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Control inteligente de sistemas dinámicos

Datos generales de la materia

Modalidad
Presencial
Idioma
Castellano

Profesorado

NombreInstituciónCategoríaDoctor/aPerfil docenteÁreaEmail
D 'ANJOU D 'ANJOU, ALICIA EMILIAUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado Titular De UniversidadDoctoraNo bilingüeCiencia de la Computación e Inteligencia Artificialalicia.danjou@ehu.eus
DURO FERNANDEZ, RICHARD JOSEUniversidad de A CoruñaProfesorado Catedratico De UniversidadDoctorrichard.duro@udc.es

Competencias

DenominaciónPeso
Competencia para el análisis matemático formal del comportamiento de los sistemas dinámicos.20.0 %
Competencia para la construcción de modelos de sistemas físicos, biológicos y sociales mediante sistemas dinámicos.20.0 %
Competencia para el análisis y diseño de sistemas de control inteligente.20.0 %
Competencia para la simulación y evaluación de los sistemas de control diseñados.20.0 %
Competencia para la investigación bibliográfica y la presentación de resultados.20.0 %

Tipos de docencia

TipoHoras presencialesHoras no presencialesHoras totales
Magistral17.52643.5
Seminario7.511.519
P. Ordenador203050

Actividades formativas

DenominaciónHorasPorcentaje de presencialidad
Actividades propuestas por el equipo docente a través de la plataforma virtual0.00 %
Clases expositivas15.0100 %
Elaboración de informes y exposiciones22.530 %
Estudio sistematizado30.00 %
Horas de contacto virtual a través de la plataforma (participación en foros, consulta de dudas, etc)0.0100 %
Interacción con el docente en entornos virtuales0.030 %
Lectura y análisis prácticos30.050 %
Talleres de aplicación15.0100 %
Videoconferencias0.0100 %

Sistemas de evaluación

DenominaciónPonderación mínimaPonderación máxima
Asistencia y Participación15.0 % 25.0 %
Exposiciones30.0 % 40.0 %
OTROS0.0 % 10.0 %
Participación en los foros15.0 % 25.0 %
Pruebas de evaluación a distancia75.0 % 85.0 %
Trabajos Prácticos30.0 % 40.0 %

Temario

Tema 1. Introducción

1.1 Sistemas dinámicos y control inteligente

1.2 Robots autónomos como paradigma de sistema dinámico a controlar

- Aproximación basada en conocimiento

- Modelado del entorno

- Aproximación basada en comportamientos

Tema 2. Aproximaciones Evolutivas

2.1 Evolución artificial

- Representación de las estructuras a evolucionar

- Superficies o espacios de calidad

- Operadores genéticos utilizados en evolución artificial

- Algoritmos evolutivos tradicionales

2.2 Evolución en Robótica

- Codificación

- Evaluación de la calidad en robótica evolucionista

- Modelo energético

- Simulación vs. Realidad y transferencia de comportamientos.

2.3 Problemas y posibles soluciones

- Definición de algunos problemas

- Manejo de información temporal

- Algoritmos más modernos

- Consideración de múltiples objetivos y optimalidad de Pareto, NSGA II

- Neuroevolución y NEAT.

Tema 3. Arquitecturas de interconexión de controladores

3.1 Clasificación de arquitecturas de interconexión de comportamientos

3.2 Antecedentes

3.3 Una aproximación a la generación automática de jerarquía.

3.4 Sensorización virtual y reutilización de controladores

3.5 Modulación

Tema 4. El diseño del cuerpo como parte del sistema de control inteligente

4.1 Evolución del hardware y morfología

Tema 5. Mecanismos cognitivos como sistemas de control dinámico complejos

5.1 MDB, modelos de mundo, modelos internos y modelos de satisfacción.

5.2 Consolidación de modelos

5.3 Memoria a corto plazo

5.4 Memoria a largo plazo

5.5 Modelos inducidos

Tema 6. Sistemas Multicomponente y control de equipos

6.1 Introducción

6.2 Elementos de un SRM

6.3 Evolución tradicional de SRMs

6.4 Coevolución Asíncrona Situada

6.5 Caso particular de robots modulares

Tema 7. Control de sistemas. Representación externa y representación interna.

Tema 8. Identificación y control adaptativo

Tema 9. Redes neuronales

Tema 10. Técnicas de control mediante redes neuronales



Bibliografía

Bibliografía básica

Chaos and nonlinear Dynamics, R. C. Hilborn, Oxford University Press, 2000.



Nonlinear systems: analysis, stability, and control, S. Sastry, Springer, 1999



Handbook of Chaos and Control, H.G. Shuster, (ed.), Wiley-VCH, 1999.



Stable adaptive systems, K.S. Narendra, A.M. Annaswamy, Prentice-Hall, 1989.



K.S. Narendra, K. Parthasarathy, 1990. Identification and control of dynamical systems. using neural networks. IEEE Trans. Neural Networks, 1(1), pp. 4-27.



A.U. Levin, K.S. Narendra, 1993. Control of nonlinear dynamical systems using neural. networks : Controllability and stabilization. IEEE Trans. Neural Networks, 4(2), pp. 192-206.



A.U. Levin, K.S. Narendra, 1996. Control of nonlinear dynamical systems using neural networks- Part II: Observability, Identification, and control. IEEE Trans. Neural Networks, 7(1), pp. 30-42.



Revistas Científicas: APS journals, Chaos, International Journal of Bifurcation and Chaos, Neural Networks, IEEE publications.





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