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8/18/2019 programacion lego ev3 java

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INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE ÁLAMO TEMAPACHE

ÁREA DE INVESTIGACIÓN

Análisis de la arquitectura integral de los Agentes

Móviles

TESIS

PARA OBTENER EL TÍTULO DE

INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

PRESENTAN:

BOGAR ALBERTO GOMEZ ALEJANDRE

JULIO CESAR LEMUS PEREZ

ASESOR EXTERNO:

MTI. DALIA DOMÍNGUEZ DÍAZ

ASESOR INTERNO:

MTI.KARYME VIZCARRA CAN

XOYOTITLA, ÁLAMO-TEMAPACHE, VER; A 03 DE FEBRERO DE 2016


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Índice de tablas

TABLA 1 CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES DE LAS ARQUITECTURAS ............................ 58

TABLA 2 EJEMPLOS Y APLICACIONES DE LOS TRES TIPOS DE ARQUITECTURAS ........ 59

TABLA 3 COMPARATIVA ENTRE LOS TRES TIPOS DE ARQUITECTURAS......................... 60

TABLA 4 COMPARACIÓN DE ARQUITECTURAS DE HARDWARE ....................................... 64

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Índice de imágenes

ILUSTRACIÓN 1 ARQUITECTURA DE UN AGENTE DELIBERATIVO [BRENNER, 98] ......... 23

ILUSTRACIÓN 2 ARQUITECTURA GRATE [JENNINGS, 92] .................................................. 27

ILUSTRACIÓN 3 ARQUITECTURA IRMA.................................................................................. 30

ILUSTRACIÓN 4 ARQUITECTURA DE UN AGENTE ADEPT [JENNINGS, 97] ...................... 31

ILUSTRACIÓN 5 ARQUITECTURA DE UN AGENTE REACTIVO [IGLESIAS, 97] .................. 35

ILUSTRACIÓN 6 ARQUITECTURA SUBSUMPCIÓN [BRENNER, 98] .................................... 38

ILUSTRACIÓN 7 ARQUITECTURA DE UN AGENTE HÍBRIDO ............................................... 40

ILUSTRACIÓN 8 ARQUITECTURA INTERRAP [VOLKER, 97]................................................. 42

ILUSTRACIÓN 9 MODELO DE AGENTE CONCEPTUAL INTERRAP [VOLKER, 97] .............. 44

ILUSTRACIÓN 10 ARQUITECTURA TOURING MACHINES DE [FERGUSON, 92] ................ 45 ILUSTRACIÓN 11 ARQUITECTURA 3T [BONASSO, 96] ........................................................ 47

ILUSTRACIÓN 12 ARQUITECTURA ARTIS .............................................................................. 48

ILUSTRACIÓN 13 COMPORTAMIENTO DE UN AGENTE INTERNO ...................................... 50

ILUSTRACIÓN 14 CONJUNTO DE CLASES ............................................................................. 61

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Contenido

Índice de tablas ............................................................................................................................. 2

Índice de imágenes ....................................................................................................................... 3

Capítulo 1 Introducción ................................................................................................................. 6

1.1 Introducción ......................................................................................................................... 6

1.2 Antecedentes ...................................................................................................................... 8

1.3 Planteamiento del problema ............................................................................................. 10

1.4 Justificación ....................................................................................................................... 10

1.5 Objetivos Generales y Particulares ................................................................................... 11

1.6 Hipótesis ............................................................................................................................ 12

1.7 Metas ................................................................................................................................. 12

1.8 Descripción de la organización del documento ................................................................ 12

Capítulo 2 Marco teórico ............................................................................................................. 13

2.1 Movilidad de los Agentes. ................................................................................................. 14

2.2 Arquitecturas de hardware ................................................................................................ 15

Poliarticulados ..................................................................................................................... 15

Robots Híbridos ................................................................................................................... 20

2.3 Arquitecturas de software ................................................................................................. 21

2.3.1 Arquitecturas Deliberativas ............................................................................................ 21

2.3.2 Arquitectura formal BDI (Belief, Desire, Intention) ......................................................... 24

2.3.3 GRATE ........................................................................................................................... 26

2.3.4 IRMA .............................................................................................................................. 28

2.3.5 ADEPT ........................................................................................................................... 31

2.3.6 Arquitecturas Reactivas ................................................................................................. 34

2.3.7 Arquitectura subsumpción .............................................................................................. 37

2.3.8 Arquitecturas Híbridas .................................................................................................... 40

2.3.9 Arquitectura InteRRaP ................................................................................................... 41

2.3.10 Touring Machines ......................................................................................................... 45

2.3.11 Arquitectura 3T ............................................................................................................. 47

2.3.12 Arquitectura Artis .......................................................................................................... 48

Capítulo 3 Estado del arte ........................................................................................................... 51


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Capítulo 1 Introducción

1.1 Introducción

Qué es un agente inteligente y un agente móvil.

Podemos definir al agente inteligente como una entidad software que,

basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones

destinadas a satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien

por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere.

Todos los agentes inteligentes son programas, pero no todos los programasque realizan búsquedas son agentes inteligentes. Los agentes en sí mismos

pueden ser considerados como entidades individuales (partes de programa que

tienen control sobre sus propias vidas y movimientos). Continuamente están

realizando procesos que les indican qué hacer y cómo. Se comunican con otros

agentes para resolver de forma adecuada su trabajo.

De acuerdo con el punto de vista de la inteligencia artificial un agente posee las

siguientes propiedades: autonomía, sociabilidad, capacidad de reacción,

iniciativa, benevolencia y racionalidad (Wooldridge y Jennings, 1995).

«Un agente inteligente es una entidad software que, basándose en su propio

conocimiento, realiza un conjunto de operaciones para satisfacer las

necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o

porque alguno de éstos se lo requiere(V.Julián, V.Botti)

Los agentes móviles, son capaces de ejecutarse en varias máquinas sin

necesidad de que en ellas se encuentre su código. Como su nombre lo indican

su código es móvil. También operan sin conexión, pueden trabajar si la red no

está funcionando. Si los agentes necesitan buscar información en la red el

mismo puede esperar a que esta se reanude.

Se entiende por agente móvil a aquél que no está limitado al sistema donde se

ejecutó, el mismo será capaz de moverse de una máquina a otra a través de la


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red. De esta forma podrá interactuar con el objeto deseado de forma directa

sobre el sistema donde se encuentre dicho objeto.

Arquitectura de los robots

Existen diferentes tipos de robots, algunos son de forma humana, de plantas o

animales, incluso de elementos arquitectónicos pero todos se diferencian por

sus capacidades y tienen 4 clasificaciones.

1° Androides: robots con forma humana., estos son los que imitan el

comportamiento humano.

2°Móviles: son robots que se desplazan de un lado a otro y y teniendo objetivos

como llevar un objeto de un lugar a otro

3° Zoomórficos: estos son robots con arquitecturas de animales se usan para la

exploración de otros planetas.

4° Poliarticulados: esta arquitectura se usa en las empresas industriales, esto

para mover o crear artículos que requieren cuidados especiales


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1.2 Antecedentes

Un agente inteligente considerando sus objetivos, evalúa un conjunto de

opciones para alcanzar la objetivo definida y tomar la decisión final. La decisión

determina el conjunto de acciones que debe realizar el robot para llevar a cabo

su objetivo, estas decisiones tomadas anteriormente influirán en decisiones y

trabajos futuros.

Los agentes móviles permiten la creación de agentes (objetos) que pueden

moverse autónoma y libremente por distintos servidores de Internet para

procesar tareas, recopilar y filtrar datos y finalmente regresar al sitio de origen

con los resultados obtenidos. Permitiendo con ello, autonomía en el proceso dela información y mejor desempeño de las aplicaciones al permitir la interacción

local en el proceso de la información en vez de mantener una conexión abierta

a través de la red. (José F. Vélez Serrano, 2010)

Se define una arquitectura de agentes como una metodología particular para

construir agentes. Esta especifica como el agente puede descomponerse en la

construcción de un conjunto de módulos de componentes y cómo éstos

módulos deben interactuar. El conjunto total de módulos y sus interaccionesdeben proveer una respuesta a la pregunta de cómo los datos del sensor y el

actual estado interno del agente determina las acciones y el futuro estado

interno. Una arquitectura comprende técnicas y algoritmos que apoyan ésta

metodología. El enfoque clásico para construir agentes, es verlos como un tipo

particular de sistemas basados en conocimiento. Este paradigma es conocido

como IA Simbólica Para diseñar el programa de un agente hay que formarse

una idea de las posibles percepciones y las acciones, los objetivos o quémedida de actuación puede alcanzar el agente, y además en que tipo de

entorno se situará. Los agentes que participan en sistemas multiagente pueden

desarrollar diferentes actividades, entre las cuales se puede incluir la

planeación, negociación, deliberación y toma de decisiones. Para definir un

entorno en el que los agentes puedan ser añadidos y coexistir es necesaria una

arquitectura. El paradigma de los sistemas multiagente se fundamenta en la

idea de superar las limitaciones inherentes a cualquier sistema inteligente,natural o artificial, formando agrupaciones de sistemas simples de tal forma que


