Evasión de Obstáculos en 3D con Redes Neuronales-Edición Única

Cárdenas Cisneros, Gerardo Alberto

Evasión de Obstáculos en 3D con Redes Neuronales-Edición Única

dc.contributor.advisor	Martínez Alfaro, Horacio
dc.contributor.committeemember	Valenzuela Rendón, Manuel
dc.contributor.committeemember	Garrido Luna, Leonardo
dc.contributor.department	Campus Monterrey	en
dc.contributor.mentor	Garza Salazar, David
dc.creator	Cárdenas Cisneros, Gerardo Alberto
dc.date.accessioned	2015-08-17T09:55:45Z	en
dc.date.available	2015-08-17T09:55:45Z	en
dc.date.issued	2002-05-01
dc.description.abstract	En esta tesis se propone emplear una red neuronal para guiar a un agente virtual para que alcance a un objeto meta, evadiendo los obstáculos que se antepongan en su camino; donde estos y el objeto meta tienen la capacidad de trasladarse por un mundo tridimensional. El tipo de red neuronal utilizado es un modelo neuronal de inhibición lateral multiplicativa, descubierto por Hodgkin y Huxley; y que presenta la capacidad de adaptación ante cambios del ambiente. Precisamente, esta característica es la que se explota en este trabajo para lograr la evasión de obstáculos, al hacer que el agente virtual se adapte a los cambios drásticos de dirección de movimiento de las entidades presentes en el ambiente (meta y obstáculos).
dc.identificator	Campo\|\|7\|\|33\|\|3304\|\|120304
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11285/568256	en
dc.language	spa
dc.publisher	Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	*
dc.subject.classification	Area::INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES::INTELIGENCIA ARTIFICIAL	es_MX
dc.title	Evasión de Obstáculos en 3D con Redes Neuronales-Edición Única	en
dc.type	Tesis de maestría
refterms.dateFOA	2018-03-12T11:44:51Z
refterms.dateFOA	2018-03-12T11:44:51Z