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Timestamp: 2017-05-24 01:01:43+00:00

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1 Métodos de resolución de problemas o 1.1 Clasificación Heurística  1.1.1 Clasificación heurística en los sistemas de reglas  1.1.2 Estrategias de adquisición del conocimiento con clasificación heurística  1.1.3 Aplicación de la clasificación heurística o 1.2 Resolución Constructiva  1.2.1 Proponer y aplicar  1.2.2 Mínimo compromiso o 1.3 Hipótesis y Prueba Jerárquica
[editar] Métodos de resolución de problemas
Clasificación Heurística (Heuristic Classification) Resolución Constructiva (Constructive Problem Solving) Hipótesis y Prueba Jerárquica (Hierarchical Hipotesize and Test)
[editar] Clasificación Heurística
La clasificación es un método utilizado en muchos dominios. El elemento esencial de ésta consiste en que el experto escoge una categoría de un conjunto de soluciones previamente enumerado. En dominios simples, el disponer de las características esenciales de cada una de las categorías es suficiente para establecer la clase del problema y su solución. Esto no ocurre así cuando la complejidad del problema aumenta, pues las características esenciales son cada vez más difíciles de identificar. El objetivo de la técnica de clasificación heurística será obtener y representar el conocimiento necesario para que la asociación problema-solución se pueda realizar.
es decir. Refinamiento de la solución Haber identificado la abstracción de la solución reducirá el espacio de búsqueda. 3. De esta manera se debe reducir el espacio de búsqueda hasta encontrar la mejor solución. por lo general. Es decir. Abstracción de los datos Por lo general.: forma = pentágono ===> forma = polígono). siendo adecuada para cualquier problema en el que se pueda hacer una enumeración del espacio de soluciones.Se define como clasificación heurística a toda asociación no jerárquica entre datos y categorías que requiere de inferencias intermedias. 2. La solución corresponderá con la que mejor coincida con la abstracción de los datos. ahora será necesario buscar la mejor solución determinada por la solución abstracta. o de la utilización de más información. Asociación heurística Se busca la mayor coincidencia entre el caso abstraído y las soluciones. depende de conocimiento basado en la experiencia. Es válida para todas las tareas de análisis.g. y las coincidencias no serán exactas. el establecer la clase de un problema requiere realizar inferencias y transformaciones sobre éste.g. 400px Dentro de este proceso. Esta asociación es de naturaleza heurística. se hace una abstracción del caso concreto para acercarlo a las soluciones que se poseen. para poder asociarlo con la descripción de la clase. existirán excepciones. Le corresponde al experto decidir cuáles son esas características. convirtiéndolos en cualitativos (e. Esto puede necesitar de más deducciones. Cualitativa Supone abstraer sobre valores cuantitativos. La clasificación heurística se divide en tres etapas: 1.: Fiebre = 39 grados ===> Fiebre = alta). [editar] Clasificación heurística en los sistemas de reglas
. En la siguiente figura se puede ver un esquema del proceso. Tres son las más utilizadas:: Abstracción definicional Se deben extraer las características definitorias del problema y focalizar la búsqueda con éstas. la correspondencia entre caso y soluciones no será uno a uno. El esquema de razonamiento para hacer estas inferencias se ha de adquirir del experto. y. un punto importante es la abstracción de los datos. Generalización Se realiza abstracción sobre una jerarquía de conceptos (e. Se puede ver que esta metodología de resolución de problemas capta una gran cantidad de dominios.
Diferenciación de condiciones Determinar el grado de confianza a aplicar al resultado de las condiciones. El IC prueba casos ya resueltos para comprobar inconsistencias. Condicionalización de condiciones Buscar las condiciones de base que afectan a la confianza de las condiciones. confianza en las evidencias y las asociaciones evidencia-hipótesis). se comprueba el nuevo conocimiento con el experto y se empieza de nuevo.
. reduciendo de esta manera las interacciones entre diferentes partes del conocimiento. El proceso de refinamiento del sistema ha de hacerse paso a paso. El IC cambia la base de conocimiento. y además encuentran difícil el formalismo de las reglas. Esta labor iterativa se puede dividir para cada uno de los módulos que componen el sistema. 5. La metodología que se suele seguir es la siguiente: 1. Si no hay problemas se para. División de caminos Descubrir los sucesos intermedios entre hipótesis y síntomas que son más probables. [editar] Estrategias de adquisición del conocimiento con clasificación heurística La aplicación de la clasificación heurística a diferentes problemas ha dado con métodos que permiten dirigir la explicitación del conocimiento por parte del experto de una manera más sistemática. El experto da las nuevas reglas al IC. Condicionalización de síntomas Buscar las condiciones bajo las cuales se espera que aparezcan ciertos síntomas dada una hipótesis. la construcción de un sistema mediante clasificación heurística basado en reglas es una labor iterativa. cadenas de inferencia. evidencias. añadiendo nuevas reglas que cubran nuevos casos y vigilando las interacciones. 6. Si aparecen errores. Distinción de síntomas Identificar propiedades de síntomas que indican las causas originales.Por lo general. Algunos de los pasos que debe incluir la adquisición son los siguientes: Diferenciación Buscar los síntomas que distinguen entre hipótesis. 2. Se prueban nuevos casos. Frecuencia de condicionalización Buscar condiciones de base que hagan a una hipótesis más o menos probable. Diferenciación de caminos Buscar los eventos intermedios que pueden diferenciar hipótesis con similares evidencias. 3. 4. enfocando la labor de extracción en cada uno de los elementos que componen las reglas (hipótesis. A los expertos les es difícil dar las reglas que son capaces de realizar la labor de clasificación. si los hay se retorna al principio. hechos intermedios.
