COMPUTACIONAL

LÓGICA COMPUTACIONAL

INSTALACIONES Y SEGURIDAD

INFORMÁTICA

ADMINISTRACIÓN INFORMÁTICA

ADMINISTRACIÓN DE UNIDADES

INFORMÁTICAS

AUDITORIA INFORMÁTICA

INTRODUCCIÓN A LA INFORMÁTICA ADMINISTRATIVA

DISEÑO POR COMPUTADORA

GRAFICACIÓN Y MULTIMEDIOS

ALGORITMOS COMPUTACIONALES

MÉTODOS NUMÉRICOS

PROGRAMACIÓN ESTRUCTURADA

PROGRAMACIÓN ORIENTADA A

OBJETOS

INTRODUCCIÓN AL SOFTWARE DE BASE

TEMAS SELECTOS DE ARQUITECTURA

COMPUTACIONAL3 1 7

TEMAS SELECTOS DE REDES

COMPUTACIONALES 3 1 7

TEMAS SELECTOS DE SOFTWARE DE BASE

TEMAS SELECTOS DE PROGRAMACIÓN E

INGENIERÍA DE SOFTWARE3 1 7

TEMAS SELECTOS DE TRATAMIENTO DE INFORMACIÓN

TEMAS SELECTOS DE GRAFICACIÓN E

INTELIGENCIA ARTIFICIAL 3 1 7

TEMAS SELECTOS DE ADMINISTRACIÓN Y

AUDITORIA INFORMÁTICA 3 1 7

INGLÉS TÉCNICO INFORMÁTICO

MODELOS DE OPTIMIZACIÓN

SISTEMAS DE INFORMACIÓN

ADMINISTRATIVOS

SISTEMAS DE INFORMACIÓN DEL

CONOCIMIENTO

SISTEMAS DE INFORMACIÓN ESTRATÉGICOS

ADMINISTRACIÓN DE LAS PYMES

SEMINARIO DE REDES LAN2 2 6

SIMULACIÓN DE REDES WAN2 2 6

SEMINARIO DE MANTENIMIENTO

COMPUTACIONAL 2 2 6

SIMULACIÓN DE SISTEMAS DIGITALES

SEMINARIO DE INGENIERÍA DE

SOFTWARE2 2 6

SEMINARIO DE AUTOMATIZACIÓN DE

OFICINAS2 2 6

SEMINARIO DE ANÁLISIS Y DISEÑO DE SISTEMAS

SEMINARIO DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN

SIMULACIÓN DE SISTEMAS EXPERTOS

SIMULACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

TALLER DE TITULACIÓN2 2 6

LEGISLACIÓN INFORMÁTICA

ESTRATEGIAS DEL APRENDIZAJE

4 0 8METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

DESARROLLO EMPRESARIAL

FORMACIÓN HUMANA Y COMPROMISO SOCIAL

4 0 8VALORES

SOCIOCULTURALES

REDACCIÓN Y COMUNICACIÓN

SOCIEDAD Y DESARROLLO DEL

MUNDO 4 0 8

INVESTIGACIÓN SOCIAL Y COMUNIDAD

RESPONSABILIDAD ÉTICA DE LA EMPRESA

CONTABILIDAD BÁSICA

CONTABILIDAD DE COSTOS

MAPA CURRICULAR DE LA LICENCIATURA DE INFORMÁTICA ADMINISTRATIVA 2003 CRÉDITOS TOTALES: 400

ANÁLISIS Y PLANEACIÓN FINANCIERA

MICROECONOMÍA MACROECONOMÍA42

PROYECTOS DE INVERSIÓN

HT HORAS TEÓRICASHP HORAS PRÁCTICASCR CRÉDITOS

TOTAL DEL NÚCLEO BÁSICO14 UA

110 CRÉDITOS

TOTAL DEL NÚCLEO SUSTANTIVO

28 UA206 CRÉDITOS

NÚCLEO SUSTANTIVO OBLIGATORIAS

CURSAR Y ACREDITAR 26 UA

58 HT76 HP

192 CR

NÚCLEO BÁSICO OBLIGATORIAS

CURSAR Y ACREDITAR 11 UA

34 HT 18 HP 86 CR

SIMBOLOGÍA

11 LÍNEAS DE SERIACIÓN

TOTAL DEL PLAN DE ESTUDIOS

UA OBLIGATORIAS 43 + 1 ACTIVIDAD ACADÉMICA (DESARROLLO EMPRESARIAL)UA OPTATIVAS 10 UA A ACREDITAR 53 + 1 ACTIVIDAD ACADÉMICA (DESARROLLO EMPRESARIAL)