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puedan compartir conocimientos y capacidades de la misma manera que la

gente supera sus limitaciones individuales agrupándose en sociedades. Un

agente estaría constituido por cada uno de éstos sistemas simples que se

agrupan y la comunidad considerada globalmente formaría un sistema

multiagente.Los agentes que participan en un sistema multiagentes pueden ser

de diferentes clases, dependiendo de las actividades que puedan desarrollar,

así como de la concepción de cuál es el sistema multiagente que se está

trabajando. Una arquitectura es necesaria para crear un entorno abierto, es

decir un entorno en el que puedan coexistir diferentes estructuras de datos o de

control, en donde los agentes puedan ser añadidos en aplicaciones ya

existentes, así como para la creación de sistemas en los que participan variosagentes. Las arquitecturas de agentes describen la interconexión de los

módulos de software/hardware que permiten a un agente exhibir la conducta

enunciada en la teoría de agentes. En arquitecturas en las que participan

diferentes agentes, cada actividad requiere un protocolo especial, esto es

esencial, ya que los protocolos habilitan a los agentes a interactuar de una

forma organizada.(Pattie maes)


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consideran inteligentes, para lo cual debe contar con los siguientes atributos:

ser autónomo, percibir y actuar sobre su ambiente, contar con objetivos o

motivaciones , capaz de aprender de experiencias y de adaptarse a nuevas

situaciones. El robot Institute of América define un robot como un manipulador

programable capaz de realizar diversas funciones diseñado para desplazar

materiales, partes, herramientas o determinados artefactos mediante

movimientos programados variables y cuyo objetivo es la realización de ciertas

tareas. También un robot podría definirse simplemente como un agente artificial

activo, cuyo entorno es el mundo físico. (Rodríguez, 2002)

1.5 Objetivos Generales y Particulares

Elegir una arquitectura para que los agentes móviles trabajen en diferentes

tipos de ambientes y adaptándose a ellos dependiendo de los objetivos, los

agentes tomaran decisiones después de investigar el ambiente y así facilitar su

meta.

Documentar y analizar las características generales de los agentes

móviles.

Analizar todas las arquitecturas que favorecen la estructura de los

agentes móviles.

Comparación de las arquitecturas de los agentes móviles

Investigar los diferentes tipos de agentes móviles, sus funciones,

características, su estructura, plataformas, lenguajes y seleccionar el

mejor para la implementación de acuerdo a nuestra investigación.

Resultados, ventajas y desventajas de cada arquitectura.

Selección de las arquitecturas que se van a utilizar para trabajar con losagentes.


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1.6 Hipótesis

Se intenta probar que la arquitectura que estamos proponiendo sea la más

óptima de acuerdo al protocolo de comunicación y lenguaje de programación

en el cual será desarrollado el agente móvil.

1.7 Metas

Proponer una arquitectura eficiente que brinde las mejores funciones y ventajas

de comunicación, para tener la plataforma en la cual será programado el

agente.

1.8 Descripción de la organización del documento

La presente tesis se encuentra organizada en 6 capítulos los cuales se

describen a continuación:

En el capítulo 1, Introducción se aborda la problemática en cuanto a la

comunicación de agentes inteligentes, los objetivos que se deben de lograr

para cumplir las metas propuestas.

En el capítulo 2, Marco teórico, se incluyen definiciones de agentes,

comunicación, arquitecturas, modelos de movilidad, lenguajes utilizados para la

comunicación, entre otros. Todo lo relacionado a nuestro caso de estudio.

Capítulo 3, Experimentación y análisis de resultados, en este penúltimo

capítulo primeramente encontraremos las experimentaciones y análisis

realizados, así mismo los resultados obtenidos en cuanto a nuestra propuesta

realizada.

Capítulo 4, Estado del Arte, se detallan a grandes rasgos algunos de los

trabajos más recientes sobre nuestra problemática, comunicación y

coordinación de agentes los cuales son de ayuda para para nuestro proyecto y

así facilitar la búsqueda de la arquitectura

Lo que corresponde al capítulo 5, Metodología se explica la metodología

utilizada para alcanzar nuestro objetivo de manera clara y sencilla.

Y el último capítulo 6, Conclusiones, corresponde a las conclusiones a nuestropunto de vista de acuerdo a la investigación, propuesta y resultados obtenidos.


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Capítulo 2 Marco teórico

La robótica es una ciencia de la tecnología, la cual se dedica al diseño,construcción y aplicación de los robots.

La robótica consta de diferentes disciplinas como son: la mecánica, la

electrónica, la informática, la inteligencia artificial y la física. Otras áreas

importantes en robótica son el álgebra, los autómatas programables y

animatrónica.

El término robot se popularizó con el éxito de la obra R.U.R. (Robots

Universales Rossum), escrita por Karel Čapek en 1920. En la traducción al

inglés de dicha obra, la palabra checa robota, que significa trabajos forzados,

fue traducida al inglés como robot.




sobre el sistema donde se encuentre dicho objeto. (Valdés, 2007)

Actualmente hay tres disciplinas informáticas fundamentales en el desarrollo y

definición de agentes.

1. Inteligencia artificial.

2. Programación orientada a objetos y programación concurrente.

3. Diseño de interfaces hombre-máquina.

La definición formal de agente de software es de las grandes ausentes cuando

se trabaja con la tecnología de agentes.

Los agentes móviles tienen la capacidad de moverse por diferentes nodos de la

red una o más veces, son autónomos con la función de ejecutar tareas, se

envían como objetos a través de plataformas conservando su código, datos y

estado de ejecución.

http://es.wikipedia.org/wiki/Robothttp://es.wikipedia.org/wiki/Mec%C3%A1nicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Electr%C3%B3nicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Inform%C3%A1ticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/%C3%81lgebrahttp://es.wikipedia.org/wiki/Aut%C3%B3mata_programablehttp://es.wikipedia.org/wiki/Animatr%C3%B3nicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Robothttp://es.wikipedia.org/wiki/R.U.R._(Robots_Universales_Rossum)http://es.wikipedia.org/wiki/R.U.R._(Robots_Universales_Rossum)http://es.wikipedia.org/wiki/Karel_%C4%8Capekhttp://es.wikipedia.org/wiki/Karel_%C4%8Capekhttp://es.wikipedia.org/wiki/Idioma_ingl%C3%A9shttp://es.wikipedia.org/wiki/Idioma_ingl%C3%A9shttp://es.wikipedia.org/wiki/Karel_%C4%8Capekhttp://es.wikipedia.org/wiki/R.U.R._(Robots_Universales_Rossum)http://es.wikipedia.org/wiki/R.U.R._(Robots_Universales_Rossum)http://es.wikipedia.org/wiki/Robothttp://es.wikipedia.org/wiki/Animatr%C3%B3nicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Aut%C3%B3mata_programablehttp://es.wikipedia.org/wiki/%C3%81lgebrahttp://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Inform%C3%A1ticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Electr%C3%B3nicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Mec%C3%A1nicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Robot


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sobre el sistema donde se encuentre dicho objeto.

Una arquitectura es a grandes rasgos, una vista del sistema que incluye los

componentes principales del mismo, la conducta de esos componentes según

se la percibe desde el resto del sistema y las formas en que los componentes

interactúan y se coordinan para alcanzar la misión del sistema. La vista

arquitectónica es una vista abstracta, aportando el más alto nivel de

comprensión y la supresión o diferencia del detalle inherente a la mayor parte

de las abstracciones. (Carlos Billy Reynoso)

2.1 Movilidad de los Agentes.

Una vez conocidas las diferentes arquitecturas de los agentes móviles de cada

una de las compañías de estandarización internacional, es necesario conocer

también los aspectos de comunicación e intercambio de información entre

ellos.

La interoperabilidad entre estos sistemas es muy importante debido a que si

dos sistemas de distinto origen no pueden intercambiar agentes, la movilidad

se queda como una capacidad no aprovechable.

Para lograr la movilidad de los agentes se puede trabajar con dos soluciones:

Migración: este modelo es más complejo ya que requiere la transferencia de

códigos y datos del agente a la plataforma remota. Cuando un agente va amigrar se suspende, se transfiere por la red y se despierta en el otro extremo

siguiendo su ejecución en el mismo punto donde la había dejado. (Gómez,

2003)


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2.2 Arquitecturas de hardware

Es el soporte físico al conjunto de elementos materiales, corresponde a todaslas partes físicas y tangibles, sus componentes eléctricos, electrónicos,

electromecánicos y mecánicos; sus cables,periféricos de todo tipo y cualquier

otro elemento físico involucrado.

Poliarticulados

La gama de los robots poliarticulados permite actualmente, según las cargas a

transportar y el espacio en el que el despaletizador tiene que evolucionar, una

respuesta personalizada a cada necesidad.