. Podríamos decidir que nuestras soluciones abstractas quedan definidas por los siguientes atributos:
Apoyo financiero: Valoración de la capacidad económica para responder al valor del crédito que solicita. El problema que se nos plantea tiene por lo tanto una labor de análisis que nos ha de predecir la fiabilidad de si cierta persona. Esta información ha de definir el estado financiero del solicitante. se decidirá si la cuantía solicitada es adecuada o si sólo se puede llegar hasta cierto límite. Bienes: Dinero o propiedades que puedan usarse para responder por el crédito o que se puedan embargar en caso de no devolución. Si tiene antecedentes de morosidad. Fiabilidad de devolución: Información sobre si el cliente tiene antecedentes económicos positivos o negativos. Si ha firmado cheques sin fondos. y en el caso de que se conceda. cuánto dinero solicita. El propósito de este sistema será examinar las solicitudes de créditos de clientes con pretensiones de crear una empresa para determinar si se les debe conceder y qué cuantía es la recomendable respecto a la que solicitan. Si tiene familiares que puedan responder por él. vamos a plantear un pequeño SBC para la concesión de créditos bancarios para creación de empresas. coches. será capaz de devolver un crédito si se lo concedemos. Supongamos que una solicitud contiene la siguiente información:
Si tiene avales bancarios. Tipo de empresa que quiere crear. El número de soluciones a las que podemos llegar es evidentemente finito: el crédito se concede. casas. el motivo por el que pide el crédito. Deberemos plantear cuatro tipos de elementos y los mecanismos para transformar unos en otros. El primero será cómo se plantearán los problemas al sistema. las solicitudes de crédito. etc. en ciertas condiciones.
Esta información deberá convertirse mediante el proceso de abstracción de datos en los problemas abstractos a partir de los cuales se hará el razonamiento. es decir. [editar] Aplicación de la clasificación heurística Como ejemplo de la técnica de clasificación heurística. qué elementos se corresponderán con los datos específicos.La conjunción de todas estas fases permiten construir la base de conocimiento necesaria para la resolución del problema. por lo tanto dirigiremos el planteamiento con las fases que necesita. Este apoyo se puede evaluar con la información sobre avales y personas allegadas que puedan responder por él. fincas. Cantidad de dinero que solicita. Si tiene cuentas corrientes. Todas estas características indican que la metodología de resolución que mejor encaja es la clasificación heurística. o no se concede. Si tiene créditos anteriores concedidos. y su valoración. etc.
Ahora nos faltan las reglas que nos harán la asociación heurística entre los problemas abstractos y las soluciones abstractas. pero además se rebajan los intereses que normalmente se ponen al crédito. harán falta reglas para crear la solución concreta indicando la cantidad final que se concede. bueno. pero se rebaja la cantidad solicitada. Aceptación con rebaja: se acepta el crédito. Un conjunto de reglas que cubre una pequeña parte del espacio de soluciones podría ser:
si apoyo financiero regular y bienes malo entonces denegar si fiabilidad mala o muy mala entonces denegar si apoyo financiero normal y bienes normal y viabilidad buena entonces aceptar con rebaja si apoyo financiero bueno y bienes normal y compromiso normal y viabilidad buena entonces aceptar si apoyo financiero bueno y bienes bueno y compromiso muy bueno y viabilidad muy buena entonces aceptar con interés preferente
. Aceptación con interés preferente: se concede la cantidad solicitada. regular. muy malo. 
Compromiso: Información sobre si ya se tienen compromisos económicos con esa persona o si se tienen intereses especiales con ella. en este caso también hará falta generar una solución concreta. malo. Aceptación: se acepta el crédito tal como se solicita.
Supondremos que estos cinco atributos pueden tomar valores cualitativos que estarán dentro de este conjunto: muy bueno. como por ejemplo:
si avales > 10 millones o tío rico entonces apoyo financiero bueno si avales entre 10 millones y un millón entonces apoyo financiero normal si avales < 1 millón entonces apoyo financiero malo si suma bienes < 10 millones entonces bienes malo si suma bienes entre 10 y 20 millones entonces bienes normal si suma bienes > 20 millones entonces bienes bien si cheques sin fondos o moroso entonces fiabilidad muy mala si fábrica de agujeros entonces viabilidad muy mala si hamburguesería o heladería entonces viabilidad normal si grandes almacenes o proveedor de Internet entonces viabilidad muy buena si concedido crédito < 1 millón entonces compromiso regular si concedido crédito > 10 millones o hermano del director entonces compromiso bueno
Denegación: no hay crédito para el cliente. Para realizar la abstracción de datos se podrían dar un conjunto de reglas que harían la transformación. Viabilidad de la empresa: Tipo de empresa que se quiere crear y su posible futuro. normal.
