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

2. 17/02/2010 Inteligencia Artificial _ RESUMEN 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.

4. DEFINICION DEL PROBLEMA 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. 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. 17/02/2010 Inteligencia Artificial _

5. Inteligencia Artificial _ 17/02/2010

6. ESTRATEGIA DE BÚSQUEDA: Modelo de la ruta más corta 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. 17/02/2010 Inteligencia Artificial _

7. Inteligencia Artificial _ En el desarrollo del proyecto se ha considerado la búsqueda heurística, basándonos en este tipo de búsqueda informada, tenemos la búsqueda Avara. 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). 17/02/2010

8. Inteligencia Artificial _ 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 17/02/2010

9. Inteligencia Artificial _ ALGORITMO QUE SE IMPLEMENTO PARA EL AGENTE RUTAS TURISTICAS Trabajamos sobre la plataforma Matlab. Búsqueda AVARA: 17/02/2010

10. Inteligencia Artificial _ 17/02/2010

11. Inteligencia Artificial _ 17/02/2010

13. Encuentra la solución: “A, S, R, P, B”

14. Aplicación algoritmo (ver siguiente página)

15. Es la mejor solución.

16. Se va a tener el resultado:

17. Si h es admisible, A* es completo y óptimo.17/02/2010

18. Inteligencia Artificial _ 17/02/2010

19. Inteligencia Artificial _ 17/02/2010

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22. Inteligencia Artificial _ La Estructura del agente se muestra en el siguiente esquema (Figura 1.3): 17/02/2010

24. 17/02/2010 Inteligencia Artificial TRIPLETASrdf -OWL ONTOLOGIA (RUTAS TURISTICAS)

25. Inteligencia Artificial_ Tripletas RDF INTRODUCCIÓN 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 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. 17/02/2010 Ana Paz Alberca

26. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF RDF 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. 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). 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. 17/02/2010 Ana Paz Alberca

27. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF OWL Se utiliza para desarrollar conjunto de palabras específicas con los que asociar una serie de recursos. Es un estándar de representación que proporciona un lenguaje para definir ontologías utilizables por otros sistemas. 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 17/02/2010

29. Un predicado

30. Un objeto. 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. 17/02/2010

31. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF 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. 17/02/2010

32. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF ONTOLOGÍA –RUTAS TURISTICAS 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). 17/02/2010

33. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF DESARROLLO DE LAS TRIPLETAS Como primer paso para poder realizar la validación de las tripletas tanto RDF como OWL tome como referencia de la siguiente dirección: http://www.w3.org/RDF/Validator/ 17/02/2010

34. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF TRIPLETA PRINCIPAL RUTA TURISTICA CODIGO RDF 17/02/2010

35. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF ELEMENTOS RDF 17/02/2010

36. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF Gráfico del modelo de datos 17/02/2010

37. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF OBJECT PROPERTIES: CODIGO RDF 17/02/2010

38. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF ELEMENTOS RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

39. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CODIGO RDF 17/02/2010

40. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF ELEMENTOS RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

41. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CODIGO RDF ELEMENTOS RDF 17/02/2010

42. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

43. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CODIGO RDF ELEMENTOS RDF 17/02/2010

44. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

45. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CODIGO RDF ELEMENTOS RDF 17/02/2010

46. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

47. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CODIGO RDF ELEMENTOS RDF 17/02/2010

48. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

49. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CODIGO RDF ELEMENTOS RDF 17/02/2010

50. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

51. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CODIGO RDF ELEMENTOS RDF 17/02/2010

52. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

53. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CODIGO RDF 17/02/2010

54. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF ELEMENTOS RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

55. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF DATA PROPERTIES: CODIGO RDF 17/02/2010

56. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF ELEMENTOS RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

57. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CODIGO RDF 17/02/2010

58. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF ELEMENTOS RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

59. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF CLASES CODIGO RDF 17/02/2010

60. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF ELEMENTOS RDF 17/02/2010

61. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

62. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF INDIVIDUALS CODIGO RDF 17/02/2010

63. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF ELEMENTOS RDF GRÁFICO DEL MODELO DE DATOS 17/02/2010

65. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF Y obtenemos lo siguiente: Aquí nos graficara la ruta que hemos escogido y nos mostrara en este caso el costo de la ruta. Luego de eso nos mostrara una pantallita que nos dice que lugares a recorrido el mapa. 17/02/2010

66. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF EN BUSQUEDA A* Seleccionamos la Ruta: 17/02/2010

67. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF Tenemos lo siguiente: 17/02/2010

69. Los agentes inteligentes son muy útiles para la resolución de problemas cotidianos, en caso particular el nuestro (ruta más corta y recomendada)

70. Los agentes inteligentes ayudan a la optimización de recursos y a realizar búsquedas más eficientes.

71. La satisfacción del usuario es considerable, al hacer uso de nuestro agente.

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.17/02/2010

74. El estado del conocimiento nos da la facilidad de la comunicación y la compartición de la información entre diferentes sistemas y entidades.

75. El proceso que se realizo fue de manera factible gracias a las herramientas que se utilizó.

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.17/02/2010

77. Inteligencia Artificial _ Tripletas RDF REFERENCIAS: [1] Wooldridge, M. y Jennings, N. R.Intelligent agents: theory and practice. [2] AGENTES INTELIGENTES http://cruzrojaguayas.org/inteligencia/Introducci%F3n1.htm. [3] AGENTES INTELIGENTES, definición y topología. Los agentes de información. http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/1999/abril/agentes_inteligentes_definicion_y_tipologia_los_agentes_de_informacion.html. [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. [5] BERNERS-LEE, Tim. What the Semantic Web can represent. http://www.w3.org/DesignIssues/RDFnot.html [6] Martin Heidegger. Ontología. Hermenéutica de la facticidad, Ed. Alianza, Madrid. 1998. Trad. de Jaime Aspiunza. [7]BERNERS-LEE, Tim. What the Semantic Web can represent. http://www.w3.org/DesignIssues/RDFnot.html 17/02/2010

78. Inteligencia Artificial _ GRACIAS ! 17/02/2010 akpaz1@utpl.edu.ec lecuencax@utpl.edu.ec