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dc.contributor.advisorAler Mur, Ricardospa
dc.contributor.advisorBorrajo Millán, Danielspa
dc.contributor.authorFernández Arregui, Susanaspa
dc.contributor.otherUniversidad Carlos III de Madrid. Departamento de Informática;spa
dc.date.issued2006spa
dc.identifier.citationp. 173-192spa
dc.identifier.urihttp://e-archivo.uc3m.es/bitstream/10016/656/1/Tesis_Susana_Fernandez_Arregui.pdfspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11162/42489
dc.description.abstractLa investigación se centra en dos disciplinas de la Inteligencia Artificial: la planificación de tareas y el aprendizaje automático. La planificación en Inteligencia Artificial se lleva a cabo con el desarrollo de sistemas de computación capaces de resolver problemas. Estos problemas deben tener solución a través un plan, integrado por un conjunto de acciones que permitan pasar de una situación inicial a otra nueva, en que se alcancen un conjunto de metas.. Normalmente, existen varias acciones que se pueden aplicar en cada situación o estado, unas hacen posible alcanzar un estado final en que se alcanzan las metas del problema y otras no. La planificación conlleva resolver un complejo problema computacional. Se considera un problema por tamaño del espacio de búsqueda que debe explorarse. Habitualmente se define algún tipo de conocimiento o heurística que permite realizar el plan eficientemente. Por otro lado, se dice de un programa de ordenador que aprende a partir de la experiencia E, con respecto a alguna clase de tarea T y una medida de rendimiento P, si su rendimiento en las tareas T, medido mediante P, mejora con la experiencia.. Este trabajo persigue el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático para extraer el conocimiento de control, o heurísticas, adecuado, con el objetivo de incrementar la eficiencia del ordenador. También se intenta diseñar un análisis una metodología de aprendizaje adaptable a distintos paradigmas de planificación capaz de obtener heurísticas. Como trabajos futuros se propone desarrollar la especificación de un lenguaje común de representación del conocimiento de control.spa
dc.format.extent250 p.spa
dc.format.mediumMultimediaspa
dc.format.mediumDigitalspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsCreative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectenseñanza a distanciaspa
dc.subjectmétodo de enseñanzaspa
dc.subjectuso didáctico del ordenadorspa
dc.subjectinteligencia artificialspa
dc.titleAprendizaje de conocimiento de control para planificación de tareasspa
dc.typeTesis doctoralspa
dc.audienceProfesoradospa
dc.bbddInvestigacionesspa
dc.date.provenance20090122spa
dc.description.locationBiblioteca de la Escuela Politécnica. Universidad Carlos III; Avda. Universidad 30; 28911 Leganés; Tel. +34916249438; Fax +34916249066; piepolitec@listserv.uc3m.esspa
dc.description.paisESPspa
dc.educationLevelÁmbito generalspa
dc.identifier.signaturaMD L/TU 00232spa


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