CRÉDITOS 400

TOTAL DEL NÚCLEO INTEGRAL11 UA + 1 ACTIVIDAD

ACADÉMICA ()DESARROLLO EMPRESARIAL)84 CRÉDITOS

NÚCLEO INTEGRAL OPTATIVAS

ACREDITAR 5 UAPARA CUBRIR 30 CRÉDITOS.

NÚCLEO SUSTANTIVO OPTATIVAS

ACREDITAR 2 UA PARA CUBRIR 14 CRÉDITOS.

NÚCLEO BÁSICO OPTATIVAS

ACREDITAR 3 UA PARA CUBRIR 24 CRÉDITOS.

NÚCLEO INTEGRAL OBLIGATORIAS

CURSAR Y ACREDITAR 6 UA + 1 ACTIVIDAD

ACADÉMICA (DESARROLLO EMPRESARIAL)

15 HT24 HP54 CR

•  VisiónglobaldelaUnidaddeAprendizaje(UDA)

•  Descripcióndelaunidaddeaprendizaje

•  Unidad2.RepresentacióndelConocimiento2.1Algoritmosdebúsquedadedatos2.2Algoritmosdeubicacióndedatos

•  Resumen

•  GuiónExplicaHvo

•  BibliograKa

ÍndicedeContenidos

3Unidad2.Rep.Con.-VictorM.LandassuriM.

Unidad2.Rep.Con.-VictorM.LandassuriM. 4

Descripcióndela

unidaddeaprendizaje

Iden2ficacióndelCurso

HorasdeTeoría:2hrs.

HorasdePrác2ca:2hrs.

LicenciaturaenInformáHcaAdministraHva

Créditos:6

UnidaddeAprendizajeAntecedente:Ninguna

UnidaddeAprendizajeConsecuente:Ninguna

Presentación

Debidoa los requerimientosenelmanejode la información, se hace imprescindibleel desarrollo de estrategias y algoritmosque permitan el manejo eficiente de lamisma en todas las áreas del saberhumano.LainteligenciaarHficialdesarrollamétodos para elmanejo y administracióndeésta.

LineamientosDelProfesor

•  Cubrirelprogramaensutotalidad

•  Puntualidad

•  Asistenciadel100%delassesiones

•  Aplicacióndelmarcoteóricoyprác2codelovistoenunasesióndeclaseproporcionalmenteaun33%depesoenel2empodelasesión,detalformaquesepuedaasegurarelaprendizajeypuestaenprác2cadecadaalumno.

•  Coordinarasistenciaaunaexposiciónnacionaldeequipodecómputo

•  Elaborarypublicarmaterialdidác2coenelportalacadémicodelauniversidad

DelAlumno

•  Asistenciamínimadeun80%delcurso.

•  Puntualidadconunmáximodetoleranciade15minutos

•  Elaborarycumplirlostrabajosteóricosyprác2cosquesesoliciten

•  Propuestadetalleresexternossobreelarmadodecomputadoras

•  Asis2runaexposiciónnacionaldeequipodecómputo

•  ConsultasenelportaldeInternetdelaUniversidad

•  ComunicarseporlomenosendosforosdeconsultaenelportalacadémicodelaUniversidad

•  Contarconunacuentadecorreoelectrónicoparaintercambiodematerialdidác2codelamateria

Propósito

El propósito será la simulación de los sistemasde inteligencia ar2ficial para proponersolucionesprác2casaproblemasreales.

Competenciasgenéricas

I d e n 2 fi c a r l o s c o m p o n e n t e s yfuncionamientodeunsistemadesimulacióndeinteligenciaar2ficial.

Ámbitodedesempeño

El proceso de enseñanza-aprendizaje serealizarámediantesesionesdeexplicaciónenclase, ejercicios grupales y realización detrabajos extraclase que complementen loenseñado en el aula. Foros y consulta dematerialeseninternet.

