¿Cual de las siguientes características no pertenece a los MAS (Sistemas Multiagente)? No hay un sistema global Los datos son centralizados La computación es asíncrona.
Aspectos principales que debemos representar en cualquier modelo para poder entender o especificar el comportamiento de la organización. Entorno, agentes, proactividad. Entorno, agentes, estructura. Institución, agentes, estructura.
El conjunto de normas que abarca una institución deben ser: Capaces de describir tanto una acción correcta como una acción incorrecta. Capaces de describir una acción correcta. Capaces de describir una acción incorrecta.
Referido al rol en los agentes: A cada agente se le define un rol independientemente de las capacidades del mismo. El agente no define el rol en ningún momento. Un agente debe razonar si quiere tomar un rol y si tiene las capacidades que ese rol requiere.
¿Qué es un agente? Un agente es un sistema computacional que está situado en algún entorno y que es capaz de realizar acciones autónomas en dicho entorno con la intención de conseguir un objetivo determinado. Un agente es un sistema computacional capaz de realizar acciones de forma semi-autónomas siempre con supervisión de un operador. Un agente es un sistema computacional que está situado en un entorno y es capaz de desarrollar acciones autónomas de forma reactiva sin objetivo determinado.
¿Cuál de los siguientes NO es un tipo de agente? Agentes basados en lógica. Agentes reactivos. Agentes basados en el entorno.
Los agentes reactivos. . . No perciben su entorno, únicamente usan datos predefinidos del mismo. Son una alternativa a los agentes que utilizan la IA clásica. Perciben su entorno y reaccionan al mismo, además de poder tener
comportamientos complejos y razonados.
Dos de las principales ventajas de implementación de un agente reactivo son: Sistemas robustos y cálculo computacional ligero. Cálculo computacional ligero y muy poca tolerancia a fallos. Sistemas robustos y basados en prueba-error.
La arquitectura de agentes creencia-deseo-intención: No cuenta con objetivos locales, únicamente un objetivo global. Hace uso del razonamiento práctico y se decide paso a paso. Es una variante de la arquitectura reactiva pero también hace uso del razonamiento.
El principal inconveniente de la arquitectura creencia-deseo-intención es: Conocer la forma de implementar de manera eficiente las funciones que forman esta arquitectura. Coste computacional espacial demasiado alto. Coste computacional temporal demasiado alto.
Las arquitecturas en capas: Tienen como máximo 256 capas. Tienen como mínimo 1 capa. Tienen al menos 2 capas.
En la arquitectura de capas, las capas pueden ser: Múltiples o simples. Horizontales o verticales. Horizontales, verticales y mixtas.
Las metodologías para explicar los procesos organizativos pueden ser: Basadas en eventos. Basadas en estados. Las dos anteriores son correctas.
Una de las ventajas de la arquitectura de capas verticales es: Se tiene una flexibilidad muy elevada, podemos saltarnos una o varias capas. Es tolerante a fallos, los fallos en capas superiores es aislado y no afecta a las inferiores. Ninguna de las anteriores.
¿Qué propiedades debe cumplir un agente inteligente? Proactividad, reactividad y habilidades sociales. Proactividad y habilidades sociales. Reactividad y habilidades sociales.
¿Es correcto emplear agentes basados en lógica para sistemas donde el entorno es altamente controlado? Sí, porque la representación simbólica se simpliflca en fórmulas lógicas. No importa, siempre utilizan algoritmos complejos. No, porque un entorno controlado no necesita agentes.
Un agente reactivo: Razona antes de tomar una decisión. Trabaja con información global. Se considera tolerante a fallo.
En las arquitecturas de subsunción: No existe jerarquía de prioridad entre tareas. No pueden darse muchos comportamientos simultáneos. Uno de sus inconvenientes es su baja robustez.
Los modelos de Markov son procesos estocásticos por lo que sus comportamientos son: Determinísticos. Probabilísticos. Ninguno de los anteriores.
La función de descuento en un MDP se usa para: Comparar dos normas si ambas tienen recompensas infinitas, ya que se utiliza para descontar las recompensas que obtendrá en el futuro. Comparar dos normas si ambas tienen recompensas finitas, ya que se utiliza para descontar las recompensas que obtendrá en el futuro. Comparar dos normas si ambas tienen recompensas infinitas, ya que se utiliza para agregar las recompensas que obtendrá en el futuro.
Las arquitecturas de Creencia-Deseo-Intención: Una vez seleccionado una intención no dejarán esa intención hasta que: consigan el objetivo. Una vez seleccionada la intención no la dejarán de intentar hasta que: consiga el objetivo o pase un tiempo prudencial sin haber conseguido los objetivos. Una vez seleccionada la intención no la dejarán de intentar hasta que: pase un tiempo prudencial sin haber conseguido los objetivos.
Las arquitecturas de Creencia-Deseo-Intención: Tienen una descomposición funcional clara. No tienen una descomposición funcional clara. Tienen una descomposición funcional pero esta no es clara.
En una arquitectura con N capas y M acciones, ¿cuál será el mayor número de interacciones posibles? m^2 m^2 (n − 1) m ∗ n.
Por lo referido a los MAS, es cierto que: No hay un sistema de control global. Los datos están centralizados. La computación es síncrona.
¿Cúal de estos tipos de agentes, no existe en su topología? Agentes basados en lógica Agentes activos Arquitectura en capas.
¿Qué propiedades debe cumplir un Agente Inteligente? Proactividad, basado en objetivos y habilidades sociales Proactividad, Reactivo y Habilidades sociales Proactividad, basado en utilidad y habilidades sociales.
¿Cuántas capas tienen las arquitecturas en capas? Tienen una única capa con la que se controlan todos lo comportamientos. Siempre tienen 3 o más capas para llevar a cabo los comportamientos reactivos y proactivos. Tienen al menos dos capas, para hacer frente a los comportamientos reactivos y proactivos, respectivamente.
En cuanto a las instituciones en sistemas multiagente, podemos afirmar que: Son un conjunto de normas concreto que los agentes han de seguir. Explican todos los procesos organizativos con metodologías basadas en eventos. Son el espacio físico donde trabajan los agentes.
¿Cuál de las siguientes parejas de metodologías está más relacionada con los agentes reactivos? Arquitectura de subsunción y procesos de decisión de Kinny y Georgeff. Arquitecturas de creencia-deseo-intención y procesos de decisión de Kinny y Georgeff. Arquitectura de subsunción y procesos de decisión de Markov.
En agentes reactivos, ¿cúal es la norma para escoger acciones en MDP? La que maximiza la recompensa esperada. Escoger una aleatoriamente. La que minimiza la recompensa esperada.
¿Qué tipologías de agentes hay? Basados en lógica, reactivos, con deseos creencias e intenciones; y arquitecturas en capas. Basados en pesos, reactivos, con deseos creencias e intenciones; y arquitecturas en capas. Basados en lógica, inteligentes, con deseos creencias e intenciones; y arquitecturas en capas.
En las arquitecturas Creencia-Deseo-Intención, ¿cuál es FALSA? En entornos estables, los agentes que no reconsideran son mejores que los que sí. En entornos dinámicos, los agentes que reconsideran sus intenciones son mejores que los que no. Es indiferente del entorno, siempre son mejores los agentes que reconsideran.
¿Cuál de los siguientes NO es una opción a la hora de diseñar un agente reactivo? Arquitectura de subsunción. Procesos de decisión de Markov. Basado en lógica discreta.
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