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   <ow:Publication rdf:about="oai:riuma.uma.es:10630/25975">
      <dc:title>Algoritmos heurísticos para procesos de decisión de Markov</dc:title>
      <dc:creator>Ruiz Valverde, Antonio</dc:creator>
      <dc:contributor>Pérez-de-la-Cruz-Molina, José Luis</dc:contributor>
      <dc:subject>Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)</dc:subject>
      <dc:subject>Markov, Procesos de</dc:subject>
      <dc:subject>Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
      <dc:subject>Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
      <dc:description>En la actualidad se conocen un gran cúmulo de aplicaciones y prestaciones para la&#xd;
inteligencia artificial, es innegable la influencia residente en este campo en lo relativo al&#xd;
futuro de la informática. Pero hay que puntualizar que no todos los problemas son iguales, y,&#xd;
por lo tanto, tampoco la metodología más precisa para resolverlos.&#xd;
En este TFG estudiaremos concretamente un área del aprendizaje automático, conocida&#xd;
como aprendizaje por refuerzo, que trata de optimizar la toma de decisiones mediante la&#xd;
maximización de una recompensa o la minimización de un coste, a través de los procesos de&#xd;
decisión de Markov. Como veremos adelante, este sistema está basado en la idea de que, en&#xd;
problemas concretos, no podemos tener en cuenta la toma de decisiones como un proceso&#xd;
riguroso y sin fallos, si no que el proceso transitorio que arraiga en la toma de decisiones&#xd;
también puede llevar a error. Por ejemplo, aunque el algoritmo de un sistema autónomo&#xd;
móvil decida moverse en una dirección concreta para alcanzar su destino, es necesario tener&#xd;
en cuenta factores ambientales que sugieren un margen de error en el movimiento.&#xd;
El estudio se llevará a cabo mediante la implementación de una serie de algoritmos&#xd;
heurísticos para procesos de decisión de Markov, y, posteriormente, se hará una&#xd;
comparativa de estos algoritmos a través de la definición de una serie de casos de prueba&#xd;
con el fin de comprobar sus prestaciones y obtener conclusiones acerca de la optimalidad en&#xd;
su uso.&#xd;
En la memoria se detallará la teoría detrás de los procesos de Markov, así como la referente&#xd;
a los algoritmos implementados con pseudocódigo incluido. También se graficará los datos&#xd;
obtenidos en la aplicación de los algoritmos sobre los casos de prueba y se facilitará una&#xd;
copia del código para el interesado.</dc:description>
      <dc:date>2023-02-16T12:29:45Z</dc:date>
      <dc:date>2023-02-16T12:29:45Z</dc:date>
      <dc:date>2022-09</dc:date>
      <dc:type>bachelor thesis</dc:type>
      <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/25975</dc:identifier>
      <dc:language>spa</dc:language>
      <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
      <dc:rights>open access</dc:rights>
      <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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