SI Simbolica UDC

Los agentes basados en metas. Basan su comportamiento en reflejos al estado del mundo. Mantienen un conocimiento interno del mundo y las consecuencias de sus acciones. Consideran la bondad de los estados para alcanzar los estados finales. Todas son correctas.

Los procedimientos de búsqueda en profundidad... Demandan más recursos computacionales (en términos espaciales) que los basados en anchura. No son completos en espacios de estados finitos si están basados en grafos. Están limitados computacionalmente por el tamaño del espacio de estados si están basados en árboles. Ninguna de las anteriores es correcta.

En un problema en el que estamos utilizando búsqueda local, tenemos la siguiente función de coste, en la que estamos buscando el valor máximo. Retroceder a un punto anterior y probar un sentido diferente. Devolver el punto marcado. Aplicar más de un operador antes de realizar el test de meta. Ninguna de las anteriores.

La busqueda A*... Evalúa cada nodo combinando las funciones g(n) y h(n), e.g. el coste real del mejor camino para alcanzar cada nodo n y el coste estimado del camino menos costoso desde el nodo n a meta. La búsqueda A* basada en grafo es óptima si la heurística es admisible. Se comporta como búsqueda en profundidad si g es incrementada por 1, h = 0, y los nodos con la misma f son ordenados de menos a más recientes. Todas son correctas.

Las funciones heurísticas... Cuantas más restricciones tengamos en cuenta para su diseño, menos precisas serán. Son consideradas admisibles si nunca sobreestiman el coste actual de alcanzar la meta. Si n es el nodo inicial, entonces h(n) = 0. Si una heurística domina otra ( h2(n) >= h1(n) ) A* usando h2 expandirá más nodos que usando h1.

Si hablamos de algoritmos de búsqueda en árbol... Búsqueda en amplitud siempre es óptima y completa. La búsqueda de profundidad iterativa debe de ser usada en espacios de búsqueda donde la profundidad de la solución sea conocida. La búsqueda de profundidad limitada es óptima, pero no completa. Ninguna es correcta.

Aplicando el algoritmo A* basado en grafo, en algún paso, los nodos de la frontera vendrán dispuestos según la siguiente configuración (considerar precedencia izq a drch, que el número entre paréntesis representa el correspondiente valor f, f = h + g, y que en caso de empate en valor f, la precedencia de expansión vendrá dada por el orden alfabético de los nodos correspondientes): E(20), D(22). B(20), E(20), D(22). E(20), D(21). B(20), E(21), D(22).

¿Obtiene el algoritmo A* una solución óptima?. No, la heurística no es admisible. No, la heurística no es consistente. Si, ya que la heurística es admisible. Si, pero de casualidad, ya que la heurística no es consistente.

Indica la secuencia del camino devuelto utilizando, esta vez, la búsqueda avara. A → B → D → G. A → C → B → D → G. A → C → E → G. Ninguno de los anteriores.

En la búsqueda de coste uniforme. Cada operador aplicable siempre tendrá el mismo coste. Cualquier camino solución encontrado tendrá siempre el mismo coste. Cualquier camino solución encontrado tendrá siempre el mismo número de pasos. Cualquier camino solución encontrado tendrá siempre el mínimo número de pasos. Ninguna de las anteriores.

En el algoritmo de profundidad iterativa se cumple que la cantidad de nodos hoja en la iteración "i" es siempre mayor que la suma acumulada de todos los nodos generados previamente en las "i − 1" iteraciones anteriores. Cierto. Dependerá del número de iteraciones "i". Dependerá del factor de ramificación. Falso.

En el contexto del algoritmo de escalada en búsqueda local, el siguiente árbol de búsqueda se corresponde con una situación de. Mínimo local. Máximo local. Meseta. Cresta. Ninguna de las anteriores, ya que dicho desarrollo nunca podría darse aplicando la búsqueda de escalada.

