MR 347 Versión 1 1era. Prueba Parcial 1/4 Semana 47 Lapso 2014-2

Especialista: María E. Mazzei Ingeniería de Sistemas Evaluador: Sandra Sánchez

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA VICERRECTORADO ACADÉMICO ÁREA: INGENIERÍA

MODELO DE RESPUESTA

ASIGNATURA: Introducción Artificial a la Inteligencia CÓDIGO: 347 Artificial y los Sistemas Expertos MOMENTO: Primera Parcial VERSIÓN: 1 FECHA DE APLICACIÓN: 29/11/2014 MOD. I, UND. 1, OBJ.1 CRITERIO DE DOMINIO 1/1 1- Representación de funciones booleanas en una ULU

Las funciones f1 (a), f3 (c) y f5 (d) son linealmente separables, por lo tanto pueden representarse en una ULU. En contraposición, las funciones f2 y f4 no son linealmente separable por lo cual no pueden ser representadas en una ULU. La comprobación de estos resultados puede verse en cada uno de los gráficos que se presentan a continuación.

(a) (b)

(c) (d) (e)

Criterio de corrección: Se logra el objetivo si se obtiene el mismo resultado en los cinco casos de funciones booleanas presentadas y se justifica su separabilidad o no separabilidad.

MR 347 Versión 1 1era. Prueba Parcial 2/4 Semana 47 Lapso 2014-2

Especialista: María E. Mazzei Ingeniería de Sistemas Evaluador: Sandra Sánchez

MOD. I, UND. 2, OBJ.2 CRITERIO DE DOMINIO 1/1 2- RNA

(a) Obtención de valores de salida de cada neurona Primera capa:

s = x1v11 +x2v12 + x3v13 = 1 × 0,4 + 2 × (-0,6) + 3 × (1,9) = 4,9 ; f(s) ≈ 0,993 s = x1v21 +x2v22 + x3v23 = 1 × (-1,2) + 2 × (0,5) + 3 × (-0,7) = -2,3 ; f(s) ≈ 0,911 y1 = 0,993 y2 = 0,911

Segunda capa: s = y1w11 +y2w12 = 0,993 × 1 + 0,911 × (-3,5) = 0,673678 s = y1w21 +y2w22 = 0,993 × 0,5 + 0,911 × (-1,2) = 0,38695668 s = y1w31 +y2w32 = 0,993 × 0,3 + 0,911 × (0,6) = 0,35245631

z1 ≈ 0,662 z2 ≈ 0,596 z3 ≈ 0,587 (b) Método de Retropropagación: el orden de cálculo de los parámetros es el

siguiente: yi ( salida de la primera y segunda neurona en la segunda capa) zi ( salida de la primera, segunda y tercera neurona en la tercera capa) wi (pesos asociados a la segunda capa) vi, (pesos asociados a la primera capa)

Si las salidas z1, z2 y z3 no son iguales a las componentes d1, d2 y d3 respectivamente, se debe proseguir con el entrenamiento de la red, para ello deben actualizarse los pesos de las dos capas, desde atrás hacia adelante ( primero los wi y luego los vi).

Criterio de corrección: Se logra el objetivo si se obtienen todos los valores solicitados (y1, y2, z1, z2, z3) para el entrenamiento de la red y se explica el orden de cálculo de los parámetros y la acción a seguir.

MR 347 Versión 1 1era. Prueba Parcial 3/4 Semana 47 Lapso 2014-2

Especialista: María E. Mazzei Ingeniería de Sistemas Evaluador: Sandra Sánchez

MOD. II, UND. 3, OBJ. 3 CRITERIO DE DOMINIO 1/1 3- Espacio de estados

a- Estado es la configuración de las piezas blancas y negras en el tablero T de

ajedrez. b- Acción es el movimiento posible de una pieza, por parte de un jugador en

un turno. Este movimiento debe efectuarse según el tipo de la pieza, además la casilla a donde es posible que la pieza se mueva, puede estar vacía u ocupada por una pieza del jugador contrario. Si está ocupada por otra pieza del jugador contrario, se retira la pieza que la ocupa.

c- Movimiento de un peón blanco que desde su posición inicial Peón B en T(c,2) a T(c,4), T(c,2) ← ∅ (vacío)

d- Objetivo: derrocar al rey del jugador contrario

Criterio de corrección: Se logra el objetivo si se responde correctamente lo solicitado en las cuatro secciones del planteamiento del problema. MOD. II, UND. 4, OBJ. 4 CRITERIO DE DOMINIO 1/1 4- Aplicación del Algoritmo A*, función heurística (i)

0

CERRADOS =[ ] Tr: ABIERTOS=[ A(0) ]

1

CERRADOS =[ A ] M = {B, C, D} Tr: ABIERTOS = [D(11),C(12), B(14)] A no es un nodo objetivo

A

10+1

A

B D2+12

6 + 6C

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Especialista: María E. Mazzei Ingeniería de Sistemas Evaluador: Sandra Sánchez

(i) Según el algoritmo A*, el próximo nodo a expandir es el C. Criterio de corrección: Se logra el objetivo si (1) se aplica correctamente el Algoritmo A* para hallar el nodo objetivo, presentándose el detalle de las operaciones, el árbol y las listas o conjuntos con los cuales se opera en cada iteración (hasta 3 iteraciones completas, sin contar la iteración 0). (2) Si se responde correctamente la pregunta (ii)

FIN DEL MODELO DE RESPUESTA

2

CERRADOS =[ A , D] M = {F} Tr: ABIERTOS = [C(12), B(14)] D no es un nodo objetivo

3

CERRADOS =[ A , D, F ] M = {G} Tr ABIERTOS = [C(12), B(14), G(20)] F no es el nodo objetivo

11

A

B D14

12C

F2 +1

11

A

B D14

12C

F 3 G 20+0