Presentacion Rutas Turisticas

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Proyecto de fin de ciclo de la materia de Fundamentos de inteligencia Artificial

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Presentacion Rutas Turisticas

  1. 1. PROYECTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL<br />17/02/2010<br />Tema:<br />AGENTE INTELIGENTE DE RUTAS TURISTICAS<br />Integrantes:<br /><ul><li>Luis Eduardo Cuenca.</li></ul>lecuencax@utpl.edu.ec<br /><ul><li>Ana Paz Alberca.</li></ul>akpaz@utpl.edu.ec.<br />
  2. 2. 17/02/2010<br />Inteligencia Artificial _<br />RESUMEN <br /> El Agente tiene como objetivo recomendar al usuario que visita la Universidad Técnica Particular de Loja (congresistas, alumnos, profesores, otros), recomendar el mejor sitio a visitar según un rango de categorías; y proporcionar la ruta más corta desde algún punto hacia los lugares más relevantes de la ciudad de Loja (Hoteles, Parques, Bares, Iglesias). Alcanzar dicho objetivo dependerá de la publicidad y la buena administración de nuestro agente. A medida que aumente la satisfacción del turista implicara que crezca el turismo en nuestra Ciudad y lo más importante la satisfacción del agente. Sin embargo, es importante tener el apoyo de la Universidad y que ésta cuente con las máquinas necesarias. Para ello, es preciso crear un agente de información que sea rápido, fácil, simple y eficientemente; y por supuesto esté a la disposición del usuario. Con esta idea en mente, se ha comenzado a desarrollar una “Búsqueda de Información al camino más corto”, el cual podrá ser utilizado por el usuario a través de de una computadora localizada en algún punto dentro del Campus Universitario.<br />
  3. 3. Inteligencia Artificial _<br />PALABRAS CLAVES:<br />Inteligencia artificial, agente inteligente, actuadores, sensores. Rendimiento, algoritmos de búsqueda, búsqueda avara, turismo, REAS..<br /><ul><li>INTRODUCCIÓN</li></ul>Como se sabe un agente es cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente mediante sensores y actuar en ese medio a través de actuadores, además todo agente tiene un objetivo para el cual pretende ser utilizado. La efectividad de un agente se mide por medio de las medidas de rendimiento, y las decisiones que tome en un momento dado dependen de la secuencia de percepciones que tenga hasta ese instante .<br />17/02/2010<br />
  4. 4. DEFINICION DEL PROBLEMA<br /> <br /> Crear un Agente Inteligente que permita que los turistas que visitan nuestra ciudad y nuestra prestigiosa Universidad, puedan de manera rápida y fácil acceder a conocer sitios turísticos como parques, iglesias, hoteles etc. Es decir podrán encontrar la ruta más corta atreves del mismo.<br />En la primera etapa de este agente se desarrollo un póster científico que mostraremos a continuación el mismo que servirá para dar a conocer la Metodología, el método de aprendizaje, los resultados esperados y el REAS del agente. <br />17/02/2010<br />Inteligencia Artificial _<br />
  5. 5. Inteligencia Artificial _<br />17/02/2010<br />
  6. 6. ESTRATEGIA DE BÚSQUEDA:<br />Modelo de la ruta más corta<br />Hay que considerar que nuestro objetivo es una conexión de dos nodos especiales llamados origen y destino. A cada ligadura (arco no dirigido) se asocia una distancia no negativa. El objetivo es encontrar la ruta más corta (la trayectoria con la mínima distancia total) del origen al destino.<br />17/02/2010<br />Inteligencia Artificial _<br />
  7. 7. Inteligencia Artificial _<br />En el desarrollo del proyecto se ha considerado la búsqueda heurística, basándonos en este tipo de búsqueda informada, tenemos la búsqueda Avara.<br /> <br />6.1 Búsqueda Avara: consiste en reducir al mínimo el costo estimado para obtener la meta. Es decir, expande primero el nodo cuyo estado se considere ser el más cercano al estado de la meta. Para calcular tales estimados de costos utiliza una función denominada función heurística, simbolizada por h(n).<br />17/02/2010<br />
