Agentes y Sistemas

multiagente

RICARDO ANTONIO BERMÚDEZ OSORIO

 

INTRODUCCIÓN

 

• Objetivo
• Agentes
• Sistemas MultiAgentes
• Ambientes
• Resumen  

 

DE DÓNDE VIENEN LOS AGENTES?

• Debe su origen a la IA distribuida (Bradshaw 1996, Ferber 1999), la evolución como entidad computacional es a través de la Ingenieria del Software.
• La IA distribuida tiene su origen en EUA en la decada 70.
• Trabajo Importante Hewitt 1977, estructura control basada en el paso de mensajes.

AGENTES

 

“Un agente es cualquier entidad que percibe su entorno a través de sensores y actúa sobre ese entorno mediante efectores. Un agente es racional cuando realiza la mejor acción posible a partir de los datos percibidos”

[Russell&Norvig]

DEFINICIÓN: LOS CLÁSICOS

[Brenner]

“Un agente software inteligente es un programa que puede realizar tareas específicas para un usuario y posee un grado de inteligencia suficiente para ejecutar parte de sus tareas de forma autónoma y para interactuar con su entorno de forma útil”

[Russell&Norvig]

“Un agente es cualquier entidad que percibe su entorno a través de sensores y actúa sobre ese entorno mediante efectores. Un agente es racional cuando realiza la mejor acción posible

a partir de los datos percibidos”

DEFINICIÓN: LOS CLÁSICOS

 

[Wooldridge]

 

Un agente inteligente es un sistema (hardware o software) situado en un determinado entorno, capaz de actuar de forma autónoma y razonada en dicho entorno para conseguir unos objetivos”

CARACTERÍSTICAS

Los agentes software tienen un conjunto de características que habrá que tener en cuenta para su desarrollo. 

Los agentes son:

Entidades autónomas

Autonomía: Pueden trabajar sin la intervención directa del usuario y tienen cierto control sobre sus acciones y estado interno.

Reactividad: Pueden percibir su entorno (que puede ser el mundo físico, un usuario detrás de una interfaz gráfica o vocal, aplicaciones en la red, u otros agentes) y responder

oportunamente a cambios que se produzcan en

el mismo.

CARACTERÍSTICAS

Entidades autónomas

 

Iniciativa: El comportamiento de los agentes está determinado por los objetivos (metas) que persiguen y por tanto pueden producir acciones no sólo como respuesta al entorno.

Agentes como entidades autónomas que interaccionan con un entorno.

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Un agente Inteligente

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Tipificando un agente Inteligente

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QUÉ ES UN AGENTE RACIONAL?

 

• El que actúa maximizando el valor esperado de la medida de buen éxito (función de utilidad) en el logro de su meta

    - esta no es la definición habitual de racionalidad ideal basada         en la lógica teórica.

• Racional no es omnisciente
• Racional no es clarividente

 

 

Cometido de la IA

El cometido de la IA es el diseño de un

Programa de agente: una función que permita implantar el mapeo del agente para pasar por el "sandwich" de percepciones a acciones.

Este programa se ejecutará en algún tipo de dispositivo de cómputo, al que se denominará arquitectura (puede ser una computadora sencilla o hardware especial). En alguno ámbitos se utilizan agentes de software (o robots de software o softbots).

 

Agente = arquitectura + programa

TIPOS DE AGENTES

Qué es un agente reactivo simple?

Agente reflejo simple

Qué es un agente reactivo cuasi pro-activo?

Qué es un agente orientado a metas?

Qué es un agente utilidad intensivo?

SISTEMAS MULTIAGENTE

• ¿Qué son?
• ¿Por qué otro paradigma?
• ¿Otra moda tecnológica?
• ¿Qué hay de nuevo?
• ¿Para qué sirven?
• ¿Cómo se construyen?

SMA (Sistemas multiagentes)

“SMA es aquel que se diseña e implementa pensando en que estará compuesto por varios agentes que interactuarán entre sí, de forma que juntos permitan alcanzar la funcionalidad deseada”

 

[Jennings et al., 1998]

 

Los agentes no actúan solos sino como:

• Resolución de problemas mediante la estrategia: -divide y vencerás-.
• Reparto de responsabilidades
• Heterogeneidad
• Especialización
• Concurrencia y Distribución
• Flexibilidad, escalabilidad, tolerancia a fallos, gestión de recursos
• Distribución del conocimiento

Habilidad Social de los Agentes

• Interacción
• Diálogo
• Delegación
• Asignar la realización de tareas
• Cooperación
• Trabajo en común para lograr un objetivo común
• Coordinación
  • Organizar el proceso de solución del problema de forma que se eviten interacciones nocivas y que se exploten las beneficiosas
• Negociación
  • Formular un acuerdo que sea aceptable por todas las partes implicadas).

Comunicación entre Agentes

• Lenguajes de comunicación entre agentes
  • KQML
  • FIPA ACL
• Basado en la teoría de actos del habla Performativas
• Comunicación en el “nivel de conocimiento”

• Algunos autores consideran que la capacidad de hablar un lenguaje de agentes es suficiente para considerar a un software como agente

Ambientes en Internet

• e mail_

• Grupos de noticias

• WWW

• FTP

• Juegos en línea

• Foros

• Buscadores con diversos agentes

• Ambiente apto para minería de datos

• Bibliotecas virtuales (p.ej., de IA)

RESÚMEN

• Un agente percibe y actúa en un cierto ambiente, posee una dada arquitectura y está implementado a través de un programa de agente.
• Un agente ideal (omnisciente) siempre elige aquella acción mediante la cual se maximiza su logro esperado, sujeta a la secuencia de percepciones recibida hasta ese momento.
• Un agente autónomo usa su experiencia propia en lugar de usar conocimiento incorporado por su diseñador referente al ambiente.

RESÚMEN

• Un programa de agente mapea la ruta entre percepción y acción y actualiza el estado interno de dicho agente.
• Un agente reflejo (o reactivo) responde de inmediato a las percepciones  (jugador de ping pong).

BIBLIOGRAFÍA

• Cormen Thomas, Leiserson Charles. Introduction to algoritms.
• Galve Javier, González Juan. Algortmica. Addison - Wesley. 1993.

• 005.1 A396

• Baase Sara. Computer Algorithms second edition. Addison - Wesley. 1988