Estructura

• NocionesBásicasdeLógicaUnidad1.• RepresentacióndelConocimientoUnidad2.•  IntroducciónallenguajePrologUnidad3.•  IntroducciónallenguajeClipsUnidad4.• AplicacionesdeInteligenciaArHficialUnidad5.

Estructuraporunidad

•  Unidad1.NocionesBásicasdeLógica– Tablasdeverdad– Semán/cadellenguaje– FormulacióndeOracionesLógicas

•  Unidad2.RepresentacióndelConocimiento– Algoritmosdebúsquedadedatos– Algoritmosdeubicacióndedatos– Máquinadeinferencia

Estructuraporunidad

•  Unidad3.IntroducciónallenguajeProlog– Conocimientodelsistemaopera/vodelaPC– OperaciónbásicadelaPC– InstalacióndelsoDware– Comandosbásicosdellenguaje

•  Unidad4.IntroducciónallenguajeClips– InstalacióndelsoDware– Conceptosbásicosdellenguaje

Estructuraporunidad

•  Unidad 5. Aplicaciones de la InteligenciaArHficial– Desarrollo de Modelos de Simulación deInteligenciaAr/ficial

ProcedimientosdeEvaluación

2Exámenesescritos 40%Proyecto 40%Trabajo,invesHgaciones ytareas 20%

RepresentacióndelConocimiento

Contenido

•  Unidad2RepresentacióndelConocimiento

2.1Algoritmosdebúsquedadedatos2.2AlgoritmosdeUbicacióndedatos

2.1Algoritmosdebúsquedadedatos

AlgoritmodeBúsquedadeDatos

•  Localizarunelementoconcretodentrodeunaestructuradedatos.

•  Darásoluciónaunproblemaexistencialodeunelementodeterminadoenunconjuntofinitodeelementos– SielelementoencuesHónperteneceonoadichoconjunto,ademásdesulocalizacióndentrodeéste.

AlgoritmodeBúsquedadeDatos

•  AconHnuación,sedescribenaquellosqueseuHlizanparabuscarunelementoenunarregloolista:

•  Búsquedasecuencial:– SeuHlizacuandoelcontenidodelaestructuradedatosnoseencuentraonopuedeserordenado.

BúsquedaSecuencial

•  Trabajademanerasencilla– Consisteenbuscarelelementocomparándolosecuencialmente,concadaelementodelarreglooconjuntodedatoshastaqueseencuentresuubicación,ohastaqueselleguealfinaldelarreglo.

•  Laexistenciasepuedeasegurardesdeelmomentoenqueelelementoeslocalizado– Nosepuedeasegurarlanoexistenciahastaquenosehayananalizadotodosloselementosdelarreglo.

BúsquedaSecuencial

Ventajas•  Eselmejormétododebúsquedapararegistrosdesordenados

•  Revisanodopornodosinbrincarninguno.Desventajas•  Esmuylento•  Silosdatosnoestánenordeneselúnicométodoquepuedeemplear

BúsquedaSecuencial

•  Silosvaloresdelallavenosonúnicos,paraencontrartodoslosregistrosconunallaveparHcular,serequierebuscarentodalalista.

•  Rendimientopobreenlosarchivossecuenciales– AplicacionesinteracHvasqueincluyenpeHcionesoactualizacionesderegistrosindividuales

BúsquedaSecuencial

PrincipalesAplicaciones•  Deprocesodelotes– ÓpHmosparadichasaplicacionessiseprocesantodoslosregistros.

•  Estatécnicaesfuerte,yaqueseaplicaaunpatróndebúsquedapequeño,sencilloymanejable.

BúsquedaSecuencial--Ejemplo

Obje/vo:elvalor33•  Paso1:Comparar33coníndice1•  Paso2:Comparar33coníndice2•  Paso3:Comparar33coníndice3•  Paso4:Comparar33coníndice4Resultado:Valornoencontrado

Índice01234

Búsquedabinaria(dicotómica)

•  SeuHlizacuandoelvectorenelquequeremosdeterminarlaexistenciaonodeunelementoestáordenado,opuedeestarlo

•  EstealgoritmoreduceelHempodebúsquedaconsiderablemente.

