Razonamiento inductivo para minimizar respuesta a mínimos locales en algoritmo de campos potenciales artificiales

En este documento se presenta la propuesta de un algoritmo de razonamiento inductivo, el cual se incorpora en la simulación de un robot móvil, que realiza diferentes trayectorias por medio del método de campos potenciales artificiales, esto con el fin de poder minimizar el problema de mínimos locales que presenta este método de planeación de trayectorias. El campo potencial artificial es simulado con modelos matemáticos que provee el área de vectores, y se desarrolla en el entorno de Python, el algoritmo de razonamiento se hace por medio de árboles de decisiones, ya que esta técnica funciona de forma parecida a como se genera el razonamiento inductivo. Se obtienen resultados que deja en evidencia que un algoritmo de razonamiento es un modelo que ofrece diferentes soluciones según la situación en la que se incorpore, en este caso en un campo potencial artificial, y que tomara las mejores decisiones sin importar el contexto en el que se encuentre.

• Autores: Espitia Cuervo, Juan Gabriel
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40484
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/40484
• Palabra clave: Arboles de decisión; Dataframe; Campo potencial artificial; Razonamiento; Razonamiento inductivo; Robótica móvil; Tecnología en Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas; Inducción (Razonamiento); Robótica móvil -- Investigaciones; Reasoning; Artificial potential; Dataframe; Decisión trees; Inductive reasoning; Mobile robotics
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional