En esta tesis hemos realizado un examen de algoritmos de simulacion cualitativa existentes, centrandonos en su aplicabilidad en sistemas de entrenamiento inteligentes, obteniendo una clasificacion de los mismos de acuerdo con su caracter constructivo o no constructivo, aspecto este ultimo importante tanto desde el punto de vista de su rendimiento como para poder presentar secuencias de estados del sistema, como fruto de este examen hemos apreciado la necesidad de diseñar un nuevo metodo y algoritmo de simulacion cualitativa, y de especificar una arquitectura donde podamos representar separadamente el conocimiento cualitativo del causal, utilizando informacion cuantitativa y cualitativa para describir las relaciones entre las variables del modelo. El caracter constructivo de nuestro algoritmo nos permite considerarlo como una analogia cualitativa de la simulacion numerica convencional, ordenando las ecuaciones causalmente pudiendo generar explicaciones en terminos cualitativos y permitiendonos emplear modelos multiples. Hemos introducido ademas en el algoritmo el concepto de planos diferenciales, que nos permite representar sistemas fisicos mediante sistemas de ecuaciones de orden elevado, pudiendo ademas ajustar la complejidad del modelo a nuestras necesidades eliminando o introduciendo los planos de orden mas elevado. Finalmente, hemos aplicado nuestro algoritmo a varios sistemas fisicos, algunos simples y otros de caracter real, con el fin de comprobar su validez, habiendo obtenido las secuencias de estados de los distintos sistemas y hemos comprobado la validez de nuestro algoritmo en la simulacion del comportamiento del sistema y en la posibilidad de generar explicaciones a partir de los resultados producidos.
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