A la hora de desarrollar un SMA se pueden considerar dos filosof\u00edas de trabajo, una basada en la utilizaci\u00f3n de un lenguaje de especificaci\u00f3n de agentes y la otra a trav\u00e9s del desarrollo de un sistema de software a partir de una plataforma que sirve de base a la construcci\u00f3n del SMA, dicha plataforma proporciona servicios b\u00e1sico de comunicaci\u00f3n, gesti\u00f3n de agentes y una arquitectura de agente. En cualquiera de los dos casos, y sobre todo cuando el sistema a desarrollar es grande, se necesita metodolog\u00edas que estructuren el desarrollo de acuerdo con las pr\u00e1cticas de ingenier\u00eda de software.<\/p>\n
Tenemos que un SMA se puede abordar de dos formas:
\n1. Utilizando un lenguaje de especificaci\u00f3n de agentes.
\n2. Utilizando una plataforma (sistema de software).<\/p>\n
Lenguajes de especificaci\u00f3n de agentes<\/p>\n
Existen diferentes lenguajes espec\u00edficos para agentes. Aunque vale decir que tambi\u00e9n se pueden desarrollar los SMA a tr5aves de lenguajes de prop\u00f3sito general tales como C++, Java, Pascal, etc. Pero seria mas engorrosa su implementaci\u00f3n ya que se parte de cero y hay que construirlo todo, mientras los lenguajes de agentes ya ofrecen ciertas herramientas que facilitan la elaboraci\u00f3n de los SMA.<\/p>\n
El lenguaje de agente mas conocido es Agent0, donde se utilizo, por primera vez, la definici\u00f3n de programaci\u00f3n orientada a gentes. Y propuso un nuevo paradigma de programaci\u00f3n en el que la entidad principal es el agente. En Agent0, un agente es una entidad cuyo estado se ve como un conjunto de componentes mentales tales como creencias, habilidades, elecciones y compromisos, con estas entidades y un conjunto de primitivas, como son: enviar mensajes, comprometerse o solicitar la ejecuci\u00f3n de una tarea, es posible elaborar un lenguaje de descripci\u00f3n de agentes. Existen otros lenguajes que siguen el modelo de Shohan como CASA o PLACA, estos lenguajes a\u00f1aden la capacidad de planificar acciones a los agentes en el SMA.<\/p>\n
Han surgido otros enfoques orientados a teor\u00edas de agentes, donde se enuncian definiciones formales para la construcci\u00f3n de los SMA. que permite la confirmaci\u00f3n de las propiedades del mismo, lo cual permite manipular la intencionalidad de los agentes. Dentro de estos nuevos enfoques se encuentra ConGOLOG el cual se centra en modelar la ejecuci\u00f3n de tareas asignadas a varios agentes y su efecto en el entorno y se tiene en cuenta la modificaci\u00f3n de los conocimientos que sufren la entidades en la ejecuci\u00f3n de las tareas (fluents) y defines axiomas: de ejecuci\u00f3n de tareas, de precondici\u00f3n de tareas de marco (especifica a que fluents afecta la ejecuci\u00f3n de la tarea). La ejecuci\u00f3n del SMA consiste en descubrir que acciones se pueden ejecutar en el SMA que no creen inconsistencias en el conjunto de axiomas acumulados, que son el conjunto de precondiciones asociadas a las acciones posibles de los agentes.<\/p>\n
Lenguajes de agentes:
\n1. Agent0
\n2. CASA
\n3. ConGOLOG.<\/p>\n
Plataformas para el dise\u00f1o de Sistemas Multi-Agentes<\/p>\n
La tendencia actual en el desarrollo de SMA es la utilizaci\u00f3n de plataformas de desarrollo. Esto se debe en gran parte al nivel de conocimientos necesarios que generalmente implica programar con un lenguaje de agentes. Para suplir dicha complejidad han surgido dos tendencias por un lado armazones de software de SMA adaptables a diferentes dominios de aplicaci\u00f3n (herramientas) y por otro lado plataformas de desarrollo de \u00e1mbito gen\u00e9rico que son implementaciones de est\u00e1ndares de agentes. Aunque el desarrollo con los armazones es m\u00e1s sencillo hoy en d\u00eda predominan los segundos.<\/p>\n
Tipos de plataformas:
\n1. Herramientas o armazones.
\n2. Plataformas gen\u00e9ricas.<\/p>\n
La mayor\u00eda de las plataformas implementan las arquitecturas abstractas FIPA<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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