Este despaletizador puede estar equipado con herramientas de toma de capas

completas o parciales. Su precisión, velocidad y flexibilidad, lo convierten en un

despaletizador cuya calidad está sobradamente demostrada.

Además, según las aplicaciones, puede alimentar varias líneas de producción

simultáneamente con productos diferentes. En este caso, la herramienta se

adapta al producto durante la transferencia de una línea a otra.


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Móviles

Un robot móvil es una máquina automática que es capaz de trasladarse en

cualquier ambiente dado.

Los robots móviles tienen la capacidad de moverse en su entorno y no se fijana una ubicación física. En contraste, existen robots industriales fijos, que

consisten en un brazo articulado (manipulador de multi-ligado) y una pinza de

montaje (o efector de extremo) que está unida a una superficie fija.

Los robots móviles son un foco importante de la investigación actual y casi

cada universidad importante que tenga uno o más laboratorios que se centran

en la investigación de robots móviles. Los robots móviles se encuentran

también en la industria y los servicios. Los robots domésticos son productos deconsumo, incluyendo robots de entretenimiento y las que realizan ciertas tareas

del hogar, como pasar la aspiradora o la jardinería


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Androide

Androide es la denominación que se le da a un robot u organismo sintético

antropomorfo que, además de imitar la apariencia humana, imita algunos

aspectos de su conducta de manera autónoma. Es un término mencionado porprimera vez por Alberto Magno en 1270 y popularizado por el autor

francés Auguste Villiers en su novela de 1886 L'Ève future.

Etimológicamente "androide" se refiere a los robots humanoides de fisionomía

masculina, y a los robots de apariencia femenina se les llama

ocasionalmente ginoides, principalmente en las obras de ciencia ficción. En el

lenguaje Un robot humanoide que se limita a imitar los actos y gestos de un

controlador humano, no es visto por el público como un verdadero androide,

sino como una simple marioneta animatrónica. El androide siempre ha sido

representado como una entidad que imita al ser humano tanto en apariencia,

como en capacidad mental e iniciativa. Antes incluso de haber visto un

verdadero robot en acción, la mayoría de las personas asocian la idea de robot

con la de androide, debido a su extrema popularidad como cliché de la ciencia

ficción.

La actitud de base entre el público frente a los androides varía en función del

bagaje cultural que posea dicho público. En la cultura occidental la criatura

humanoide, fabricada casi siempre por un sabio, es con bastante frecuencia

un monstruo que se rebela contra su creador y en ocasiones lo destruye como

castigo por su hubris; y el primero de los cuales no es necesariamente el

monstruo deFrankenstein de Mary Shelley. Bien que dicho monstruo sea

fácilmente el más famoso.

Desde los Grecia Antigua existen leyendas y folklore narrando sobre seres

humanoides fabricados en metal por el artesano y herrero de los

dioses, Hefesto. Aunque el carácter monstruoso del androide parece haberse

ganado con la cristianización del mundo occidental.

De hecho es tan notorio este fenómeno, que el reconocido experto

en inteligencia artificial Marvin Minsky, llegó a narrar como en ocasiones

llegaba a sentirse incómodo frente a una de sus creaciones, el androide Cog,

cuando éste presentaba conductas inesperadas.

http://es.wikipedia.org/wiki/Humanoidehttp://es.wikipedia.org/wiki/Animatr%C3%B3nicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Clich%C3%A9http://es.wikipedia.org/wiki/Ciencia_ficci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Ciencia_ficci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Cultura_occidentalhttp://es.wikipedia.org/wiki/Monstruohttp://es.wikipedia.org/wiki/Hubrishttp://es.wikipedia.org/wiki/Monstruo_de_Frankensteinhttp://es.wikipedia.org/wiki/Mary_Shelleyhttp://es.wikipedia.org/wiki/Grecia_Antiguahttp://es.wikipedia.org/wiki/Hefestohttp://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Marvin_Minskyhttp://es.wikipedia.org/wiki/Coghttp://es.wikipedia.org/wiki/Coghttp://es.wikipedia.org/wiki/Marvin_Minskyhttp://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificialhttp://es.wikipedia.org/wiki/Hefestohttp://es.wikipedia.org/wiki/Grecia_Antiguahttp://es.wikipedia.org/wiki/Mary_Shelleyhttp://es.wikipedia.org/wiki/Monstruo_de_Frankensteinhttp://es.wikipedia.org/wiki/Hubrishttp://es.wikipedia.org/wiki/Monstruohttp://es.wikipedia.org/wiki/Cultura_occidentalhttp://es.wikipedia.org/wiki/Ciencia_ficci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Ciencia_ficci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Clich%C3%A9http://es.wikipedia.org/wiki/Animatr%C3%B3nicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Humanoide


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En otras culturas las reacciones pueden ser bastante diferentes. Un ejemplo

meritorio es la actitud japonesa de cara a los androides, donde el público no

teme la antropomorfización de las máquinas, y aceptan por lo tanto con menos

problemas la idea que un robot tenga apariencia humana, para poder así

interactuar más fácilmente con seres humanos.

coloquial el término androide suele usarse para ambos casos, aunque también

se emplea el término genérico "robot antropoide".

http://es.wikipedia.org/wiki/Jap%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Jap%C3%B3n


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Zoomórficos.

Los Robots zoomórficos, que considerados en sentido no restrictivo podrían

incluir también a los androides, constituyen una clase caracterizada

principalmente por sus sistemas de locomoción que imitan a los diversos seresvivos.

A pesar de la disparidad morfológica de sus posibles sistemas de locomoción

es conveniente agrupar a los Robots zoomórficos en dos categorías

principales: caminadores y no caminadores. El grupo de los Robots

zoomórficos no caminadores está muy poco evolucionado. Cabe destacar,

entre otros, los experimentados efectuados en Japón basados en segmentos

cilíndricos biselados acoplados axialmente entre sí y dotados de un movimiento

relativo de rotación. En cambio, los Robots zoomórficos caminadores

multípedos son muy numeroso y están siendo experimentados en diversos

laboratorios con vistas al desarrollo posterior de verdaderos vehículos terrenos,

piloteando o autónomos, capaces de evolucionar en superficies muy

accidentadas. Las aplicaciones de estos Robots serán interesantes en el

campo de la exploración espacial y en el estudio de los volcanes.


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Robots Híbridos

Estos Robots corresponden a aquellos de difícil clasificación cuya estructura se

sitúa en combinación con alguna de las anteriores ya expuestas, bien sea por

conjunción o por yuxtaposición. Por ejemplo, un dispositivo segmentado

articulado y con ruedas, es al mismo tiempo uno de los atributos de los Robots

móviles y de los Robots zoomórficos. De igual forma pueden considerarse

híbridos algunos Robots formados por la yuxtaposición de un cuerpo formado

por un carro móvil y de un brazo semejante al de los Robots industriales. En

parecida situación se encuentran algunos Robots antropomorfos y que no

pueden clasificarse ni como móviles ni como androides, tal es el caso de los

Robots personales.


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2.3 Arquitecturas de software

2.3.1 Arquitecturas Deliberativas

Los agentes con una arquitectura deliberativa se caracterizan porque contienenexplícitamente un modelo simbólico del entorno, y las decisiones (por ejemplo

sobre qué acciones realizar) son tomadas vía razonamiento lógico (o al menos

pseudo-lógico) basado en equiparación de patrones y manipulación simbólica.

Los agentes deliberativos mantienen la tradición de la Inteligencia Artificial

clásica, basada en la hipótesis de los sistemas de símbolos físicos enunciada

por Newell y Simon [Newell & Simon, 72].

Además de una representación simbólica del entorno, los agentes deliberativos

tienen capacidad para llevar a cabo decisiones lógicas utilizando el

conocimiento que con el que cuentan y modificando su estado interno, que

frecuentemente de denomina estado mental .

Lo más común es que el estado mental de los agentes deliberativos, que

normalmente son llamados agentes BDI (belief, desire, intention), esté formado

por cinco componentes:

Creencias: conocimiento que el agente tiene de si mismo y de su entorno,

que puede ser incompleta o incorrecta.

Deseos: objetivos que el agente desea cumplir a largo plazo

Metas: subconjunto de los deseos que el agente puede conseguir. Han se

ser realistas y no tener conflictos entre ellas.

Intenciones: subconjunto de las metas que el agente intenta conseguir.

Planes: combinan las intenciones en unidades consistentes. Las intenciones

constituyen subplanes del plan global del agente, de manera que el

conjunto de todos los planes refleja las intenciones del agente.

El resultado de aplicar este el modelo BDI a la hora de diseñar la arquitectura

de un agente deliberativo se puede observar en la ¡Error! No se encuentra el

rigen de la referencia., en la que se muestran los componentes principales de

un agente de este tipo. En esta figura la base de conocimiento del agente


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contiene el modelo simbólico de entorno, es decir, lo que antes se ha

denominado creencias.