Búsquedabinaria-Algoritmo

•  Secomparaelelementoabuscarconunelementocualquieradelarreglooconjuntodedatos

•  Sielvalordeésteesmayorqueeldelelementobuscadoserepiteelprocedimientoenlapartedelarregloquevadesdeeliniciodeéstehastaelelementotomado

•  Encasocontrario:

Búsquedabinaria-Algoritmo

•  Setomalapartedelarregloquevadesdeelelementotomadohastaelfinal.

•  Así,sevanobteniendointervaloscadavezmáspequeños,hastaobtenerunintervaloindivisible,conelelementobuscadocomoelementocentral.

•  SielelementonoseencuentradentrodeesteúlHmo–  Sededucequeelelementobuscadonoseencuentraenelarreglo.

Búsquedabinaria-Caracterís)cas

•  Secomparalallavebuscadaconlallavelocalizadaalcentrodelarreglo.

•  Silallaveanalizadacorrespondealabuscada– Findebúsqueda,sino:

Búsquedabinaria-Caracterís)cas

•  SilallavebuscadaesmenorquelaanalizadarepeHrprocesoenmitadsuperior– Sinoenlamitadinferior.

•  ElprocesodeparHrporlamitadelarregloserepitehastaencontrarelregistroohastaqueeltamañodelalistarestanteseacero,locualimplicaqueelvalordelallavebuscadanoestáenlalista.

Búsquedabinaria-Ventajas

•  Métodoeficientesiemprequeelvectorestéordenado.– Exigeunaordenaciónpreviadelarchivo.

•  ProporcionaunmedioparareducirelHemporequeridoparabuscarenunalista.

•  Esmásrápidoporsurecursividad,sumayorventajaesconlosarchivosextensos.

Búsquedabinaria-Ventajas

•  Elcódigodelprocedimientodeestabúsquedaescortoencomparaciónconlasdemástécnicasdebúsqueda.

•  Conunasolacomparacióneliminamoslamitaddelatabla– Métodomáseficientedebuscarenunalistaordenadasinempleartablasoíndicesadicionales.

Búsquedabinaria-Desventajas

•  Elarchivodebeestarordenado– Sueleplantearproblemasenlasinsercionesyeliminacionesdeelementos.

•  Norevisatodosloselementosdelarchivo– Requierequetodosloselementosesténordenados.

•  Mantenergrandesarchivosordenadosesmuycostoso.

Búsquedabinaria--Ejemplo

2.2Algoritmosdeubicacióndedatos

Algoritmosdeubicacióndedatos

Almomentodegeneraralgoritmosparaesteefecto,esnecesariodiseñarestrategiasdebúsquedaycontrol,alocualsedebesaberque:•  Lapalabrabúsquedaserefierealabúsquedadelasoluciónenelespacioproblema.

Algoritmosdeubicacióndedatos

•  UnabúsquedaprocedecondiferentesHposdeestrategiasdecontrol.– Unaestrategiasedefineescogiendoelordenenelquelosnodosseexpandenendichabúsqueda.

•  Árbol:UnárbolesunHpodeestructurajerarquizadaalternaHvoalaslistasenlazadas

Árbolesdebúsqueda

•  SonuHlizadasenlaprogramacióndehojasdecalculoyeninteligenciaarHficial.

•  EsunaformaparHculardegrafodirigido.

•  LaestructuraesHpoárbolyseusaparalarepresentacióndedatos.

Árbolesdebúsqueda-Notación

•  Nodo–  Cadaelementoselaestructura.–  Cadanodoseramificaconotrossiguiendoalgúncriterio.

•  Raíz–  Eselelementosuperiordelárbol.

•  Hojasoterminales–  SonlosnodosquenoHenensubárboles.

•  Niveloprofundidad–  Esellargodelcaminodelaraízalnodo.

•  Altura–  SonlascapasquecrecenaparHrdelaraíz.

•  Grado–  Eselnúmerodedescendientesdirectosdeunnodo.

Árbolesdebúsqueda-Notación

Clasificacióndelosárbolesbinarios

•  Árbolbinariodis/nto–  Cuandolassusestructurasdedosárbolesbinariossondiferentes.

•  Árbolbinariosimilar–  CuandosusestructurassonidénHcas–  LainformaciónqueconHenesusnodossondiferentes.

•  Árbolbinarioequivalente–  Sonarbolessimilares–  LosnodosconHenenlamismainformación.

