Los agentes inteligentes, se tienden a interpretar como agentes aislados basados en diferentes tipos de arquitecturas: arquitectura de subsuncion, arquitectura de pizarra, arquitectura BDI y arquitecturas para la resoluci\u00f3n gen\u00e9rica de problemas.<\/p>\n
Debido al car\u00e1cter distribuido de los entornos y a la necesidad de cooperaci\u00f3n entre los agentes sobre todo en la soluci\u00f3n de problemas complejos, han ido surgiendo m\u00e9todos que permiten la colaboraci\u00f3n de varios agentes para lograr objetivos comunes. Para estos casos surgen los Sistemas Multi-Agentes (SMA),<\/p>\n
Existen dos formas de abordar el problema por medio de:
\n1. Agentes aislados.
\n2. Sistemas Multi-Agentes (SMA)<\/p>\n
La filosof\u00eda de trabajo de los Sistemas Multi-Agentes implica no s\u00f3lo la comunicaci\u00f3n entre agente sino tambi\u00e9n lograr una actuaci\u00f3n coordinada sobre el entorno. Este hecho aumenta la complejidad del desarrollo de los SMA, ya que obliga a realizar un estudio en todos sus detalles del entorno para detectar que acciones realizadas por un agente pueden afectar a otro agente y por supuesto al entorno en si.<\/p>\n
A la hora de construir un sistema multiagente hay que tener en cuenta las diferentes t\u00e9cnicas que se pueden aplicar tales como:
\n1. Orientaci\u00f3n a objetos.
\n\u2022 Estructura del sistema.
\n\u2022 Asignaci\u00f3n de responsabilidades.
\n2. Sistemas expertos.
\n\u2022 Definici\u00f3n del comportamiento.
\n\u2022 Representaci\u00f3n del conocimiento.
\n3. Inteligencia Artificial.
\n\u2022 Organizaci\u00f3n.
\n\u2022 Comunicaci\u00f3n de conocimiento.
\n\u2022 Coordinaci\u00f3n.<\/p>\n
Para los sistemas basados en agentes consideraremos que el agente debe tener las siguientes caracter\u00edsticas:
\n\u2022 Que tenga la capacidad de procesar conocimientos.
\n\u2022 Que puedan perseguir el cumplimiento de unos objetivos.
\n\u2022 Que sean capaces de influir en el entorno mediante acciones.
\n\u2022 Que las interacciones entre los agentes se puedan describir como acciones comunicativas.<\/p>\n
Al igual que los sistemas expertos, los agentes no se aplican a cualquier tipo tarea. Para su uso eficiente seria bueno, que la tarea tenga alguna de las siguientes caracter\u00edsticas:
\n\u2022 Situaciones donde los tipos de comunicaciones son complejos y diversos.
\n\u2022 Sistemas donde no es pr\u00e1ctico o posible el comportamiento imperativo de caso por caso. Los agentes tienen la ventaja de estar guiado por sus objetivos y no de procedimientos que partiendo de una entrada lleguen a una salida.
\n\u2022 Sistemas donde se requiere de negociaci\u00f3n, cooperaci\u00f3n y competencia entre las distintas entidades.
\n\u2022 Sistemas aut\u00f3nomos.
\n\u2022 Sistemas con propiedades modulares: distribuci\u00f3n, extensibilidad y flexibilidad.<\/p>\n
Aspectos del SMA
\n1. Los agentes realizan tareas o persiguen objetivos
\n2. Identificaci\u00f3n de objetivos generales y descomposici\u00f3n en objetivos m\u00e1s concretos que se pueden asignar a agentes
\n3. Qu\u00e9 interacciones existen entre agentes\/roles
\n4. Organizaci\u00f3n de la estructura del SMA, roles, relaciones de poder, workflows
\n5. Entidades y relaciones con el entorno del SMA<\/p>\n
1. Realizaci\u00f3n de tareas y control del estado mental del agente
\na) Funcionalidad del agente:
\n\u2022 Qu\u00e9 tareas sabe ejecutar
\n\u2022 Qu\u00e9 objetivos se compromete a alcanzar
\nb) Control del agente:
\n\u2022 Estado mental: Agregaci\u00f3n de entidades mentales tales como objetivos, creencias, compromisos, hechos.
