Lógica Práctica y Aprendizaje Computacional
Modelado y Simulación Multi-Agentes
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Este libro es una composición atrevida de tres temas, uno para cada capítulo: lógica, simulación y aprendizaje automático. La idea que conecta los tres temas es la noción de agente. En el capítulo 1 se revisa una forma de lógica, la Lógica Computacional, y se le usa como lenguaje de alto nivel para modelar un conjunto de agentes y sus formas de razonamiento. En el capítulo 2, el foco del libro gira hacia el modelado de los ambientes en los que los agentes se desenvuelven, objetivo habitual de la simulación de sistemas, por lo que se presenta una familia de lenguajes usados para desc...
Este libro es una composición atrevida de tres temas, uno para cada capítulo: lógica, simulación y aprendizaje automático. La idea que conecta los tres temas es la noción de agente. En el capítulo 1 se revisa una forma de lógica, la Lógica Computacional, y se le usa como lenguaje de alto nivel para modelar un conjunto de agentes y sus formas de razonamiento. En el capítulo 2, el foco del libro gira hacia el modelado de los ambientes en los que los agentes se desenvuelven, objetivo habitual de la simulación de sistemas, por lo que se presenta una familia de lenguajes usados para describir sistemas multi-agentes. En el capítulo 3, el modelo básico de agente es ampliado para incorporarle capacidades de aprendizaje de reglas lógicas. Este esfuerzo culmina con una demostración práctica de la capacidad de estos agentes aprendices para servir a tareas de optimización basada en simulación. En todo el libro, el lenguaje de modelado de los agentes es una forma de lógica, la Lógica Computacional, que, como se ilustra a todo lo largo del texto, adquiere un carácter práctico que el lector sabrá juzgar.
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