•  Árbolbinariocompleto–  TodossusnodosexceptolosdelulHmonivel,Henedoshijos;elsubárbolizquierdoysubárbolderecho.

Recorridosparaunárbolbinario

•  Alestarenelnodoactual– Visitandoelnodo

•  Recorridosepuededividirendos– Visitandoel:– hijodelaizquierda– hijodeladerecha– Paracadocasoseaplicalarecursividad

•  Enorden(in-orden)– Consisteenrecorrerelárbolenelordenqueestá.

–  i.e.(izquierdo,raíz,derecho)•  Recorrertodoelsub-árbolizquierdo•  Visitarlaraíz•  Recorrertodoelsub-árbolderecho

•  Post-orden– Consisteenrecorrerlasramasenordeninverso.–  (Izquierdo,derecho,raíz)

•  Pre-orden– Consisteenrecorrerramasdesdelaraízhaciaabajo.

–  (raíz,izquierdo,derecho)

RecorridoPre-orden

•  Viendolosejemplosde–  In-ordenyPost-orden

¿PuedehacerunejemplosimilarconunrecorridoPre-orden?

PilasyColas

•  Laspilasycolassonestructurasdedatos.•  ManHeneelsiguienteorden:– Pilas

•  ÚlHmoenentrar,primeroensalir

– Colas•  Primeroenentrar,primeroensalir

•  Ambasamenudoseimplementancomolistasenlazadas– Peroesanoeslaúnicamaneraposible.

•  Unalistaordenadatrabajacomo– ÚlHmoenentrarprimeroensalir(LIFO)

•  Aquílosariculos(bloques-nodos)estánensecuencia– Seapilanunaencimadelaotra,comoenunapiladelibros

•  Lasinsercionesyeliminacionesserealizanenunsoloextremo– Llamadosuperior.

•  SilapilaesS=a[1],a[2]....a[n]– Entonces

•  a[1]eselelementoinferior.•  SeríaelulHmoensalir.

•  Cualquierelementointermedioa[i]estáenlapartesuperiordeelementoa[i-1]– donde1<i<=n

•  TodaslasoperacionesHenenlugarenlapartesuperior.

•  LaoperaciónPOP– Eliminaelementodesdelapartesuperior

•  LaoperaciónPUSH–  Insertaunelementoenlapartesuperior.

Figuratomadade:hlps://miltonlab.gitbooks.io/estructuras-de-datos-2/content/chapter5.html

•  UnalistaordenadatrabajacomoFirst-InFist-out(FIFO).– Primeroenentrar-primeroensalir– LoselementosenunafilaseagreganalfinalysereHrandeinicio

– Marcarestriccionessobrecómoloselementossepuedenagregaryquitardelalistaensecuencia.

•  UnacolaHenedosextremos.•  Todaslasinsercionessellevanacaboenunextremo,llamadoPosterioroAtrás

•  Todaslaseliminacionessellevanacaboenelotroextremo,llamadoFrenteocabeza.

•  SilacolaHeneunelemento[n]comolatraseraa[i-1]esdetrásdeuna[i],donde1<i>=n.

•  TodaslasoperacionesdeinserciónHenenlugarenunextremoFinal–Atrás

•  Laeliminaciónseefectúaenlapartedelantera–Frente-Cabeza

Resumen

•  Den t r o d e l a r ep r e s en t a c i ón de lconocimiento, aquí semostraron algoritmosde búsqueda y ubicación de datos, como labúsqueda secuencial y binaria, así comorecorridos en arboles y estructuras de HpoColasyPilas

•  Este juegodediaposiHvasdebe leerseenelordenqueaparece.

•  Anterioraeste juego,sedeberevisar laUnidad1.

NocionesbásicasdeLógica.•  Posteriormente se deberá revisar las diaposiHvas

delasección2.3.Máquinadeinferencia.

GuiónExplica2vo

Bibliograpabásica

•  AllenCollin,HandMichael,LogicPrimer,ed.MITPress,2001.

•  GiarratanoJosephC.,RileyGary,ExpertSystems:PrinciplesandProgramming,ed.Thompson,2005.

•  RosenKennethH.,DiscreteMathemaHcsanditsApplicaHons,ed.McGrawHill,2007.

•  JohnsonbaughRichard,MatemaHcasDiscretas,ed.PrenHceHall,2005.

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