Aprendizaje evolutivo de reglas fuzzy en un sistema clasificador modificado para control de agentes móviles
- Autores: Eric Vallejo Rodríguez
- Directores de la Tesis: Ginés Benet Gilabert (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2004
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Alfons Crespo i Lorente (presid.), José Simó (secret.), Domingo Gallardo López (voc.), José Luis Navarro Herrero (voc.), Pedro José Sanz Valero (voc.)
- Materias:
- Texto completo no disponible (Saber más ...)
- Resumen
Los esquemas de navegación que combinan teoría de conjuntos borrosos, algoritmos genéticos y redes neuronales para resolver el problema de la navegación de agentes móviles han suscitado especial interés entre los investigadores en robótica, El aprendizaje elimina la programación de algoritmos específicos.
Esta forma de construir inteligencia a través de la experiencia es muy cercana a os métodos biológicos de la evolución.
En esta tesis creamos una plataforma para el aprendizaje de FLCs encaminada especialmente al desarrollo de controladores borrosos para la navegación de robots móviles, la cual ha sido probada sobre un robot kephera.
En cuanto al aprendizaje de máquina en sí, puede resumirse que ha de contarse con una base de conocimiento la cual se modifica principalmente de dos formas: con modificaciones estructurales (reconfiguración algorítmica) o modificaciones paramétricas (ajustes en los parámetros del sistema para mejorar su rendimiento). Nuestro trabajo se enmarca en el primer enfoque.
Cuando los sistemas son muy complejos o no puede obtenerse directamente un modelo del sistema, la modificación de la base de conocimiento (o aprendizaje) dista mucho de las técnicas clásicas de control, razón por la cual se recurre a nuevas técnicas.
En los aspectos conceptuales que sustentan la tesis intervienen temas que son de amplia discusión en el mundo tecnológico de hoy; la Inteligencia Artificial (AI), las técnicas avanzadas de control, los sensores y los sistemas sensoriales y la mecatrónica. Se aborda especialmente los temas relacionados con el control y navegación automática de sistemas robotizados con aprendizaje, basándose en la teoría de la Lógica Borrosa (Fuzzy Logic) y la computación evolutiva.
En términos generales, podemos decir que nuestra estructura se corresponde básicamente con un sistema clasificador (o de clasificadores), con modificaciones apropiadas para el objetivo de gen