. 2. para de esta manera plantear las restricciones que se tienen que cumplir. Mínimo compromiso (Least commitment). todos los sistemas que incluyen tareas de síntesis. Proponer un operador: se seleccionan operaciones plausibles sobre el estado actual. 3. en problemas de diseño. Restricciones respecto a las entradas y salidas.
[editar] Resolución Constructiva
En contraste con la clasificación heurística. Interacciones entre estos dos tipos de restricciones. sino que la solución ha de construirse. nos hacen falta reglas para poder generar soluciones concretas en los casos que son necesarias... Restricciones en la configuración de los componentes.Por último. el experto debe tener una idea clara de la descomposición en tareas del problema y de las relaciones espacio-temporales entre éstas. Dos son las estrategias generales que se siguen para la resolución de este tipo de problemas:
Proponer y aplicar (Propose and apply). Los pasos que se siguen en esta metodología son los siguientes. pero obtener una solución satisfactoria es computacionalmente prohibitivo. o de planificación. Por ejemplo.
[editar] Proponer y aplicar En principio. y por lo general. algunas reglas podrían ser:
si aceptación con rebaja y petición > 5 millones y bienes = 5 millones entonces rebaja a 5 millones si aceptación con interés preferente y petición > 10 millones y bienes > 10 millones entonces rebaja de un 1% de interés si aceptación con interés preferente y hermano del director entonces rebaja de un 2% de interés. para cada tarea a realizar para alcanzar la solución:
Inicializar el objetivo: se crea el elemento que define el estado actual. Este conocimiento debe incluir: 1. Podar operadores: se eliminan operadores de acuerdo con criterios globales. hay dominios en los que las soluciones no se pueden enumerar a priori. Se han de definir también las operaciones que se pueden efectuar en cada estado de la resolución.. modelo que debe contener conocimiento acerca de las restricciones que se deben satisfacer. Estos criterios globales consistirán en criterios de consistencia generales que
. cuándo se pueden aplicar y cuáles son sus efectos. Este tipo de problemas se pueden atacar mediante métodos no guiados por conocimiento. Construir una solución necesita que exista un modelo de la estructura y el comportamiento del objeto que se desea construir.
se ve claramente que no mejorarán la solución (e. Es en este punto donde interviene el conocimiento del experto para realizar la evaluación de los operadores.
permiten descartar operadores que. es decir. Evaluar operadores: se comparan los efectos de los operadores sobre la solución y se evalúa su resultado. Está indicado para problemas en los que:
El espacio de soluciones es muy grande.
El conocimiento del experto ha de aparecer en la evaluación de los efectos de los operadores sobre las restricciones. menos restricciones imponga sobre el próximo paso. Esta modificación no tiene por qué ser precisamente deshacer el último paso que se realizó. escoger la acción que menos restricciones imponga sobre la solución y. Esta modificación ha de hacerse de acuerdo con la heurística de mínimo compromiso. La estructuración en forma jerárquica ayuda a plantear el problema y a focalizar la solución. o reconsiderando si no. Seleccionar un operador: se escoge el operador mejor evaluado. por lo tanto. La estrategia sería la siguiente:
Partir de una solución inicial no óptima. aún siendo aplicables.
Parte de la idea de que el espacio de soluciones está organizado jerárquicamente. de manera que en niveles más altos se encuentran soluciones más generales.g. se intenta deshacer alguno de los pasos anteriores.
[editar] Mínimo compromiso Un planteamiento alternativo consiste en partir de soluciones parciales e ir reformándolas hasta llegar a la solución. pero que satisfaga las restricciones. Aplicar el operador: se aplica el operador al estado actual.
[editar] Hipótesis y Prueba Jerárquica
Esta metodología combina aspectos de la clasificación heurística y la resolución constructiva de problemas. continuando si se ha cumplido. tanto para descender hacia soluciones más concretas como para descartar ramas. procurando que las modificaciones sean las mínimas.: no tiene sentido escoger el operador que deshaga el efecto del último operador aplicado). Evaluar el objetivo: Se comprueba si se ha llegado al objetivo.
. de manera que se pueda escoger siempre el operador con menos efecto sobre éstas y que permita más libertad de movimientos. Será labor del experto el definir la jerarquía y el conocimiento necesario para evaluar el estado de la solución en cada nodo. Si la modificación viola alguna de las restricciones. La solución puede ser una combinación de un conjunto de hipótesis. pero enumerable. que se deben refinar mediante el conocimiento que guiará a través del árbol de soluciones a soluciones más concretas. Hacer una modificación sobre la solución.
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