Un agente deliberativo funciona de forma muy parecida a un sistema de

planificación, es decir, dados un estado inicial, un estado meta y un conjunto deoperadores (acciones), intenta encontrar una secuencia de acciones que le

lleven a conseguir el estado meta [Iglesias, 97]. En concreto, siguiendo el

esquema de la figura 1, se puede decir que el funcionamiento es como sigue: a

partir de la base de conocimiento se derivan, por medio de un resolutor , los

deseos, metas e intenciones. El planificador toma las intenciones y las combina

formando un plan global consistente en un proceso incremental dinámico, es

decir, el planificador testea nuevas intenciones por si hay dependencias con losplanes existentes, y de esta forma los planes están continuamente

adaptándose a las situaciones que se producen por la llegada de nuevas

intenciones.

El organizador recibe del planificador los planes actuales, donde cada plan

consiste en un número determinado de acciones simples que pueden ser

procesadas de forma secuencial o de forma paralela, y decide cuando se

ejecutan las acciones que contienen, asociando un tiempo de ejecución a cada

acción. Para esto es necesario que el organizador conozca continuamente los

recursos disponibles para el agente. El organizador pasa cada acción con su

información complementaria al ejecutor , que ejecuta la acción y monitoriza su

correcto funcionamiento.

Según si los agentes son capaces de razonar sobre otros agentes o no, se

pueden distinguir dos tipos principales de arquitecturas deliberativas:

arquitecturas intencionales y arquitecturas sociales [Iglesias, 97].

Los agentes intencionales son capaces de razonar sobre sus creencias e

intenciones. Se pueden considerar como sistemas de planificación que incluyen

creencias e intenciones en sus planes.

Los agentes sociales se pueden considerar como agentes intencionales que

cuentan además con modelos explícitos de otros agentes y son capaces de

razonar sobre estos modelos.


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La construcción de agentes con arquitectura deliberativa presenta

principalmente dos problemas [Brenner, 98]:

El modelado del entorno y la elección de un lenguaje de representación

simbólico adecuado y práctico puede crear muchas dificultades y supone ungran esfuerzo.

Actualizar a tiempo todo el conocimiento necesario también ocasiona

dificultades, ya que normalmente el conocimiento y los recursos necesarios

no están disponibles en un tiempo limitado. Si además el entorno en el que

se encuentra el agente es dinámico y por lo tanto cambia relativamente

rápido, el problema se acrecenta aún más, ya que si la visión que tiene

agente sobre el mundo no es actual no puede ser muy proactivo.

Es decir, para construir un agente deliberativo el modelo simbólico del mundo

deberá ser lo suficientemente complejo como para proporcionar al agente el

conocimiento que necesita para realizar razonamientos lógicos, pero por otro

lado deberá ser lo suficientemente simple como para que el sistema pueda ser

actualizado a tiempo. Por otro lado, las teorías BDI proporcionan un modelo

conceptual claro de conocimiento, metas y cometidos de un agente, pero

deben de ser extendidas para soportar el diseño en aplicaciones prácticas deagentes limitados por recursos y de agentes dirigidos a metas.

Reasoner

Output

(actions)

Manage

r

Executor Scheduler Planner

Intention

Goals

Desires

Knowledge Base (symbolic

environment model)

Information

receiver

INTER ACTION

Input

(perception)

Ilustración 1 Arquitectura de un agente deliberativo [Brenner, 98]


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Como ejemplos de arquitecturas deliberativas se presentan: la arquitectura

formal BDI [Rao, Georgeff, 95], GRATE [Jennings, 92], IRMA [Bratman et al.,

88] y ADEPT [Alty, 94], [Jennings, 97] aunque existen muchas otras como

AGENT0 [Shoham, 92, Shoham, 93], PRS [Georgeff & Lansky, 86], SOAR

[Rosembloom et. al., 91] [Tambe, 97] [soar], etc.

2.3.2 Arquitectura formal BDI (Belief, Desire, Intention)

En 1995 Rao y Georgeff [Rao, Georgeff, 95] desarrollaron un modelo para

implementar agentes BDI. Los agentes BDI que siguen este modelo pueden

realizar tareas de control en un entorno dinámico complejo.

Los dominios de aplicación dinámicos en tiempo real tienen, por lo general, las

siguientes características:

En un momento dado, pueden existir muchas formas de que el entorno

varíe.

En un momento dado, pueden existir muchas acciones o procedimientos

que el sistema puede ejecutar.

En un momento dado, el sistema puede tener muchos objetivos.

El entorno sólo se puede percibir localmente.

El tiempo en el que las acciones son llevadas a cabo debe estar limitado de

una forma razonable, teniendo en cuenta la rapidez con la que evoluciona el

entorno.

Según Rao y Georgeff [Rao, Georgeff, 95], los árboles de decisión son unas

estructuras formales adecuadas para describir estos sistemas que son no

deterministas, según las dos primeras características. Cada rama en el árbolrepresenta un camino de ejecución alternativo, cada nodo representa un estado

del mundo y cada transición una acción primitiva del agente y/o un evento en el

entorno. De las acciones primitivas de agente resultan nodos de decisión y de

los eventos, nodos casuales.

En este modelo formal se pueden identificar los objetivos del sistema como

caminos concretos en la estructura de árbol.


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Para que el agente actúe, debe seleccionar las acciones apropiadas de todas

las opciones disponibles. Para diseñar la función de selección debe tener

información sobre el estado del entorno, contenida en algún componente del

estado del sistema (creencias). Además debe tener información sobre los

objetivos a conseguir (deseos) en otro componente. El curso de ejecución de la

acción actual también debe ser conocido (intenciones) por si el entorno varía

durante la ejecución de la acción elegida, o de la función de selección.

Como los nodos casuales representan eventos que dependen exclusivamente

del entorno el agente no tiene ningún control sobre ellos. Por esta razón [Rao,

Georgeff, 95] proponen eliminarlos del árbol de decisión, creando para cada

conexión que sale de un nodo casual un nuevo árbol de decisión, en el que elnodo casual se ha eliminado y el arco que incidía en él, incida ahora en su

sucesor. De esta forma se generan una serie de árboles de decisión donde

cada uno de ellos representa un estado potencial del entorno (mundo posible)

con su probabilidad de ocurrencia asociada y con el beneficio que obtiene el

agente con cada camino. Con las probabilidades asociadas a los mundos

posibles el agente obtiene lo que cree que es posible, con los beneficios lo que

desea que sea posible y utiliza esta información para encontrar los mejorescaminos de acción, a partir de los cuales el agente conoce lo que intenta.

[Rao, Georgeff, 95] desarrollaron una lógica formal basada en este modelo, que

permite al agente realizar razonamiento y crear intenciones. Pero desde el

punto de vista práctico es más relevante la arquitectura abstracta de un

intérprete BDI introducida también por ellos. El intérprete BDI utiliza tres

estructuras de datos dinámicas: una para creencias, otra para deseos y otra

para intenciones, y una cola de eventos en la que se encuentran todos loseventos que ocurren.


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En cada pasada en intérprete primero lee la cola de eventos y genera una lista

de opciones (posibles metas a conseguir). Después selecciona las mejores de

estas acciones y las añade a la estructura de intenciones. Si hay alguna

intención que realice una acción atómica el agente la ejecuta. Los eventos que

han ocurrido durante el ciclo de ejecución del intérprete se añaden a la cola.

Por último el agente modifica las estructuras de intenciones y de deseos

eliminando tanto las intenciones y deseos que se han llevado a cabo con éxito

como las que no son posibles.

Con este modelo los sistemas deliberativos se adecuan más a entornos

dinámicos y también son más adecuados para aplicaciones que funcionan en

tiempo real.

2.3.3 GRATE

La arquitectura GRATE (Generic Rules and Agent model Tesbed Environment)

[Jennings, 92] sigue un esquema en capas en él que el comportamiento del

agente se guía por creencias, deseos e intenciones. Esta arquitectura está

especialmente diseñada para construir aplicaciones en las que los agentes

deben cooperar entre si para conseguir una serie de metas. Por este motivo se

deben reflejar en la arquitectura los dos posibles roles que un agente puede

tomar: como entidad individual, y como miembro de una comunidad. Los

agentes que se construyen siguiendo esta arquitectura se caracterizan porque

contienen una cantidad significativa de conocimiento de cooperación y control.

El conocimiento de los agentes GRATE se divide en tres partes, como se

observa en la figura 2:

El almacén de información (information store): que contiene un repositorio

de toda la información del dominio que se ha generado por el propio agente

o que ha sido recibida como resultado de un proceso de interacción con

otros agentes de la comunidad.

El modelo propio (self model): que contiene conocimiento sobre el propio

agente.


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El modelo de otros agentes (acquaitances model): que contiene

representaciones de los agentes de la comunidad con los que el agente

interactúa.