  8. 8. Inteligencia Artificial _<br />h(n) = costo estimado de la ruta más barata que une el estado del nodo n con un estado objetivo. h puede ser cualquier función, pero debe cumplir con el requisito de ser h (n) = 0, cuando n sea una meta. Como podemos ver en la figura 1,2<br />17/02/2010<br />
  9. 9. Inteligencia Artificial _<br />ALGORITMO QUE SE IMPLEMENTO PARA EL AGENTE RUTAS TURISTICAS<br />Trabajamos sobre la plataforma Matlab.<br />Búsqueda AVARA:<br />17/02/2010<br />
  10. 10. Inteligencia Artificial _<br />17/02/2010<br />
  11. 11. Inteligencia Artificial _<br />17/02/2010<br />
  12. 12. Inteligencia Artificial _<br />6.2 Búsqueda A*(I) y A*: Es una suma de las búsquedas heurística y optimal, utiliza la siguiente función para calcular el costo total para cada nodo f(n) = c(n)+h(n), donde: f(n) es el costo total de la ruta desde el estado n hacia el estado final, c(n) es el costo estimado de la ruta para ir del estado n al estado final y h(n) es la heurística asignada al estado n.<br />Ejemplo: <br />En el mapa de carreteras, h es admisible.<br />Solución obtenida por A*:<br /><ul><li>Orden de expansión: “A, S, R, P, F, B”
  13. 13. Encuentra la solución: “A, S, R, P, B”
  14. 14. Aplicación algoritmo (ver siguiente página)
  15. 15. Es la mejor solución.
  16. 16. Se va a tener el resultado:
  17. 17. Si h es admisible, A* es completo y óptimo.</li></ul>17/02/2010<br />
  18. 18. Inteligencia Artificial _<br />17/02/2010<br />
  19. 19. Inteligencia Artificial _<br />17/02/2010<br />
  20. 20. Inteligencia Artificial _<br />17/02/2010<br />
  21. 21. Inteligencia Artificial _<br />17/02/2010<br />
  22. 22. Inteligencia Artificial _<br />La Estructura del agente se muestra en el siguiente esquema (Figura 1.3):<br />17/02/2010<br />
  23. 23. Inteligencia Artificial _<br />Descripción de la Arquitectura:<br />Interfaz de Usuario: En esta capa se mostrara en si la fachada del agente es decir es aquí donde el usuario interactúa con el agente, de forma interactiva.<br />Lógica de Negocios: En esta capa el usuario no se involucra, aquí estará implementado el algoritmo de búsqueda, así como las referencias a los datos que serán mostrados en la interfaz según fue la petición del usuario.<br />Datos: Es en si el repositorio o el lugar donde están alojados los datos. Para ser más específicos es una BD donde se encuentra información de los diferentes lugares, que involucran el problema.<br /><ul><li>Para generalizar el agente está compuesto o distribuido en tres capas que son independientes, pero para que el agente funcione estas deben interactuar entre sí.</li></ul>17/02/2010<br />
  24. 24. 17/02/2010<br />Inteligencia Artificial<br />TRIPLETASrdf -OWL<br />ONTOLOGIA (RUTAS TURISTICAS)<br />
  25. 25. Inteligencia Artificial_ Tripletas RDF<br />INTRODUCCIÓN<br />RDF y OWL son recomendaciones del Consorcio de la World Wide Web (W3C) que hacen la posible la creación como tal de la Web semántica<br />Estas recomendaciones favorecen la interacción de las tecnologías implicadas en la Web y la compartición de información entre usuarios independientemente de que utilicen o no el mismo software.<br />17/02/2010<br />Ana Paz Alberca<br />
  26. 26. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />RDF<br />Es un modelo sencillo de datos que proporciona información para la descripción de los recursos o informaciones que se encuentran en una Web. Es utilizado para la descripción de fotografías, libros y casi todo tipo de documentos.<br />Es el acrónimo de ResourceDescription Framework y es una especificación desarrollada por el World Wide Web Consorcium. Se basa en la declaración de los recursos o informaciones consideradas en frases o tripletes del tipo sujeto (el recurso) - predicado (relación con el recurso) - objeto (otro recurso o el valor de la propiedad).<br />De esta manera, la información toma forma de grafo etiquetado, cuyos nodos son los recursos y cuyos arcos son las propiedades, que modela las relaciones entre objetos.<br />17/02/2010<br />Ana Paz Alberca<br />
