El registro de estadísticas de aprendizaje del SAR se realiza en función del intervalo de n ciclos, seleccionado en la configuración del SAR (subsección 4.2.2.1).Se describen a continuación las estadísticas registradas por el SAR (sobre la base del intervalo de n ciclos) de: Cantidad situaciones; teorías acumuladas; utilidad teorías [0-0.25]; utilidad teorías [>0.25-0.5]; utilidad teorías [>0.5- 0.75]; utilidad teorías [>0.75-1]; cantidad de planes; cantidad de planes exitosos; cantidad de planes sin éxito, cantidad de azares; relación P/K1 [0-0.25]; P/K2 relación [>0.25-0.5]; relación P/K3[>0.5-
0.75]; relación P/K4[>0.75-1]; relación P/K general; cantidad de ciclos exitosos .
Para el registro de la estadística de “Cantidad Ciclos Exitosos”, que representa la cantidad de ciclos que finalizaron con la aplicación de una teoría cuya utilidad (U), resultó superior a 0,75, se debe considerar que es un valor que se acumula solamente durante la actuación del SAR. Se inicia en cero (0) y aumenta en 1 cada vez que el robot realizó un ciclo percepción- acción, en el cual finaliza con una teoría cuya utilidad (U), resulta mayor a 0.75. Se detalla un ejemplo en la tabla 4.2.
Para el registro de las estadísticas de “Planes Exitosos” (en función de la subsección 4.4.7), se consideran: [a] cantidad planes (construidos), ésta es la cantidad de planes que se pudieron construir a lo largo de la ejecución, [b] la cantidad de planes exitosos, es la cantidad de planes que llegaron a su fin habiendo pasado por todos los eslabones de la cadena del plan. [c] la cantidad de planes sin éxito. Luego, se puede obtener el porcentaje de planes exitosos de la relación entre la “Cantidad de Planes Exitosos” y “Cantidad Planes Construidos (cantidad de planes exitosos más cantidad de planes sin éxito). Finalmente se debe considerar que esta estadística es útil para el planificador clásico (SARp) y sus métodos asociados, excepto para el planificador ranking (SARr) ya que éste último sólo realiza planes de longitud igual a uno.
SOLUCION PROPUESTA MODELO DE CICLO DE VIDA PARA EL APRENDIZAJE BASADO EN COMPARTICIÓN DE CONOCIMIENTOS EN SAR
TESIS DOCTORAL EN CIENCIAS INFORMÁTICAS JORGE IERACHE89
Inicio corrida del SAR
- El robot inicia la simulación obteniendo “Situación Inicial” (Si) de la lectura de sus sensores
inicial
|CICLO 0 | Cantidad. Ciclos Exitosos = 0
- El robot finaliza el CICLO 0 habiendo ejecutado la Acción “A” y obteniendo la “Situación Final”
(Sf) de la lectura de sus sensores final
- El sistema arma la teoría local TL = (Si ; A ; Sf) cuya utilidad es = 0,89
- Como 0,89 es >= 0,75, se aumenta en 1 la “Cantidad. Ciclos Exitosos”
|CICLO 1 | Cantidad. Ciclos Exitosos = 1
- El robot inicia el CICLO 1 obteniendo una nueva “Situación Inicial” (Si) de la lectura de sus sensores inicial (es igual a la Sf anterior)
- El robot finaliza el CICLO 1 habiendo ejecutado la Acción “A” y obteniendo la “Situación Final” (Sf) de la lectura de sus sensores final
- El sistema nuevamente arma la teoría local TL = (Si ; A ; Sf) cuya utilidad es = 0,53 - Como 0,53 es < 0,75, no se aumenta la “Cantidad. Ciclos Exitosos”
|CICLO 2 | Cantidad. Ciclos Exitosos = 1
Y así sucesivamente durante los n ciclos restante se evalúa la utilidad de la teoría Fin
Tabla 4.2 Ejemplo Cantidad de Ciclos Exitoso del SAR
El registro de la estadística de “Cantidad de Acciones al Azar”, se obtiene de contabilizar la cantidad de planes que recurren a acciones al azar, debido a que el SAR tuvo que ejecutar una acción al azar, dado que no pudo obtener un plan que se pudiera utilizar.
El registro de “Cantidad de Teorías Exitosas” se contabilizará sobre la base de las teorías acumuladas más las que se originan en la actuación del SAR, cuya utilidad es superior a 0,75. Se calcula igual tanto para un SARr y como para un SARp. Para determinar la cantidad teorías exitosas que se obtienen durante la actuación del SAR, se considera la acumulación de éstas solamente durante la simulación, se inicia en cero (0) y aumenta en uno (1), cada vez que el SAR realiza un ciclo en el cual finaliza con una Teoría con utilidad (U) mayor a 0,75. Se presenta un ejemplo en la tabla 4-3.
Inicio corrida del SAR
- Robot inicia simulación con una base de conocimientos de teorías con 5000 teorías, de las
cuales 1500 son teorías con U>0.75
- Entonces, Cantidad de Teorías Exitosas en el ciclo 1 es = 1500.
- En el ciclo 1 no se obtiene ninguna teoría nueva Æ Cantidad de Teorías Exitosas en el ciclo 2 es
= 1500.
