Sistemas de Programación Sayra

INSTITUTO POLIVALENTE “FRANCISCO MORAZAN”

MORAZAN, YORO

PRESENTADO A:

DILCIA MEJÍA

Presentado por:

SAYRA LINETH ESCOBAR

ASIGNATURA:

LABORATORIO:

CURSO:

III BACH. TECNICO EN COMPUTACION

JORNADA:

MATUTINA

Morazán, Yoro 22/08/11

Introducción
A continuación se le presentara un informe, el cual obtiene información detallada de lo que son los SISTEMAS DE PROGRAMACION y SISTEMAS DE PROGRAMACION NO CONVENCIONAL DE ROBOTS.
Los cuales nos sirven en la vida computacional para diseñar y programar muy bien un sistema.



Índice
* Objetivos-----------------------------------------------------------------------------pag-4

* Sistemas de Programación------------------------------------------------------pag-5

* Sistemas de Programación no convencional de Robots------------------pag-7

1. Redes Neuronales-----------------------------------------------pag-8

2. Algoritmos Genéticos-------------------------------------------pag-9

* Procedimiento---------------------------------------pag-10
* Reporte y Formato---------------------------------pag-11
* Conclusiones--------------------------------------------------------------------------pag-12

* Bibliografía-----------------------------------------------------------------------------pag-13



Objetivos
1. Dar a conocer información detallada de los Sistemas de Programación.

2. Que puedan saber y conocer sobre este tema.

3. Que este informe sea de mayor funcionamiento para las persona.

4. Dar a conocer los lineamientos para los sistemas de programación no convencionales de robots.






Sistemas de programación
El sistema de programación permite, mediante las instrucciones del autómata, confeccionar el programa de usuario. Posteriormente el programa realizado, se trasfiere a la memoria de programa de usuario.
Una memoria típica permite almacenar como mínimo hasta mil instrucciones con datos de bit, y es del tipo lectura/escritura, permitiendo la modificación del programa cuantas veces sea necesario.
Tiene una batería tampón para mantener el programa si falla la tensión de alimentación.
La programación del autómata consiste en el establecimiento de una sucesión ordenada de instrucciones, escritas en un lenguaje de programación concreto.
Estas instrucciones están disponibles en el sistema de programación y resuelven el control de un proceso determinado.
Las aplicaciones expuestas en el apartado anterior son aplicaciones estándar que vienen incluidas con el servicio de alojamiento web. Aunque algunas de ellas puedan ser muy útiles, a menudo ocurrirá que nuestro proyecto en Internet tiene unos requisitos específicos que no posee ninguna aplicación estándar y que, por tanto, no queda más remedio que programarla a medida.
Las aplicaciones web son programas pensados para ser ejecutados en los servidores web como respuesta a la visualización de una página web. Pueden tomar como parámetros los datos que el usuario introduzca en una página y mostrar como resultado otra página web con datos generados dinámicamente. Para realizar su tarea suelen requerir el uso de bases de datos.
Existen varias tecnologías de éxito para realizar aplicaciones web. Algunas de ellas son típicas de sistemas Windows y otras de sistemas Linux/Unix. Es precisamente en las aplicaciones web donde están las mayores diferencias entre utilizar uno u otro sistema operativo de servidor.
Las tecnologías más utilizadas para el desarrollo de aplicaciones web son las siguientes:
* CGI. La más antigua. Son programas sencillos, normalmente en forma de scripts (código fuente interpretado, no compilados) que se lanzan cuando el usuario
realiza un acción como pulsar el botón de un formulario. Normalmente están escritor en el lenguaje de programación Perl y se usan sobre todo en sistemas Linux
* ASP (Active Server Pages). Tecnología Windows, es la respuesta de Microsoft para suplir y mejorar a los CGI en sistemas Windows. Tienen la ventaja de que permiten elegir el lenguaje de programación y establecen sesiones sin tener que programarlas
* PHP. Tecnología Linux, es la respuesta del mundo Open Source (código abierto) a las páginas ASP de Microsoft. Es el mismo concepto pero utilizando un lenguaje
propio muy parecido al Perl y pensado para servidores Linux
* Applets de Java y JSP. Tecnología Java de servidor. En teoría se puede utilizar en cualquier sistema operativo aunque en la práctica se utiliza sobre todo en Linux
Quien desarrolle la parte de programación de su sitio web elegirá con toda probabilidad una de estas tecnologías de programación y, en función de esa elección, debería buscar un proveedor que ofrezca facilidades con ella.