El conocimiento que contienen estos dos últimos módulos se puede clasificaren función del tipo de conocimiento en: conocimiento del estado (progreso de

las tareas), conocimiento sobre capacidades (descripción de tareas, recetas,

...), conocimiento intencional (intenciones), conocimiento de evaluación (tiempo

para completar las tareas) y conocimiento del dominio.

Desde un punto de vista funcional, los agentes GRATE se dividen en dos

componentes bien diferenciados, como se aprecia en la figura 2: Un nivel del

dominio y una capa de cooperación y control. El nivel del dominio se resuelven

problemas del dominio (de control industrial, financias, transporte, etc.). El nivel

de cooperación y control es un meta-nivel controlador que opera en el nivel del

dominio, cuyo objetivo es asegurar que las actividades del agente están

coordinadas con las de otros agentes en la comunidad.

Ilustración 2 Arquitectura GRATE [Jennings, 92]

La capa de cooperación está compuesta de tres módulos genéricos: un módulo

de control (control module), un módulo de evaluación de situaciones (situation

assessment module) y un módulo de cooperación (cooperation module). Lasfunciones que realizan estos módulos se describen a continuación:


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Módulo de evaluación de situaciones: este módulo actúa de interfaz entrelos mecanismos de control local y cooperativo. Las actividades que realizason relativas a las decisiones sobre qué actividades deben ser llevadas acabo localmente y cuáles deben realizarse de forma cooperativa, qué

peticiones de cooperación deben acordarse y cuáles no, qué prioridadtienen las tareas que el agente debe realizar, etc.

Módulo de control: este módulo es el responsable de asegurar que lastareas que el agente va a realizar son llevadas a cabo. El módulo deevaluación de situaciones informa al módulo de control de las tareas queéste debe monitorizar y de sus prioridades.

Módulo de cooperación: este módulo es el responsable de realizar lasactividades sociales. También es informado de estas actividades por elmódulo de evaluación de situaciones, que previamente ha detectado lanecesidad de iniciar una actividad social.

El funcionamiento de un conjunto de agentes GRATE ha sido evaluado contra

agentes que sólo tienen intenciones individuales y contra agentes que se

comportan de una manera interesada en problemas de dominio real.

2.3.4 IRMA

IRMA (Intelligent Resource-bounded Machine Architecture) es una arquitectura

que sigue el modelo BDI, diseñada por [Bratman et al., 88]. Esta arquitectura seha tomado como base en el diseño de otras muchas arquitecturas que han

aparecido posteriormente.

La arquitectura IRMA mantiene cuatro estructuras de datos simbólicos,

denotados mediante ovales en la figura 3: la librería de planes, el conjunto de

intenciones estructuradas como planes, el conjunto de creencias y el conjunto

de deseos.

La librería de planes contiene los planes sobre los que el agente tiene

información, a modo de recetas. Esta librería de planes puede ser vista como

un subconjunto de las creencias del agente, que concretamente contiene las

creencias del agente sobre qué acciones deberían ser útiles para conseguir

qué efectos bajo unas determinadas condiciones. Por el contrario, el conjunto

de intenciones estructuradas como planes contiene los planes del agente en el

momento actual.


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Analizando la arquitectura desde un punto de vista funcional, se puede decir

que un agente IRMA debe realizar un conjunto de procesos. Estos procesos

son llevados a cabo por los módulos denotados mediante rectángulos en la

¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.: un motor de

azonamiento (means-end reasoner), un analizador (opportunity analyser), un

proceso de filtrado (filtering process) y un proceso de deliberación (deliberation

process).

Antes de comenzar con la explicación de las funciones que realiza cada

módulo es necesario aclarar dos cuestiones. En primer lugar, [Bratman et al.,

88] asumen que los planes de un agente no sólo se utilizan para producir

acciones en un momento dado, sino que también pueden ser de ayuda enrazonamientos que haya que realizar posteriormente: dirigiendo el

razonamiento que hay que realizar para conseguir ciertas metas finales y

proporcionando restricciones sobre las opciones que necesitan ser

consideradas más seriamente. En segundo lugar, también se debe tener en

cuenta que los planes del agente deben ser parciales, en el sentido de que no

deben ser muy detallados, porque se puede dar el caso de que el entorno del

agente cambie de forma que el agente no esté preparado para anticiparse aese cambio. Si ocurre esto y los planes del agente son muy detallados, se les

podrá dar muy poco o ningún uso. Por este motivo, los agentes frecuentemente

deciden qué quieren conseguir, pero dejan abierta para una deliberación

posterior las cuestiones relativas a cómo conseguirlo. Esta es la razón de que

se hable de la descomposición de planes en intenciones. Una vez realizadas

estas aclaraciones, veamos de qué se encarga cada uno de los procesos que

aparecen en la arquitectura:

Motor de razonamiento: el motor de razonamiento es invocado por cada

uno de los planes parciales existentes y su función es proponer subplanes

para completarlo. El motor de razonamiento puede proponer una serie de

opciones diferentes para conseguir el objetivo de cada plan parcial.

Analizador: este módulo propone nuevas opciones en respuesta a los

cambios que se perciban en el entorno. No todas las opciones se proponen

por el motor de razonamiento. Las opciones que propone en analizador, al


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provenir de cambios en el entorno, no tienen por qué referirse a cómo

conseguir un objetivo que ya estaba planificado.

Proceso de filtrado: este proceso se encarga de filtrar las opciones que han

sido propuestas por el motor de razonamiento o por el analizador. Losplanes del agente deben ser consistentes tanto internamente como con las

creencias que éste tiene. Por este motivo las opciones que no son

consistentes con los planes y las creencias del agente se pueden

descartar. El filtrado se realiza para que el proceso de deliberación sea más

eficiente.

Proceso de deliberación: este proceso produce nuevas intenciones a partir

de las opciones que han sobrevivido al proceso de filtrado, tomando lasmejores de estas opciones. Básicamente el proceso de deliberación realiza

lo que se llama toma de decisiones en la teoría tradicional. Las nuevas

intenciones se incorporan a los planes del agente.

Ilustración 3 Arquitectura IRMA

La arquitectura IRMA que se diseñó principalmente para agentes inteligentes

que tienen recursos limitados, ha sido evaluada en un escenario conocido

como Tileworld [Pollack and Ringuette, 90], que se ha desarrollado para

experimentar con agentes situados en un entorno dinámico. El Tileworld

consiste en un entorno dinámico simulado que contiene un agente. Éste debe

portar bloques alrededor de una malla bidimensional y depositarlos en ciertoslugares evitando obstáculos.


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En definitiva se ha llegado a la conclusión de que es apropiado que se realice

un proceso de filtrado como el que IRMA propone, tanto en un agente individual

como en un sistema multiagente, ya que ayuda a un agente tanto a focalizar su

razonamiento como a coordinar sus actividades con otros.

2.3.5 ADEPT

El proyecto ADEPT (Advanced Decision Environment for Process Tasks) [Alty,

94], [Jennings, 97] fue un proyecto para investigar la tecnología y los métodos

que se deben de utilizar para tratar la información, tanto su recopilación como

su gestión, distribución y presentación. Para este fin, en ADEPT se construyó

un sistema compuesto de muchos agentes autónomos.

En este dominio, cada agente controla y gestiona el abastecimiento de un

número de servicios a otros agentes en la infraestructura, de forma que cada

agente se caracteriza por los servicios que proporciona. Para este

abastecimiento de servicios es necesario que los agentes se comuniquen y

negocien.

Ilustración 4 Arquitectura de un agente ADEPT [Jennings, 97]


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La arquitectura de un agente ADEPT se muestra en la ¡Error! No se

ncuentra el origen de la referencia., en ella se pueden observar los

siguientes módulos. El primero de ellos contiene la información con la que

cuenta el agente, mientras que los otros tres son funcionales:

El módulo que contiene el modelo del propio agente y los modelos de los

demás agentes con los que se comunica (self and acquaitance models),

que contiene información sobre los servicios que proporciona el agente,

sobre las capacidades de negociar con otros agente, sobre los agentes que

proporcionaron servicios en el pasado, sobre los contratos que el agente

realizó con otros agente, etc.

El módulo de comunicación (communication module), que se encarga de

enrutar mensajes, tanto entre un agente y su agencia local, como con el

resto de la comunidad. Esta última incluye planificación de servicios

concurrentes, comienzo de nuevos servicios, paso de información a

servicios y monitorización del estado de los servicios en curso.

El módulo de evaluación de situaciones (situation assesment module), que

sirve de link entre el rol individual y el rol social del agente. Cuando este

módulo indica que se debe establecer algún contrato con algún agente

externo para que proporcione algún servicio, invoca al módulo de ejecución

de servicios.

El módulo de ejecución de servicios (service execution module), que

gestiona la negociación para llevar a cabo un acuerdo.

Todos los módulos funcionales del agente hacen uso del modelo propio del

agente y del modelo de los demás agentes.

