IELE4313 Aprendizaje y Evolución Orientados al Control
El curso tiene como objetivo presentar técnicas de control inteligente, de optimización distribuida en red y de teoría de juegos. Estas técnicas se componen de elementos basados en toma decisiones, aprendizaje, optimización, evolución y el hecho de forrajear. El curso arranca con una descripción del concepto de control inteligente, los elementos que este abarca y se centra en la toma de decisiones, particularmente en la lógica difusa, las redes neuronales aplicadas al control, y el control predictivo basado en modelos. Como parte de las técnicas de toma decisión existe una que abarca no solo dicho área, sino la de optimalidad y aprendizaje: la teoría de juegos y la teoría de juegos evolutiva. Luego de presentar los conceptos básicos de los juegos tradicionales, se hace énfasis en las dinámicas poblacionales y los juegos evolutivos buscando mostrar las conexiones que se han venido desarrollando en los últimos años y su relación con el control. Múltiples aplicaciones se muestran, además de repasar conceptos en la parte de teoría de grafos y el consenso, para así mostrar su relación la optimización distribuida en red. Finalmente, el curso cierra con aspectos evolutivos mostrando uno de sus algoritmos clásicos, i.e., los algoritmos genéticos. A su vez, se presentan otros algoritmos inspirados en la naturaleza como aquellos basados en la teoría del comportamiento ecológico, los cuáles han sido utilizados para desarrollar técnicas de control. El uso de herramientas de simulación (e.g., Matlab) ayudará a ilustrar los conceptos expuestos en clase. Al final del curso se espera que el estudiante se haya visto expuesto a una serie de técnicas, las cuales pueden generar nuevos tópicos de investigación. La evaluación del curso se basará en una serie de tareas y proyectos que serán asignados en el transcurso del semestre.
Periodo en el que se ofrece el curso
202210
Idioma en el que se ofrece el curso
Español
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