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Solución: 
Primero determinamos si la función dada es linealmente separable: 
𝑋1 𝑋2 𝑋1𝑋2 ¬𝑋1 ¬𝑋2 ¬𝑋1¬𝑋2 
1 1 0 0 0 0 
0 0 0 1 1 0 
1 0 1 0 1 0 
0 1 0 1 0 1 
 
Como se puede apreciar en la tabla, la función es linealmente separable, lo que nos 
permite representarla en una ULU. 
Evaluación por cada caso: 
(𝑋0𝑊0) + (𝑋1𝑊1) + (𝑋2𝑊2) = (1𝑥(−0.5)) + (1𝑥1) + (1𝑥(−1)) = −0,5 
(𝑋0𝑊0) + (𝑋1𝑊1) + (𝑋2𝑊2) = (1𝑥(−0.5)) + (0𝑥1) + (0𝑥(−1)) = −0,5 
(𝑋0𝑊0) + (𝑋1𝑊1) + (𝑋2𝑊2) = (1𝑥(−0.5)) + (1𝑥1) + (0𝑥(−1)) = 0,5 
(𝑋0𝑊0) + (𝑋1𝑊1) + (𝑋2𝑊2) = (1𝑥(−0.5)) + (0𝑥1) + (1𝑥(−1)) = −1,5 
 
Con los valores de los pesos actuales, la condición (𝑋0𝑊0) + (𝑋1𝑊1) + (𝑋2𝑊2) > 0 solo 
se cumple en uno de los casos. Sería necesario aplicar un algoritmo de entrenamiento 
de ULU para ajustar los pesos de forma adecuada y conseguir que se cumpla la 
condición establecida. 
1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2
Solución: 
Basándonos en los datos del planteamiento, construimos el siguiente modelo: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Donde la función sumatoria es: calcular 𝑌 
 
(𝑋1𝑊1) + (𝑋2𝑊2) + (𝑋3𝑊3) + 𝑊3 
 
Si 𝑌 ≠ 𝑑 
 
Modificar: 
∆𝑊𝑗 = 𝑛(𝑑 − 𝑦) 𝑐𝑜𝑛 𝑗 = {1,2,3} 
Nuevo peso quedará como: 
𝑊𝑗
(1)
= 𝑊𝑗
(1)
+ ∆𝑊𝑗
(1)
 
Se calcula nuevamente 𝑌 
1) Primer conjunto de datos. 
(𝑋1𝑊1) + (𝑋2𝑊2) + (𝑋3𝑊3) + 𝑊3 = (0𝑥1) + (1𝑥(−0.2)) + (1𝑥(−0.2)) + (−0.2) = −0.6 
Evaluar condición de umbral: 
−0.6 < 0 
𝑈𝑚𝑏𝑟𝑎𝑙 → {𝑆𝑖 𝑆 > 0 = 1; 𝑐𝑎𝑠𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑟𝑖𝑜: 0} 
𝑋1{0} 
𝑋2{1} 
𝑋3{1} 
∑ 
𝑌 
𝑊1 
 
{1; 0.5} 
𝑊2 
 
{−0.2; 0.3} 
𝑊3 
 
{−0.2; 0.7} 
𝑛 = 0.5 
3
No cumple con la condición. Se actualizan los pesos con la fórmula dada. 
∆𝑊𝑗 = 0.5(1 − (−0.6)) = 0.8 
Los nuevos pesos quedan de la siguiente forma: 
𝑊1 = 1 + 0.8 = 1.8 
𝑊2 = −0.2 + 0.8 = 0.6 
𝑊3 = −0.2 + 0.8 = 0.6 
Se repite el cálculo con los pesos actualizados: 
(𝑋1𝑊1) + (𝑋2𝑊2) + (𝑋3𝑊3) + 𝑊3 = (0𝑥1.8) + (1𝑥0.6) + (1𝑥0.6) + (0.6) = 1.8 
Evaluar condición del umbral: 
1.8 > 0 
La condición se cumple. 
Fin del algoritmo. 
2) Segundo conjunto de datos. 
(𝑋1𝑊1) + (𝑋2𝑊2) + (𝑋3𝑊3) + 𝑊3 = (0𝑥0.5) + (1𝑥0.3) + (1𝑥0.7) + 0.7 = 1.7 
Evaluar condición del umbral: 
1.7 > 0 
La condición se cumple. 
Fin del algoritmo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
4
 