Los agentes en ADEPT están organizados de la siguiente manera: los agentes

se agrupan en agencias. Un agente tiene bajo su control una serie de tareas y

se puede comunicar con otros agentes bien de forma holgada, o bien de forma

estrecha. La comunicación en forma holgada implica que no existe ningún

agente controlador. La comunicación en forma estrecha implica la existencia de

un agente controlador, de forma que los agentes de fuera de la agencia tienen

restringido el acceso.


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En la agencia residen los agentes servidores, que se comunican de forma

holgada con los demás agentes de la misma agencia, pero de forma estrecha

con el agente controlador. Las agencias normalmente están organizadas de

forma jerárquica, de manera que los agentes de una agencia pueden ser

controladores de otras agencias de más bajo nivel. Para dar un servicio es

posible seleccionar agentes de diferentes agencias y formar una agencia

virtual.


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2.3.6 Arquitecturas Reactivas

Los agentes reactivos se caracterizan porque pueden operar rápida y

efectivamente sin la necesidad de procesar una representación simbólica del

entorno, ya que representan una categoría de agentes que no posee modelossimbólicos externos del entorno en el que se encuentran. Los agentes reactivos

toman decisiones basadas totalmente en el presente, sin hacer uso de lo que

ha ocurrido en el pasado, porque no conocen su historia [Weiss, 99]. Este tipo

de agentes actúan siguiendo un esquema estímulo de respuesta según el

estado actual del entorno en el que están embebido. La característica más

importante de los agentes reactivos es el hecho de que los agentes son

relativamente simples e interaccionan con otros agentes de manera sencilla.

Sin embargo, si se observa de una forma global el conjunto de agentes, las

interacciones pueden dan lugar a patrones de comportamiento muy complejos.

Por el hecho de ser agentes sencillos, la capacidad de realizar razonamientos

complejos desaparece en su mayor parte, y al contrario que los agentes

deliberativos la inteligencia que puedan mostrar no proviene de modelos

internos, sino de la interacción con su entorno [Brenner, 98].

Un agente reactivo está formado por los siguientes tipos de módulos:

Módulos de interacción con el entorno (sensores y actuadores en la figura

5).

Módulos de competencia (cada una de la capas en la figura 5).

Los módulos de competencia se desarrollan a partir de un conjunto de

dependencias que el agente reconoce observando su entorno. Estos módulos

son capaces de chequear continuamente el entorno, identificar una situación

específica que está ocurriendo en él e iniciar una reacción directa ante esa

situación.

Un módulo de competencia es responsable de una tarea claramente definida,

aunque no tiene por qué serlo de una tarea completa. En los agentes reactivos

no existen componentes centralizados como el planificador o el organizador en

los agentes deliberativos, así que cada módulo de competencia debe poseer

todas las capacidades necesarias para procesar sus tareas. Por este motivo,


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los módulos de competencia tienen completamente especificadas las tareas

que resuelven y proporcionan la solución específica a esas tareas, es decir, un

agente reactivo no resuelve ninguna tarea para la cual no exista un módulo de

competencia, en contraste con los agentes deliberativos, que pueden utilizar el

conocimiento de la base de conocimiento para resolver un rango de problemas.

Ilustración 5 Arquitectura de un agente reactivo [Iglesias, 97]

El funcionamiento de un agente reactivo es básicamente como sigue: los

sensores recogen información, que es directamente enviada a los módulos de

competencia. La información que los sensores mandan a los módulos de

competencia no recibe ningún tipo de tratamiento, es decir, no se traduce

ninguna representación simbólica. La llegada de información a uno de estos

módulos provoca en él una reacción que se transfiere al entorno a través de los

actuadores.

Si los módulos de competencia trabajan en paralelo lo más normal es que

aparezcan dependencias, por este motivo se deben poder comunicar entre

ellos. La comunicación normalmente utiliza tanto mecanismos como lenguajes

de comunicación simples, y puede ser uno-a-uno o se puede realizar a través

del entorno. La comunicación uno-a-uno proporciona una gran capacidad de

reacción, ya que es una comunicación directa, que no necesita de ningún

intermediario, entre los dos módulos de competencia que se comunican, con lo

que no existen retardos. En la comunicación a través del entorno un módulo

realiza cambios en el entorno que son apreciados por otro módulo. Esta


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variante es más lenta que la comunicación directa, pero permite reaccionar

ante situaciones más complejas.

La mayoría de las arquitecturas reactivas están basadas en reglas situación-

acción, cuyo funcionamiento es similar al de una base de reglas. Así losagentes actúan de forma apropiada según su situación, donde una situación es

una combinación de eventos internos y externos potencialmente compleja

[Connah, 94]. Los agentes situación-acción se han utilizado en PENGI, un

juego de ordenador [Agre, 87]. Los investigadores de los laboratorios Philips en

Redhill, UK, han implementado un lenguaje situación-acción llamado RTA

[Grahan & Wavish, 91] y lo han utilizado para implementar caracteres en juegos

de computador. [Kaebling & Rosenschein, 91] han propuesto otro lenguaje queutiliza lógica modal que está basado en un paradigma llamado situated

automata, en el que un agente se especifica en términos declarativos.

El área de aplicación usual de los agentes sotfware reactivos es el mundo de

los juegos o la industria del entretenimiento y robots.

De forma resumida, las arquitecturas reactivas presentan las siguientes

ventajas [Weiss, 99] :

Simplicidad.

Economía.

Eficiencia computacional.

Robustez ante fallos

Y los siguientes inconvenientes:

Es necesaria una gran cantidad de información local.

El aprendizaje es problemático.

La construcción de agentes reactivos requiere experimentación, por lo que

supone una gran cantidad de tiempo.

La construcción de sistemas grandes es imposible.

Los sistemas reactivos únicamente pueden ser utilizados para su propósito

original.


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Existen pocas aplicaciones basadas en estas arquitecturas.

La crítica principal que han tenido las arquitecturas reactivas es que son

excesivamente rígidas y simples como para producir comportamientos

inteligentes como planificación o aprendizaje.

Como ejemplo de arquitectura reactiva se presenta a continuación la

arquitectura subsumpción de Brooks [Brooks, 91], que es las más conocidas y

representativas de las pocas arquitecturas reactivas que existen.

2.3.7 Arquitectura subsumpción

Un agente basado en los principios de la arquitectura subsumpción [Brooks, 91]

consiste en una serie de módulos de competencia (cada una de las capas de la¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.) orientados a tareas que

stán organizados jerárquicamente, es decir, en este caso la descomposición no

es funcional como en los agentes deliberativos sino que es una simple división

de tareas. Cada módulo de competencia es responsable de un comportamiento

concreto del agente, siendo los módulos situados abajo en la jerarquía los que

se encargan de tareas básicas o primitivas, y los módulos más altos los que se

encargan de patrones de comportamiento más complejos. Cada módulo de

competencia puede operar de forma autónoma, pero los módulos de alto nivel

incorporan un subconjunto de tareas de los módulos subordinados y pueden

tanto inhibir sus salidas como modificar o suprimir sus entradas.

Los módulos de competencia se describen utilizando un lenguaje basado en

principios de máquinas de estados finitos aumentadas con temporizadores

(AFMS) que no contienen representación o modelo simbólico de tipo alguno.

Una AFSM desencadena una acción cuando su señal de entrada sobrepasa unumbral, es decir, continuamente lleva de una entrada percibida a una acción de

salida. En algunas implementaciones esto se lleva a cabo mediante reglas

situaciónacción que simplemente determinan una acción a realizar en base al

estado actual del agente. Las implementaciones de Brooks [Brooks, 91], son

algo más complicadas porque permiten, por ejemplo, retroalimentar desde

decisiones previas. El comportamiento de una AFSM se define a priori y no

puede ser modificado (por ejemplo evitar obstáculos). Cada AFSM opera


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independientemente y de forma asíncrona, y está en una competición continua

con las demás para conseguir el control del agente.

Ilustración 6 Arquitectura subsumpción [Brenner, 98]

Construir agentes que exhiban un comportamiento global coherente es un

proceso de desarrollo y experimentación, situando al agente en su entorno y

observando los resultados.

Según [Jennings, 98] la arquitectura subsumpción tiene las siguientes

desventajas:

Como los agentes no emplean modelos de su entorno, deben tener

suficiente información disponible en su entorno local para determinar

acciones aceptables.

Como los agentes puramente reactivos toman decisiones basándose en su

información local (información sobre el estado actual del agente) es difícil

que la toma de decisiones tenga en cuenta información no local

Como los agentes puramente reactivos no tienen memoria, es difícil diseñar

agentes de este tipo que aprendan de la experiencia y de esta formamejoren su actuación a lo largo del tiempo.

El comportamiento global de un agente reactivo “emerge” de la interacción

de comportamientos simples, pero el término “emerge” sugiere que la

relación entre los comportamientos individuales, el comportamiento global y

el entorno no se entiende bien. Los agentes reactivos se construyen

mediante ensayo-error, es decir mediante un laborioso proceso de

experimentación, lo cual supone un gran inconveniente..