  27. 27. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />OWL<br />Se utiliza para desarrollar conjunto de palabras específicas con los que asociar una serie de recursos. <br />Es un estándar de representación que proporciona un lenguaje para definir ontologías utilizables por otros sistemas.<br />OWL extiende RDF para la definición de ontologías y posibilita un nivel avanzado de inferencia para la Web semántica mediante definiciones y restricciones de clases, propiedades y relaciones<br />17/02/2010<br />
  28. 28. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />Una descripción RDF es un conjunto de proposiciones simples (también llamadas sentencias o declaraciones) y una proposición se conoce también como una tripleta, porque está compuesta de 3 cosas:<br /><ul><li> Un sujeto,
  29. 29. Un predicado
  30. 30. Un objeto.</li></ul> Estas sentencias se pueden representar formalmente usando la tripleta (sujeto, predicado, objeto), pero existe otra forma de notación que es mostrar una sentencia mediante grafos dirigidos.<br />17/02/2010<br />
  31. 31. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />Una tripleta se representa mediante nodos conectados por líneas con etiquetas. Los nodos representan recursos y las líneas con etiquetas las propiedades de esos recursos. Los 3 elementos de una tripleta se representan mediante URIs.<br />17/02/2010<br />
  32. 32. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />ONTOLOGÍA –RUTAS TURISTICAS<br />Para poder realizar las tripletas se exportara la siguiente ontología a un archivo XML_agente_rutas.xml para después validarlo en W3C (World Wide WEB Consortium).<br />17/02/2010<br />
  33. 33. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />DESARROLLO DE LAS TRIPLETAS<br />Como primer paso para poder realizar la validación de las tripletas tanto RDF como OWL tome como referencia de la siguiente dirección:<br />http://www.w3.org/RDF/Validator/<br />17/02/2010<br />
  34. 34. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />TRIPLETA PRINCIPAL RUTA TURISTICA<br />CODIGO RDF<br />17/02/2010<br />
  35. 35. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />17/02/2010<br />
  36. 36. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />Gráfico del modelo de datos<br />17/02/2010<br />
  37. 37. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />OBJECT PROPERTIES:<br />CODIGO RDF<br />17/02/2010<br />
  38. 38. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />ELEMENTOS RDF <br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  39. 39. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CODIGO RDF<br />17/02/2010<br />
  40. 40. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />ELEMENTOS RDF <br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  41. 41. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CODIGO RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />17/02/2010<br />
  42. 42. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  43. 43. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CODIGO RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />17/02/2010<br />
  44. 44. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  45. 45. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CODIGO RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />17/02/2010<br />
  46. 46. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  47. 47. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CODIGO RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />17/02/2010<br />
  48. 48. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  49. 49. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CODIGO RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />17/02/2010<br />
  50. 50. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  51. 51. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CODIGO RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />17/02/2010<br />
  52. 52. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  53. 53. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CODIGO RDF<br />17/02/2010<br />
  54. 54. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  55. 55. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />DATA PROPERTIES:<br />CODIGO RDF<br />17/02/2010<br />