 
 
 
 
 
 
 
Solución: 
Estado: es la posición de cada pieza en un momento dado en el recinto de 2x2 
Acción: Desplazamiento de una pieza a un espacio libre contiguo. Solo pueden ocurrir 
las siguientes acciones: arriba, abajo, izquierda y derecha. Existe una limitante, en la 
cual solo puede moverse una pieza por jugada, a una única posición disponible. 
Espacio de estados: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1 2 
3 
3 
2 1 
3 1 
2 
3 1 
 2 
 1 
3 2 
 3 
2 1 
1 
3 2 
1 2 
3 
2 3 
 1 
2 3 
1 
2 
1 3 
 2 
1 3 
1 2 
 3 
1 2 
 3 
Estado objetivo 
0 
1 
0 
1 
2 
4 
0 
0 
1 
0 
1 
2 
4 
5
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6
Solución: 
Inicio. 
Se crea nodo inicial 𝑛0 y se inserta en la lista “ABIERTOS”. 
Iteración Resultado Estado 
0 
 
 CERRADOS=[] 
ABIERTOS=[S] 
 
Lista de ABIERTOS no vacía 
1 
 
CERRADOS=[S] 
ABIERTOS=[B(10), A(12)] 
 
Lista de ABIERTOS no vacía 
 
S no es el nodo objetivo 
2 
 
CERRADOS=[B,S] 
ABIERTOS=[H(7),A(11), 
E(12)] 
 
Se actualiza puntero en A, 
por tener menor costo. 
 
Lista de ABIERTOS no vacía 
 
B no es el nodo objetivo 
3 
 
CERRADOS=[H,B,S] 
ABIERTOS=[G(5),A(11),C(12) 
E(12)] 
 
Lista de ABIERTOS no vacía 
 
H no es el nodo objetivo 
 
En la siguiente iteración, se detectaría que G es el nodo objetivo. 
Secuencia óptima: 𝑆, 𝐵, 𝐻, 𝐺 
𝑆 𝑓𝑛 = 0 + 13 
𝑆 13 
𝐵 𝑓𝑛 = 4 + 6 𝐴 𝑓𝑛 = 3 + 9 
𝑀 = [𝐴, 𝐵] 
𝑇𝑟 
𝑇𝑟 
𝑆 13 
𝐵 10 𝐴 𝑓𝑛 = 2 + 9 
𝑀 = [𝐴, 𝐸, 𝐻] 𝑇𝑟 
𝐸 𝑓𝑛 = 2 + 10 𝐻 𝑓𝑛 = 3 + 4 
𝑆 13 
𝐵 10 𝐴 11 
𝑀 = [𝐺, 𝐶] 𝑇𝑟 
𝐸 12 𝐻 7 
𝐺 𝑓𝑛 = 5 + 0 𝐶 𝑓𝑛 = 4 + 8 
7
equiofica
Cuadro de Texto
Fuente del algoritmo: Nilsson [2001] Inteligencia Artificial. Una nueva síntesis. (p. 128-129).
 
 
 
 
 
 
Solución: 
Definimos las variables: 
𝑀(𝑥) → 𝑀𝑎𝑟í𝑎 
𝐽(𝑥) → 𝐽𝑜𝑠é 
𝑉(𝑥) → 𝑉í𝑐𝑡𝑜𝑟 
𝐴(𝑥) → 𝑥 𝑒𝑠 𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 
𝐶(𝑥) → 𝐶ó𝑚𝑖𝑐𝑜 
𝐷(𝑥) → 𝐷𝑟𝑎𝑚á𝑡𝑖𝑐𝑜 
𝑅(𝑥) → 𝑟𝑜𝑙 𝑑𝑒 𝑥 
 