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Construir agentes que contienen muchas capas es muy complicado, ya que

la dinámica de la interacción entre diferentes comportamientos se hace muy

compleja de entender, es decir, el diseño de agentes reactivos capaces de

tener comportamientos complejos es muy problemático.

Como todas las arquitecturas reactivas ésta ha sido principalmente aplicadas

en la construcción de robots. Por ejemplo, en el MIT se ha utilizado para

construir al menos 10 robots. Por lo tanto, y en base a la experimentación que

se ha realizado sobre la arquitectura subsumpción se puede afirmar que es una

arquitectura útil en aplicaciones en las que los agentes son agentes hardware y

autónomos que se encuentran en un entorno muy dinámico .


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2.3.8 Arquitecturas Híbridas

Las arquitecturas híbridas combinan componentes de tipo reactivo con

componentes de tipo deliberativo, como se observa en la figura 7. La parte

reactiva interacciona con el entorno y reacciona rápidamente a los eventos queen él se producen sin invertir tiempo en realizar razonamiento, mientras que la

parte deliberativa planifica y se encarga de la parte de toma de decisiones, es

decir, realiza tareas a un nivel de abstracción superior.

Las arquitecturas híbridas pretenden aprovechar los beneficios que

proporcionan las arquitecturas reactivas y los beneficios que proporcionan las

deliberativas, ya que para la mayoría de los problemas no es adecuada ni una

arquitectura puramente deliberativa ni una arquitectura puramente reactiva.

Típicamente los sistemas híbridos se diseñan siguiendo una arquitectura

jerárquica en capas, en la que las capas más bajas son principalmente

reactivas y las capas más altas son principalmente deliberativas.

Ilustración 7 Arquitectura de un agente híbrido

Aunque las arquitecturas híbridas como Touring Machines [Ferguson, 92],

InterRRaP [Müller, 93] y COSY [Burmeister & Sundermeyer, 92] tienen algunas

ventajas sobre las puramente deliberativas y las puramente reactivas, tienen la

dificultad potencial de que tienden a ser ad-hoc y aunque sus estructuras están

bien motivadas desde el punto de vista de diseño, no está claro que sean

motivadas por una teoría muy formal, o en general no se suele especificar una

teoría que las soporte. En particular, arquitecturas Touring Machines, quecontienen un número de capas independientes que compiten unas con otras en


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tiempo real para controlar la actividad del agente parecen estar faltas de

formalización Lo que no está claro es que la falta de formalización sea una

desventaja seria ya que al menos se cuenta con un buen modelo para un

agente particular, a pesar de que sea muy dificultoso generalizar y reproducir

sus resultados en dominios distintos.

A continuación se muestran algunos ejemplos de arquitecturas híbridas. En

concreto las arquitecturas InteRRaP [Müller, 93], Touring Machines [Ferguson,

92], 3T [Bonasso, 96] y Artis [Botti, 99].

2.3.9 Arquitectura InteRRaPEl ejemplo más común de arquitectura híbrida es la arquitectura en capas

InteRRaP [Müller, 93, 96], [Mueller & Fischer, 98], [Jung, 98]. InteRRaP permite

modelar agentes autónomos y limitados por recursos, que interactúan con otros

en un entorno multiagente dinámico, combinando reactividad, deliberación y

cooperación. Para esto combina las ventajas de BDI y de las arquitecturas en

capas. Las arquitecturas BDI proporcionan un modelo conceptual claro de los

conocimientos, metas y cometidos de un agente, pero deben de ser extendidas

para soportar el diseño en aplicaciones prácticas de agentes limitados por

recursos y de agentes dirigidos a metas. En cambio las arquitecturas en capas

son potentes para el diseño de agentes limitados por recursos.

Un agente InteRRaP está compuesto de una Base de Conocimiento que está

asociada a una Unidad de Control situada sobre un Componente Percepción-

Acción que gestiona las comunicaciones de bajo nivel, como se observa en la

¡Error! No se encuentra el origen de la referencia..

La Base de Conocimiento se estructura en tres modelos:

Un modelo del mundo, que contiene las creencias relacionadas con el

entorno del agente.

Un modelo mental, que contiene las creencias del agente sobre si mismo.

Un modelo social, que contiene las creencias sobre otros agentes.


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Ilustración 8 Arquitectura InteRRaP [Volker, 97]

La Unidad de Control consiste en tres capas que actúan asíncronamente ycorresponden a diferentes niveles funcionales del agente:

Capa de comportamiento (BBL): Implementa la parte reactiva, por lo que

permite al agente reaccionar ante situaciones críticas y también tratar con

situaciones rutinarias. La capa de comportamiento contiene un conjunto de

patrones de comportamiento (PoBs) que se llevan a cabo mediante reglas

situación-acción que describen las habilidades reactivas del agente. Con un

rápido reconocimiento de patrones el agente puede reaccionar ante

situaciones críticas. Esta capa proporciona eficiencia reactividad y robustez.

Capa de planificación local (LPL): Proporciona al agente la habilidad de

deliberar. Se construye sobre información del modelo del mundo pero

adicionalmente utiliza las metas actuales de agente, las intenciones locales

mantenidas en el modelo mental y algunos mecanismos de planificación

dependientes del dominio.

Capa de planificación cooperativa (CPL): Extiende la funcionalidad de

planificación de un agente a planes conjuntos con cooperación. Utiliza el

modelo del mundo, el modelo mental e información sobre otros agentes

(metas, habilidades, compromisos almacenados en el modelo social).

Estas dos últimas capas son más deliberativas. Todas las capas trabajan con

los diferentes modelos que se encuentran en la base de conocimiento: La capa

BBL opera con el modelo del mundo, la capa LPL con el modelo mental y lacapa CPL con el social.


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Cada capa de InteRRaP consiste en dos procesos, SG (reconocimiento de

situación y activación de metas) y PS (planificador y organizador), que

interactúan entre ellos y con las capas vecinas. El SG realiza todas las

funciones descritas en el modelo conceptual antes de la creación de opciones.

El PS realiza la planificación y organización y la creación de intenciones.

La arquitectura en capas que sigue InteRRaP se puede clasificar como vertical,

ya que el proceso de control es de abajo arriba (bottom-up), mientras que el de

ejecución es de arriba abajo (top-down).

El proceso de control empieza en la capa más baja y termina en la más alta

(bottom-up), teniendo sólo acceso directo al interfaz con el mundo la capa de

comportamiento. Las otras capas sólo reciben la información que necesitan. Si

ocurre una nueva situación, la capa de comportamiento la reconoce y si puede

reaccionar apropiadamente a ella lo hace sin informar a las capas de control

que están por encima de ella. Si la capa de comportamiento no tiene

capacidades suficientes para reaccionar a la situación, pasa el control al

proceso SG de la capa de planificación local. Si la situación requiere

cooperación con otros agentes la capa de planificación local se la pasa a la

capa de planificación cooperativa.

El proceso de ejecución empieza en la capa más alta y termina en la más baja

(top-down). Sólo la capa de comportamiento puede llevar a cabo una acción,

porque es la única que tiene acceso a los actuadores.

El modelo conceptual de un agente InteRRaP que se muestra en la figura 9

puede ayudar a entender mejor el comportamiento que tiene un agente basado

en esta arquitectura, como se explica a continuación:

Los hechos que el agente obtiene de los sensores forman sus creencias, que

se van actualizando a medida que los sensores proporcionan nuevos hechos

[Brenner, 98]. Las creencias se agrupan, como ya se ha mencionado, en tres

modelos separados: el modelo del mundo, el modelo mental, y el modelo

social.


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Ilustración 9 Modelo de agente conceptual INTERRAP [Volker, 97]

Para que el uso de las creencias sea práctico, se generan a partir de ellas

situaciones. Las situaciones son subconjuntos de creencias que representan

estados en los que el agente tiene un interés concreto. Las situaciones seorganizan a su vez en tres capas: situaciones simples o de emergencia,

situaciones que requieren planificación local y situaciones que requieren

planificación cooperativa.

Las metas del agente se dividen en reacciones, metas locales y metas

cooperativas. La ocurrencia de una situación normalmente activa una o más

metas. Con el conjunto de metas que satisfacen una situación particular se

construyen las opciones. El planificador y organizador permite al sistema

derivar intenciones a partir de las opciones y dependiendo de la opción será

diferente: una simple reacción se define como patrones de comportamiento

(PoBs), mientras que las metas locales y cooperativas requieren la aplicación

de un proceso de planificación. Cuando las intenciones han sido generadas, se

ejecutan.

La arquitectura InteRRaP ha sido evaluada al menos en tres aplicaciones

[Muller, 93]: el sistema FORKS que simula robots que actúan de elevadores


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situados en una plataforma de carga. En este escenario los agentes se viven

en un entorno muy dinámico que continuamente demanda respuestas rápidas

pero por otra parte se requiere planificación compleja a largo plazo. El sistema

DMARS, que simula la cooperación entre compañías de transporte, y el

sistema COSMA, un planificador distribuido de citas.