\n\u2022 Gesti\u00f3n de estado mental: Creaci\u00f3n, destrucci\u00f3n, modificaci\u00f3n de las entidades del estado mental
\n\u2022 Procesador de estado mental: Reglas, planificaci\u00f3n, etc.<\/p>\n
2. Identificaci\u00f3n y descomposici\u00f3n de objetivos
\na) Objetivo (Situaci\u00f3n deseada):
\n\u2022 Conjunto de estados que el agente quiere lograr, mantener, o evitar
\n\u2022 Una funci\u00f3n de utilidad que maximizar
\n\u2022 Responde a \u00bfpor qu\u00e9?
\nb) Tarea: Transiciones de estado
\n\u2022 Conduce a la consecuci\u00f3n de objetivos
\n\u2022 Responde a \u00bfc\u00f3mo?<\/p>\n
3. Interacci\u00f3n entre los agentes
\na) Intercambio de conocimiento o peticiones (intencionalidad) entre agentes
\nb) Define las interacciones entre los agentes o entre agentes y humanos
\n\u2022 Se definen a alto nivel, en dise\u00f1o se detalla el protocolo de interacci\u00f3n
\n\u2022 Se puede usar el concepto de protocolo de interacci\u00f3n de Agent UML o los protocolos de Gaia<\/p>\n
4. Organizaci\u00f3n de la estructura
\na) Descomposici\u00f3n de la estructura en grupos y flujos de trabajo.
\n\u2022 Interrelaci\u00f3n de tareas en flujos de trabajo
\n\u2022 Relaciones entre agentes respecto a las tareas
\n\u2022 Recursos disponibles y asignaci\u00f3n
\nb) Relaciones sociales
\n\u2022 Relaciones de poder (p.ej. subordinaci\u00f3n) y cliente\/servidor entre agentes
\n\u2022 Relaciones entre grupos
\n\u2022 Relaciones entre organizaciones
\nc) Funcionalidad
\n\u2022 Prop\u00f3sito
\n\u2022 Tareas que debe realizar<\/p>\n
5. Entidades del entorno con las que se va a interactuar.
\na) Recursos:
\n\u2022 Elementos consumibles o no consumibles: Descriptores de ficheros, hilos de ejecuci\u00f3n, memoria, dispositivos de E\/S, sockets, ancho de banda, etc.
\nb) Aplicaciones:
\n\u2022 Uso m\u00e1s complejo, por medio de alguna interfaz
\nc) Agentes
\n\u2022 Satisface el principio de racionalidad<\/p>\n
An\u00e1lisis del SMA
\n1. Prop\u00f3sito: obtener un modelo abstracto que represente los requisitos del sistema para:
\n\u2022 Entender mejor el problema
\n\u2022 Confirmar que se trata del problema a resolver (validaci\u00f3n)
\n\u2022 Facilitar el dise\u00f1o de la soluci\u00f3n
\n2. Define qu\u00e9 hace el sistema
\n\u2022 Requisitos funcionales: Qu\u00e9 servicios proporciona el sistema
\n\u2022 Requisitos no funcionales: Par\u00e1metros de calidad de servicio<\/p>\n
Dise\u00f1o del SMA
\n1. Prop\u00f3sito: Transformaci\u00f3n de las entidades de an\u00e1lisis en entidades computacionales
\n\u2022 Se asume una plataforma de agentes que establece una arquitectura y restricciones en las alternativas de dise\u00f1o: Por ejemplo, BDI, capas, FIPA, etc.
\n2. Define c\u00f3mo se realizan los requisitos del sistema
\n\u2022 Definici\u00f3n de la organizaci\u00f3n de los agentes del sistema
\n\u2022 Especificaci\u00f3n de las interfaces de los agentes y componentes del sistema
\n\u2022 Estructura interna de los agentes y su comportamiento<\/p>\n
Dise\u00f1o del agente<\/p>\n
1. Control y gesti\u00f3n
\n\u2022 Sincronizaci\u00f3n y coordinaci\u00f3n de las actividades de los otros componentes<\/p>\n
2. Percepci\u00f3n y comunicaci\u00f3n
\n\u2022 Gesti\u00f3n de las sesiones de comunicaci\u00f3n del agente con
\n\u2022 Otros agentes
\n\u2022 Usuarios
\n\u2022 Sistemas propietarios (legacy systems)<\/p>\n
3. Dominio
\n\u2022 Recursos y elementos de informaci\u00f3n propios del dominio de la aplicaci\u00f3n<\/p>\n
4. Recursos
\n\u2022 Recursos gen\u00e9ricos de la plataforma de agentes<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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