- Luego, en el ciclo 2, se obtiene una nueva teoría con U = 0,85
- Entonces, en el ciclo 3 Cantidad de Teorías Exitosas en el ciclo 3 es = 1501
En ciclo 3: Cantidad. Teorías Exitosas = 1501; Cantidad de Teorías Exitosas en la actuación hasta el ciclo n =3 ,Cantidad. Teorías totales = 5001
Y así sucesivamente durante los n ciclos restante se evalúa la utilidad de la teoría Fin
Tabla 4.3 Ejemplo Cantidad de Teorías Exitosas del SAR
El registro de la “Cantidad de Teorías por Intervalos de Utilidad”, se desarrolla sobre la base de la cantidad de intervalos de distribución de utilidad seleccionados. El intervalo de distribución de utilidad que se establece en la actividad de configuración de estadísticas en el marco de la configuración del SAR, determina los umbrales que se generarán para catalogar las teorías por utilidad (U). La cantidad de intervalos en los que se divide el rango de utilidad (U) de una teoría, es entre cero (0) y uno (1).En este orden si se seleccionan dos (2) intervalos, resultaran las teorías agrupadas por utilidad (U) donde el primer intervalo se corresponde con las teorías cuya utilidad (U): 0,01< U <= 0,50 y el segundo intervalo se corresponde con las teorías cuya utilidad (U): 0,50< U <=1. Por defecto se seleccionan cuatro intervalos (4), en donde el primer intervalo se corresponde con las teorías cuya utilidad (U): 0,01< U <= 0,25 el segundo intervalo se corresponde con las teorías cuya utilidad (U): 0,25< U <= 0,50, el tercer intervalo se corresponde con las teorías cuya utilidad (U): 0,50< U <= 0,75, el cuarto intervalo se corresponde con las teorías cuya utilidad (U): 0,75< U < =1. De esta forma se pueden registrar la cantidad de teorías distribuidas por rango de utilidad.
Se consideran teorías exitosas aquellas teorías que pertenecen al cuarto rango, cuya utilidad (U), se encuentra entre: 0,75< U < =1.
Independientemente de la configuración de estadísticas a registrar por el SAR, se registran en el archivo de estadísticas la relación entre la cantidad acumulada de P/K y la cantidad de teorías de acuerdo a los siguientes rangos: P/K1 [0-0.25]; P/K2 relación [>0.25-0.5]; P/K3 [>0.5-0.75]; P/K4
[>0.75-1]; y la relación P/K general, producto de la suma de los valores obtenidos en cada rango. Se presenta un ejemplo en la tabla 4-4
SOLUCION PROPUESTA MODELO DE CICLO DE VIDA PARA EL APRENDIZAJE BASADO EN COMPARTICIÓN DE CONOCIMIENTOS EN SAR
TESIS DOCTORAL EN CIENCIAS INFORMÁTICAS JORGE IERACHE91
RelaciónP/K
Parámetro P (P): Cantidad de veces que teniendo la situación inicial Sinicial, se ejecutó la acción A y se obtuvo la situación final Sfinal.
Parámetro K (K):Cantidad de veces que teniendo la situación inicial Sinicial, se ejecutó la acción A
- Para las teorías dentro de un rango de Utilidad específico se va sumando el cociente P/K de las nuevas teorías que vayan apareciendo en ese rango.
- En el archivo de estadísticas se imprime el acumulado para el rango específico dividido por la
cantidad de Teorías dentro de ese rango. De esta manera el valor siempre estará entre 0 y 1 (0% y 100%).
Por ejemplo:
Ciclo 1: Se agrega Teoría 1 con P=1 y K=1 U=0,2 Ciclo 2: Se agrega Teoría 2 con P=1 y K=1 U=0,15
Ciclo 3: Se agrega Teoría 3 SIMILAR a Teoría 2 con P=1 y K=2 U=0,23 (Teoría 2 queda con P=1 y K=2) En el Ciclo 3, el P/K para el rango de Utilidad [0 ; 0,25] será 0,67 (67%) y se calcula de la siguiente manera:
- ∑ProbabilidadTotal = P/K (T1) + P/K (T2) + P/K (T3) = 1 + 1/2 + 1/2 = 2
- P/K para el Rango [0 ; 0,25] = ∑ProbabilidadTotal / CantTeoriasRango [0 ; 0,25] = 2/3 = 0,67
Tabla 4.4 Ejemplo Cantidad de Teorías Exitosas del SAR
El registro de estadística de aprendizaje del SAR “Cantidad de teorías Acumuladas” considera la totalidad de teorías que el SAR tiene en su base de conocimiento con independencia del rango de utilidad y de las teorías anteriores a la actuación del SAR
Para el registro de “Cantidad de Situaciones” se considera la cantidad de situaciones diferentes generadas por el SAR a lo largo de su actuación, contabilizado en función del intervalo de n ciclos determinado para el registro de estadísticas del SAR.
Para la determinación de “Cantidad de Teorías Nuevas” se considera el total de teorías acumuladas que surgen de la diferencia entre el intervalo de estadística n+1 y el intervalo n, de esta forma se obtiene la cantidad de teorías generadas en la actuación del SAR en función del intervalo de estadística de n ciclos seleccionado en la configuración. Finalmente se presenta en la Figura 4.27 el diagrama de actividad del módulo de estadística del SAR.
act Estadisticas
Regi strar
Estadísti cas Registrar Número de Ciclo Registrar Cantidad de Situaciones Registrar Cantidad de Teorías Acumuladas Registrar Cantidad de Teorías Exitosas Registrar Teorías Según
Interv alo de Distribución de Utilidad Registrar Cantidad de Ciclos Exitosos Registrar Cantidad de Planes Exitosos Registrar Cantidad de Azares Fi n Regi strar Estadísti cas Determinar Cantidad de Teorías Nuev as
Figura 4.27 Diagrama de Actividades del módulo estadísticas del SAR
En el Anexo J, se detalla un ejemplo del archivo de estadísticas registradas por el SAR durante su actuación durante n ciclos de percepción acción.