2.3.10 Touring Machines

La arquitectura Touring Machines [Ferguson, 92] es otro buen ejemplo de

arquitectura híbrida para agentes dinámicos, racionales y autónomos. Esta

arquitectura, que es similar a la arquitectura subsumpción de Brooks [Brooks,

91], consiste en tres capas que funcionan concurrentemente (figura 10):

La capa reactiva, que está compuesta por reglas situación-acción, por lo

que proporciona al agente la capacidad de reacciones inmediatas ante

cambios del entorno.

La capa de planificación, que tiene como componente principal un

planificador parcial jerárquico. Esta capa es responsable de decidir que

acciones realiza el agente en circunstancias normales.

La capa de modelos, que representa las entidades del mundo del agente,incluyendo tanto al propio agente como a los demás. Esta capa permite

predecir conflictos entre agentes y genera nuevas metas para resolver los

conflictos.

Ilustración 10 Arquitectura Touring Machines de [Ferguson, 92]


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Cada capa describe el mundo del agente en un nivel de abstracción diferente y

por lo tanto, está dotada de capacidades diferentes. Como las acciones

propuestas por una capa pueden estar en conflicto con las de otra es necesaria

alguna política de control (control policy) que sirva de mediación y posibilite que

los agente puedan comportarse adecuadamente. La política de control permite

a cada capa examinar los datos de las demás y tanto añadir como eliminar

datos en las mismas, es decir, puede alterar el flujo de control normal de las

capas.

Las entradas y salidas de las capas son generadas de forma asíncrona con

reglas de control activadas por el contexto, que se aplican a estas entradas y

salidas en cada punto de sincronización. De esta forma, las reglas actúan comofiltros entre los sensores y las capas internas del agente. La mediación

permanece activa todo el tiempo y es transparente a las capas. Así cada capa

actúa como si controlara al agente ella sola, sin ser consciente de

interferencias con sus entradas y salidas, bien producidas por las otras capas o

por la política de control. La política de control global contiene un régimen de

planificación que la permite ser sensitiva a las metas con alta prioridad de bajo

nivel, mientras da servicio a las tareas de alto nivel del agente.

La principal diferencia con InteRRaP es que Touring Machines es una

arquitectura en capas horizontal, mientras que InteRRaP es vertical. En las

arquitecturas horizontales todas las capas tienen acceso a los datos de

sensores y pueden contribuir en las acciones mientras que en las arquitecturas

verticales sólo la capa más baja tiene acceso a las percepciones. Para

conseguir coordinación entre capas en una arquitectura horizontal como

Touring Machines es necesario contar con unas reglas de control que permitansuprimir la entrada de una determinada capa, es decir, que actúan de forma

autónoma, similar al mecanismo de inhibición de la arquitectura subsumpción

de Brooks [Brooks, 91].

La arquitectura Touring Machines ha sido especialmente utilizada en la

construcción robots [Ferguson, 92].


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2.3.11 Arquitectura 3T

La arquitectura 3T [Bonasso, 96] es útil para coordinar en tiempo real el

comportamiento de un agente que habita en un mundo dinámico. Esta

arquitectura, que también está principalmente orientada a la construcción derobots, utiliza tres niveles de abstracción o tres diferentes capas.

Un conjunto dinámicamente reprogramable de habilidades reactivas queson coordinadas por un coordinador.

Un secuenciador, que activa y desactiva conjuntos de habilidades paracrear redes que cambien el estado del mundo y lleven a cabo tareasespecíficas. Para esto de usa el sistema Reactive Action Packages (RAPs).

Un planificador deliberativo que pueda realizar razonamientos complejossobre las metas, los recursos y las restricciones de tiempo. Para esteplanificador se utiliza un sistema llamado Adversative Planner (AP).

Ilustración 11 Arquitectura 3T [Bonasso, 96]

3T se centra en el caso en que hay un solo agente actuando en un mundo

dinámico, mientras que InteRRaP extiende el clásico planificador reactivo con

la capa cooperativa, para agentes que viven en un mundo multiagente, dondeel dinamismo es causado por la presencia de otros agentes.

Se ha implementado en una gran variedad de robots, por ejemplo: un robot

móvil que reconoce a personas, un robot móvil que recolecta basura, un robot

móvil que navega por edificios de oficinas, un robot para estaciones espaciales

[Bonasso, 96].


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2.3.12 Arquitectura Artis

La arquitectura ARTIS [Botti, 99] es una arquitectura de agente pensada para

modelar agentes que habitan en entornos dinámicos y tienen impuestas unas

restricciones de tiempo muy fuertes, hasta el punto de que no realizar una tareaen un determinado tiempo puede llevar a efectos catastróficos. Un agente

ARTIS es autónomo, reactivo, proactivo y tiene continuidad temporal.

La arquitectura ARTIS es una extensión del modelo de pizarra adaptándolo

para trabajar en entornos de tiempo real con fuertes restricciones de tiempo.

Esta arquitectura cuenta con dos niveles de agentes: El agente ARTIS y un

conjunto de agentes internos (in-agents) que están incluidos en él. La

comunicación entre el agente ARTIS y los agentes internos se realiza a travésde una pizarra.

Ilustración 12 Arquitectura Artis

El agente ARTIS (figura 12) cuenta con los siguientes componentes:

Un conjunto de sensores y efectores que permiten interaccionar con el

entorno.

Un módulo de control que es responsable de la ejecución en tiempo real de

cada componente del agente. Este módulo permite que se implementen

algunas características de comportamiento para proporcionar al agente

algunos atributos específicos (como comunicación, adaptatividad, interfaz

de usuario, movilidad, etc.), con los que el agente deberá contar o no

dependiendo del tipo de problema que deba resolver.

Un nivel reactivo que asegura una respuesta ante cualquier evento crítico

del entorno. Este nivel reactivo está formado por los niveles reactivos de los

diferentes agentes internos que forman el agente ARTIS.


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Un servidor inteligente, que se utiliza para construir respuestas de alta

calidad (calculadas por los niveles cognitivos de los diferentes agentes

internos), cuando hay tiempo suficiente para ello, y para gestionar eventos

esporádicos del entorno que no son críticos.

Desde un punto de vista formal un agente ARTIS puede ser visto como una

tupla formada por tres elementos:

Un conjunto de agentes internos (in-agents).

Una función de selección de agentes internos, que se lleva a cabo por el

módulo de control y por el servidor inteligente.

Un conjunto de creencias que representan el entorno y los estados internosdel agente, compuesto por las creencias de todos los agentes internos y un

conjunto de creencias globales.

Un agente interno es una entidad interna que tiene el conocimiento necesario

para resolver un problema particular, y periódicamente realiza una tarea

específica. De acuerdo con la definición de agente, es un agente con las

siguientes características:

Reactividad: Periódicamente testea el entorno en busca de cambios.

Funcionamiento colaborativo: Todos los agentes internos cooperan para

resolver un problema particular, basando su comunicación en el modelo de

pizarra.

Actividad en tiempo real: Cada agente interno debe tener un plazo y un

periodo que le permita trabajar en entornos con fuertes restricciones de

tiempo.


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Ilustración 13 Comportamiento de un agente interno

Un agente interno consiste en tres niveles (figura 13), que le permiten tener

este comportamiento:

Un nivel reactivo: Para asegurar una respuesta mínima (respuesta de bajacalidad en tiempo limitado) a un problema particular.

Un nivel cognitivo: Para calcular una respuesta razonada a través de unproceso deliberativo (en tiempo ilimitado).

Un nivel de acción, que ejecuta la acción independientemente del nivel quela haya generado.

En cada periodo el agente interno decide entre una respuesta reactiva o una

respuesta deliberativa. Esta decisión depende principalmente del tiempo

disponible para mejorar la respuesta

Un agente que sigue la arquitectura ARTIS puede ser integrado en un sistema

multiagente, aunque para ello habría que extender la arquitectura como mínimo

con un lenguaje de comunicación entre agentes.

La arquitectura ARTIS ha sido evaluada mediante algunos prototipos para

controlar de sistemas simulados, por ejemplo en un purificador de plantas y en

una cinta transportadora [Botti, 9


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Capítulo 3 Estado del arte

3.1 Descripción y análisis de los trabajos realizados

El objetivo nuestra proyecto es realizar investigaciones sobre las diferentesarquitecturas que existen para diseñar un agente que forma parte de un

sistema multiagente. Antes de iniciar con la investigación de las arquitecturas,

se da a mencionar el significado de agente y sistema multiagente

En estos últimos años el tema de los agentes y de los sistemas multiagentes

son campos dominantes en las áreas de investigación. Inteligencia Artificial.

Gracias a la facilidad y naturalidad con que es posible caracterizar en términos

de agentes una gran variedad de aplicaciones, la tecnología de agentes

inteligentes se puede considerar más apropiada y potente que otras

tecnologías para la construcci�

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