1) María, José y Víctor son actores: 
∃(𝑥)(𝐴(𝑥) → 𝑀(𝑥) ∧ 𝐽(𝑥) ∧ 𝑉(𝑥)) 
2) Cada actor es cómico o dramático: 
∀(𝑥)(𝐴(𝑥) → 𝐶(𝑥) ∨ 𝐷(𝑥)) 
3) Un actor cómico actúa en roles cómicos: 
∃(𝑥)(𝐴(𝑥) → 𝐶(𝑥)(𝑅(𝑥) → 𝐶(𝑥))) 
4) María y José actúan en roles cómicos: 
∃(𝑥)(𝐴(𝑥) → 𝐶(𝑥)(𝑀(𝑥) ∧ 𝐽(𝑥))) 
5) Víctor no es actor dramático: 
∃(𝑥)(𝐴(𝑥) → 𝑉(𝑥)(¬𝐷(𝑥))) 
8
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Solución: 
Se crea el árbol de búsqueda de acuerdo a lo planteado en el enunciado: 
 
9
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Aprobar Hipoteca 
Aprobar 
Aprobar Aprobar 
Tipo de Cliente Cantidad solicitada 
Tipo de Ingreso 
* 
Mayor al valor de la 
vivienda 
Mínimo 5000 UM 
Máximo 10000 UM 
Mayor a 250 UM Mayor 500 
UM 
Menor de 38 años 
Antigüedad 
Preferencial 
Empresario 
Cuenta nómina 
Menos de 2 años en 
el banco 
Flujo de Caja 
mayor a 5000 UM 
Más de 10 años 
en el banco 
* 
Notación: 
Conjunción 
Negación 
O lógica 
* 
* 
* 
10
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
11
Solución: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
12
Partiendo de la red semántica planteada, y en el entendido de que la herencia es 
aplicable a cada enlace de un nodo hijo con un nodo padre, y que de esta herencia se 
establece un nivel de relación conceptual de los atributos dentro de esa rama, podemos 
inferir que entre los nodos que representan los tipos de células, no se cumple la 
propiedad de herencia. Los atributos correspondientes a cada nodo, no se relacionan 
conceptualmente, y no son aplicables entre sí. Ejemplo: el agente causal del Dengue 
Hemorrágico, no podría “alimentarse” de savia, por cuanto esta es una propiedad de las 
células de tipo vegetal, en específico, los áfidos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
13
Solución: 
 
1) 𝑃(¬𝐴, 𝐵, ¬𝐶, 𝐷) = 𝑃(¬𝐴)𝑃(𝐵|¬𝐴, ¬𝐶)𝑃(¬𝐶|¬𝐴, 𝐵, 𝐷) 𝑃(𝐷|¬𝐴, 𝐵, ¬𝐶) 
= 0.9𝑥0.5𝑥0.2𝑥0.6 = 0.054 
 
2) 𝑃(¬𝐶|𝐴, ¬𝐵) = 𝑃(¬𝐶|𝐴)𝑃(¬𝐶|𝐵) = 0.3𝑥0.3 = 0.9 
 
3) 𝑃(𝐴|𝐵, 𝐶, 𝐷) =
𝑃(𝐵,𝐶,𝐷|𝐴)𝑃(𝐴)
𝑃(𝐵,𝐶,𝐷)
 
Resolviendo 𝑃(𝐵, 𝐶, 𝐷) = 𝑃(𝐵)𝑃(𝐶|𝐵)𝑃(𝐷|𝐵𝐶) = 0.5𝑥0.7𝑥0.6 = 0.21 
Resolviendo 𝑃(𝐵, 𝐶, 𝐷|𝐴) = 0.5𝑥0.7𝑥0.9 = 0.315 
Entonces: 
(𝐴|𝐵, 𝐶, 𝐷) =
𝑃(𝐵, 𝐶, 𝐷|𝐴)𝑃(𝐴)
𝑃(𝐵, 𝐶, 𝐷)
=
0.315𝑥0.1
0.21
= 0.15 
 
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