SISTEMAS DE PROGRAMACIÓN NO CONVENCIONAL DE ROBOTS (75.70)

Aprendizaje a partir de la observación. Un modelo general de agentes con capacidad para aprender. Componentes del elemento de desempeño. Representación de los componentes. Conocimiento previo. Integración en un todo Aprendizaje inductivo. Aprendizaje con árboles de decisión. Expresividad de los árboles de decisión. Cómo inducir árboles de decisión a partir de ejemplos. Evaluación de la eficiencia de un algoritmo de aprendizaje. Aplicaciones prácticas del aprendizaje por árbol de decisión. Empleo de la teoría de la información. Ruido y sobre adaptación. Ampliación de los usos de los árboles de decisión. Aprendizaje de las descripciones lógicas generales. Hipótesis. Ejemplos. Búsqueda de la mejor hipótesis del momento. Búsqueda basada en el compromiso mínimo. Teoría del aprendizaje computacional. El aprendizaje en las redes de creencia. Métodos bayesianos empleados en las redes de creencias para aprendizajes. Aprendizaje bayesiano. Problemas del aprendizaje en las redes de creencia. Aprendizaje de redes cuya estructura es fija. Aprendizaje por refuerzo. Introducción. Aprendizaje pasivo en ambientes. Actualización ingenua. Programación dinámica adaptable. Aprendizaje por diferencia temporal. Aprendizaje pasivo en un ambiente desconocido. Aprendizaje activo en un entorno desconocido. Exploración. El aprendizaje de una función acción- valor. La generalización en el aprendizaje por refuerzo.









REDES NEURONALES.
Introducción a las redes neuronales. Base biológica. El perceptrón simple. Memoria asociativa. Gradiente descendiente para el cómputo de matriz de memoria. Memoria de matriz de correlación. Modelo de Hopfield. Introducción. Variaciones del modelo de Hopfield. Patrones correlacionados. Unidades de funciones continuas. Modelo de Kohonen. Base petrofísica. Ejemplos de simulación. Aplicación al problema del viajante de comercio. Modelo de retro propagación (Backpropagation Networks). Introducción y base de la retro propagación. Ejemplos y aplicaciones. Redes multicapa y de alimentación directa (Feedforward networks). Aprendizaje no supervisado. Introducción. Método de Habían. Mapas autoorganizable (Modelo de Kohonen). Aplicaciones y ejemplos.







ALGORITMOS GENETICOS.
Antecedentes. Algoritmo Simple. Sistemas Naturales y Sistemas Artificiales. Aplicaciones. Operadores Básicos: Variantes. Métodos de Selección. Selección por Ruleta. Selección con Control sobre el Número Esperado. Selección Elitista. Selección por Ranking. Métodos de Cruza. Cruza Simple. Cruza Multipunto. Cruza Binomial. Métodos de Mutación. Mutación Simple. Mutación Adaptativa por Convergencia. Mutación Adaptativa por Temperatura. Mutación Adaptativa por Temperatura Ascendente. Mutación Adaptativa por Temperatura Descendente. Algoritmos Genéticos en Profundidad. Esquemas. Teorema Fundamental. Efecto de la Selección. Efecto de la Cruza. Efecto de la Mutación. Teorema Fundamental de los Algoritmos Genéticos. Mecanismos de Selección. Función de Aptitud. Construcción de la Función de Aptitud. Necesidad de Escalado. Manejo de Restricciones. Mecanismos de Cruza. Disrupción. Construcción. Mecanismos de Mutación. Disrupción. Construcción. Resolución de problemas con A G. El problema de la Representación. Codificación de Parámetros. Parámetros Binarios. Parámetros No Binarios. Números Enteros. Números Reales. Distribución de los genes dentro del cromosoma. Elección de la Función de Aptitud. Metodología de Diseño de AG. Fase Dependiente del Problema. Fase Independiente del Problema. Algoritmos evolutivos. Programación evolutiva. Estrategia evolutiva. Algoritmos Genéticos Secuenciales. Algoritmos Genéticos Paralelos.

PROCEDIMIENTO:
1.- Buscar en Internet la implementación de los algoritmos de clustering: SOM, y "Bisecting K means" (BKM) y los algoritmos de inducción: ID3, C4.5 y C5. 2.- Integrarlos en un ambiente que permita elegir un algoritmo de clustering y un algoritmo de inducción de manera que se puedan obtener reglas a partir de una base de datos dada. 3.- Elegir 10 bases de datos del "University of California at Irvine Machine Learning Repository" que admitan clustering e inducción. 4.- Cruzar todos los algoritmos de clustering con los de inducción y completar con la cantidad de reglas obtenidas, la siguiente tabla.
CANTIDAD EJEMPLOS CANTIDAD ATRIBUTOS RANGO ATRIBUTOS SOM +ID3 SOM +C4.5 SOM +C5 BKM +ID3 BKM +C4.5 BKM +C5 BD 1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... BD 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 5.- Formule conclusiones con base en los resultados obtenidos Formule un reporte entregable con la siguiente información:
REPORTE:
a.- Descripción de las BDs utilizadas, inclutyendo tabla atributo / valor / significado. b.- Tabla de resultados obtenidos (sección 4). c.- Conclusiones d.- Anomalias experimentales e.- Formule un manual de usuario del ambiente generado en la sección 2. El manual de usuario deberá incluir indicaciones para la correspondiente instalación. El ambiente deberá entregarse en CD adjuntado al manual de usuario. FORMATO: El formato utilizado para los reportes es el de la editorial Springer (ver archivo sv-lncs.dot en el archivo Formato-Springer.zip).




Conclusiones
* Concluyo diciendo que este tema es muy bonito y fácil de entender.

* Las dificultades que encontré es que a veces es difícil entenderlo pero es muy fácil al estudiarlo bien

* Este informe lo redacte con mucha paciencia






Bibliografía

www.wikipedia.com www.yahoorespuestas.com www.enciclopediapc.com