Señala la respuesta correcta: Una de las ventajas fundamentales de los métodos declarativos de representación del conocimiento es que facilitan trabajar con información de carácter probabilístico. Los métodos procedimentales son más adecuados para la codificación de conocimiento fruto de la experiencia. En los métodos declarativos la incorporación de nuevo conocimiento suele implicar la recodificación del ya existente. Ninguna de las anteriores.

Se nos pide crear un modelo de representación del conocimiento para un sistema sobre un nuevo virus. Al haber sido descubierto recientemente, hay muy poca información disponible sobre este nuevo virus, pero hay mucha información sobre otros virus que se cree que funcionan de manera similar. ¿Qué modelo de representación del conocimiento debería de ser utilizado?. Orientada a objetos. Redes semánticas. Reglas de producción. Marcos (Frames).

El algoritmo de model checking... Tiene una complejidad que se vuelve inmanejable para sistemas con muchos símbolos. Permite verificar si KB ⊨ α. Puede ser implementado como una exploración de un árbol binario. Todas son correctas.

Hay un sistema de producción en un problema dado. En un punto, el cliente se da cuenta de que la información es incompleta y necesita añadir dos reglas a mayores para cubrir casos específicos que no habían sido considerados previamente. ¿Qué deberíamos de cambiar en el motor de inferencias?. Las nuevas reglas deben ser insertadas. Las nuevas reglas y los hechos resultantes de dichas reglas deben ser insertados. El sistema de reglas tendrá que ser reconstruido completamente para adaptarlo al problema actual. Nada.

Queremos inferir H mediante encadenamiento progresivo, y sabiendo que: la primera de las reglas activadas será ejecutada (si R3 y R4 son activadas, se ejecutará primero R3); y en la memoria activa tenemos A , B , D y Y. H puede ser inferida, y el número de reglas ejecutadas es 4. H puede ser inferida, y el número de reglas ejecutadas es 5. H no puede ser inferida, y el número de reglas ejecutadas es 4. H no puede ser inferida, y el número de reglas ejecutadas es 5.

Si hablamos de sistemas de producción... La base de conocimientos está formada por la base de reglas y el motor de inferencias. Los sistemas dirigidos por los datos son más específicos, porque ejecutarán todas las reglas disponibles en función de la información introducida. La memoria activa almacena todos los cambios de estado de nuestro sistema, de forma que representa siempre nuestro estado actual. El motor de inferencias es el responsable de interaccionar con el mundo exterior.

La búsqueda A*... Evalúa los nodos combinando las funciones g(n) y h(n). Basada en grafo es óptima si la heurística es consistente. Se comporta como anchura si g se incrementa en 1, h = 0 y los nodos con igual f se ordenan de menos a más reciente. Todas son correctas.

Como modelo de representación del conocimiento, las reglas de producción... No suelen almacenar conocimiento heurístico. Deben combinarse para poder formar unidades completas de razonamiento. Siempre involucran condiciones y acciones explícitas. Ninguna de las anteriores es correcta.

Cuando una regla se activa, ¿de qué depende su ejecución?. De la estrategia de resolución de conflictos. Del contenido de la memoria activa. De las metas establecidas como hipótesis de trabajo. De todas las anteriores.

¿Cuántos posibles conjuntos manifestación-interpretación contiene la Base Lógica Reducida?. 7. 32. 16. 11.

Asumiendo M(1) verdadero, la solución será... I(1) ∧ I(2). I(1) ∧ ¬I(2). Ambas las anteriores. Ninguna de las anteriores.

¿Qué manifestación es más probable cuando ambas interpretaciones son verdaderas?. M(1). M(2). M(3). Son equiprobables.

La ejecución de las reglas seleccionadas, en la fase de acción, concluye con... a) El proceso inferencial. b) La verificación de si continuar o no el proceso cíclico. c) La actualización de la memoria activa y el motor de inferencias. d) Ambas b) y c) son correctas.

El conjunto de complejos manifestación-interpretación... Representa el conjunto total de situaciones posibles en el problema. No es completo si el conocimiento no es categórico. Presenta elementos mutuamente excluyentes. Ninguna de las anteriores es correcta.