  56. 56. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  57. 57. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CODIGO RDF<br />17/02/2010<br />
  58. 58. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  59. 59. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />CLASES <br />CODIGO RDF<br />17/02/2010<br />
  60. 60. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />17/02/2010<br />
  61. 61. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  62. 62. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />INDIVIDUALS<br />CODIGO RDF<br />17/02/2010<br />
  63. 63. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />ELEMENTOS RDF<br />GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS<br />17/02/2010<br />
  64. 64. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br /><ul><li>Procedimiento de la Simulación Agente Rutas turísticas.</li></ul>Cuando se ingresa lo primero que se visualiza será una ventanita que nos mostrara opciones para buscar la ruta que queremos conocer:<br />Seleccionamos el lugar:<br />17/02/2010<br />
  65. 65. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />Y obtenemos lo siguiente: Aquí nos graficara la ruta que hemos escogido y nos mostrara en este caso el costo de la ruta.<br />Luego de eso nos mostrara una pantallita que nos dice que lugares a recorrido el mapa.<br />17/02/2010<br />
  66. 66. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />EN BUSQUEDA A* <br />Seleccionamos la Ruta:<br />17/02/2010<br />
  67. 67. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />Tenemos lo siguiente:<br />17/02/2010<br />
  68. 68. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br /><ul><li>CONCLUSIONES:
  69. 69. Los agentes inteligentes son muy útiles para la resolución de problemas cotidianos, en caso particular el nuestro (ruta más corta y recomendada)
  70. 70. Los agentes inteligentes ayudan a la optimización de recursos y a realizar búsquedas más eficientes.
  71. 71. La satisfacción del usuario es considerable, al hacer uso de nuestro agente.
  72. 72. El agente a utilizar dispone de algunos lugares de la ciudad en el cual el usuario especificara el lugar de especificación actual y los lugares a visitar, en si la aplicación presentara al usuario diferentes caminos incluyendo el más corto para llegar al destino.</li></ul>17/02/2010<br />
  73. 73. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br /><ul><li>CONCLUSIONES:
  74. 74. El estado del conocimiento nos da la facilidad de la comunicación y la compartición de la información entre diferentes sistemas y entidades.
  75. 75. El proceso que se realizo fue de manera factible gracias a las herramientas que se utilizó.
  76. 76. Los programas informáticos pueden utilizar un punto de vista de la ontología para una variedad de propósitos, incluyendo el razonamiento inductivo, la clasificación, y una variedad de técnicas de resolución de problemas.</li></ul>17/02/2010<br />
  77. 77. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF<br />REFERENCIAS:<br />[1] Wooldridge, M. y Jennings, N. R.Intelligent agents: theory and practice.<br />[2] AGENTES INTELIGENTES http://cruzrojaguayas.org/inteligencia/Introducci%F3n1.htm.<br />[3] AGENTES INTELIGENTES, definición y topología. Los agentes de información.<br />http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/1999/abril/agentes_inteligentes_definicion_y_tipologia_los_agentes_de_informacion.html.<br />[4] AGENTES INTELIGENTES, Planificador de rutas turísticas basado en Sistemas inteligentes y sistemas de informaciónGeográfica RUTASIG, María Isabel Ruiz Henao y Juan Alberto Agudelo Betancur.<br />[5] BERNERS-LEE, Tim. What the Semantic Web can represent. <br />http://www.w3.org/DesignIssues/RDFnot.html<br />[6] Martin Heidegger. Ontología. Hermenéutica de la facticidad, Ed. Alianza, Madrid. 1998. Trad. de Jaime Aspiunza.<br />[7]BERNERS-LEE, Tim. What the Semantic Web can represent. http://www.w3.org/DesignIssues/RDFnot.html<br />17/02/2010<br />
  78. 78. Inteligencia Artificial _<br />GRACIAS !<br />17/02/2010<br />akpaz1@utpl.edu.ec<br />lecuencax@utpl.edu.ec<br />

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