Análisis comparativo de algoritmos neuro computacionales biológicos para proceso cognitivo de la memoria y su aplicación en el robot Nao

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dc.contributor.advisorCeli Sánchez, Carmen Johanna-
dc.contributor.authorGómez Vega, Andrés Santiago-
dc.contributor.authorGuerrero Rivera, Omar Fernando-
dc.date.accessioned2016-11-30T16:47:20Z-
dc.date.available2016-11-30T16:47:20Z-
dc.date.issued2016-03-
dc.identifier.urihttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/13083-
dc.descriptionThis article presents a detailed neuro-computational algorithms study, the first based on reinforcement learning called Q-learning and the second based on information or updated algorithm called A* Star, and then compare them in principle from its theoretical concepts through its mathematical form and then with the prior knowledge of its structure, implement them in a humanoid robot NAO. This implementation is carried out by programming software called choreographe, which is understandable to the robot named Naoqi and allows the programming language Python. First the algorithms used individually to verify their behavior in the humanoid robot NAO and identify efficiency in the interaction in the real world, for which an environment is created in the form of maze. With both algorithms, A* and Q-Learning, compares two parameters: runtime and number of iterations to complete learning.en_US
dc.description.abstractEste artículo presenta un detallado estudio de algoritmos neuro-computacionales, el primero basado en el aprendizaje de refuerzo llamado Q-learning y el segundo basado en información o algoritmo actualizado llamado A * Star y luego comparándolos en principio con sus conceptos teóricos a través de su forma matemática y Entonces con el conocimiento previo de su estructura, implementarlos en un robot humanoide NAO. Esta implementación se lleva a cabo mediante la programación de software llamado choreographe, que es comprensible para el robot llamado Naoqi y permite el lenguaje de programación Python. Primero los algoritmos utilizados individualmente para verificar su comportamiento en el robot humanoide NAO e identificar la eficiencia en la interacción en el mundo real, para lo cual se crea un ambiente en forma de laberinto. Con ambos algoritmos, A * y Q-Learning, compara dos parámetros: runtime y número de iteraciones para completar el aprendizaje.en_US
dc.language.isospaen_US
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALen_US
dc.subjectAPRENDIZAJE EXPERIMENTALen_US
dc.subjectPROGRAMAS PARA COMPUTADORen_US
dc.titleAnálisis comparativo de algoritmos neuro computacionales biológicos para proceso cognitivo de la memoria y su aplicación en el robot Naoen_US
dc.typebachelorThesisen_US
ups.carreraIngeniería Electrónica-
ups.sedeSede Quito-
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