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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorPineda Guaraca, Marco Wilson-
dc.date.accessioned2014-04-16T18:22:19Z-
dc.date.available2014-04-16T18:22:19Z-
dc.date.issued2014-04-16T18:22:19Z-
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/3317-
dc.description.abstractLa investigación sobre el análisis de los algoritmos heurísticos orientado a la guía y aprendizaje de mecanismos autónomos, permite la selección de una base adecuada para el desarrollo de un sistema que provea de inteligencia y autonomía en robots autónomos, simulaciones y experimentos llevados a cabo en la Facultad de Electrónica de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. La presente investigación de análisis se sustenta en el método científico, con técnicas de observación directa y experimentación mediante softwares de simulación desarrollados en Visual Studio.net (C#) e implementaciones en mecanismos autónomos NXT 2.0, Robot C. El análisis de algoritmos principal tópico en la investigación, que fue integrado en Robot C y su respectiva simulación en Visual Studio .net, para generar un software con base en un algoritmo heurístico, permitiendo que el mecanismo aprenda de una forma rápida fiable y óptima, dando como resultado cuantitativo, obtenido de la simulación de escenarios, con un 45% de efectividad de los algoritmos no heurísticos frente al 95% de los algoritmos heurísticos. Los resultados obtenidos en la simulación, permiten concluir que el desarrollo de sistemas inteligentes usando un algoritmo heurístico es ideal para la automatización del aprendizaje en sistemas autónomos obteniendo un 45% de efectividad con respecto a los algoritmos no heurísticos, al fin de desarrollar un software inteligente que permita ser instalados en los mecanismos autónomos desarrollados en la Escuela de ingeniería Electrónica en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. En conclusión, el uso de un algoritmo heurístico ofrece una base sólida para generar sistemas software que permitan a los mecanismos autónomos obtener inteligencia y guiarse de una manera efectiva en cualquier tipo de escenario. Se recomienda a los estudiantes y docentes en la catedra de Inteligencia Artificial en la Facultad de Informática y Electrónica, el uso de algoritmos heurísticos.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFIYE;18T00544-
dc.subjectALGORITMO BACKTRAINING (VUELTA A TRÁS)es_ES
dc.subjectALGORITMOS HEURÍSTICOSes_ES
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOes_ES
dc.subjectDESARROLLO DE SOFTWARE INTELIGENTEes_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_ES
dc.subjectROBOTS AUTOMATASes_ES
dc.subjectSISTEMAS INTELIGENTES AUTÓNOMOSes_ES
dc.subjectTÉCNICA DE LA MANO DERECHA (Inteligencia artificial)es_ES
dc.titleAnálisis de los algoritmos heurísticos aplicado en el aprendizaje y guía de sistemas autónomoses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniería en Sistemas Informáticos; Ingeniero/a de Software

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