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dc.contributor.advisorGarcía Martinez, Ramón
dc.creatorGonzález, Ezequiel
dc.date.accessioned2018-04-27T16:04:16Z
dc.date.available2018-04-27T16:04:16Z
dc.date.issued2015-06-26
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/2786
dc.description.abstractLa característica principal de los sistemas inteligentes autónomos es que son capaces de auto proponerse planes, de ejecutarlos y de retroalimentar su base de conocimiento a partir de la información que extraen del entorno. En esta tesis se presenta una revisión de los métodos de aprendizaje y planificación de dichos sistemas, para luego centrar la investigación sobre la arquitectura LOPE. Aunque publicaciones posteriores implementaron modificaciones y extensiones que lograron mejorar su rendimiento, se han identificado ciertos aspectos del modelo que aún no han sido abordados. Por tal motivo, se proponen mejoras para ser aplicadas dentro de los módulos de planificación y aprendizaje, como también refinamientos al proceso de control y ejecución. Además, se elabora un indicador que permite una evaluación integral de la arquitectura y un análisis comparativo de los resultados alcanzados con las distintas mejoras aplicadas, en comparación con el diseño original.es_ES
dc.description.abstractThe main feature of autonomous intelligent systems is their ability to self-propose plans, to execute them and to provide feedback to its knowledge base from the information that they extract from the environment. In this thesis, we present a review of the learning and planning methods of the above mentioned systems, in order to focus the research on the LOPE architecture later on. Although subsequent researches implemented modifications and extensions which got to improve its performance, we have identified certain aspects of the model that have not yet been addressed. Therefore, several improvements have been proposed in order to be applied within the planning and learning modules, as well as refinements to the control and execution process. Furthermore, we elaborate an indicator that allows us to get a global evaluation of the architecture and to perform a comparative analysis between the results obtained through each of the implemented enhancements, compared to the original design.es_ES
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherFacultad Regional Buenos Aireses_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectIngeniería en Sistemas de Informaciónes_ES
dc.subjectSistemas inteligentes autónomoses_ES
dc.subjectAprendizaje por interacción con el entornoes_ES
dc.subjectExploraciónes_ES
dc.subjectPlanificaciónes_ES
dc.subjectFormación y revisión de teoríases_ES
dc.subjectAprendizaje por refuerzoes_ES
dc.subjectNecesidades y motivaciónes_ES
dc.subjectAutonomous intelligent systemses_ES
dc.subjectEnvironment-interaction based learninges_ES
dc.subjectExplorationes_ES
dc.subjectPlanninges_ES
dc.subjectTheory creation and revisiones_ES
dc.subjectReinforcement learninges_ES
dc.subjectNeeds and motivationes_ES
dc.titleMétodo de evaluación dinámica de planes en sistemas inteligentes autónomos.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.holderFacultad Regional Buenos Aires. Universidad Tecnológica Nacional.es_ES
dc.description.affiliationFil: González, Ezequiel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.type.snrdinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_ES
dc.contributor.coadvisorRodriguez, Humberto José Darío
dc.rights.useAtribución – No comercial – Compartir igual (by-nc-sa): No se permite un uso comercial de la obra original ni de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.es_ES
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