Practica 4 Sistemas Multiagentes[Laboratorio]
Aunque no existe una definición formal y precisa de lo que es un agente, éstos son por lo general vistos como entidades inteligentes, equivalentes en términos computacionales a un proceso del sistema operativo, que existen dentro de cierto contexto o ambiente, y que se pueden comunicar a través de un mecanismo de comunicación interproceso, usualmente un sistema de red, utilizando protocolos de comunicación.En cierto modo, un sistema multiagentes es un sistema distribuido en el cual los nodos o elementos son sistemas de inteligencia artificial, o bien un sistema distribuido donde la conducta combinada de dichos elementos produce un resultado en conjunto inteligente.
Hay que notar que los agentes no son necesariamente inteligentes. Existen como en todo el resto del dominio de la inteligencia artificial, dos enfoques para construir sistemas multiagentes:
El enfoque formal o clásico, que consiste en dotar de los agentes de la mayor inteligencia posible utilizando descripciones formales del problema que resolver y de hacer reposar el funcionamiento del sistema en tales capacidades cognitivas. Usualmente la inteligencia es definida utilizando un sistema formal (por ejemplo, sistemas de inferencia lógica) para la descripción, raciocinio, inferencia de nuevo conocimiento y planificación de acciones a realizar en el medio ambiente.
El enfoque constructivista, que persigue la idea de brindarle inteligencia al conjunto de todos los agentes, para que a través de mecanismos ingeniosamente elaborados de interacción, el sistema mismo genere comportamiento inteligente que no necesariamente estaba planeado desde un principio o definido dentro de los agentes mismos (que pueden ser realmente simples). Este tipo de conducta es habitualmente llamado comportamiento emergente.
El estudio de los sistemas multiagentes está "interesado en el desarrollo y análisis de resoluciones a problemas sofisticados de IA y arquitecturas de control tanto para sistemas con un único agente como sistemas multiagentes”. Los temas de investigación en SMA’s son:
- ingeniería de software orientado a agentes
- creencias, deseos e intenciones (en inglés Beliefs, Desires and Intentions, BDI)
- cooperación y coordinación
- organización
- comunicación
- negociación
- resolución de problemas distribuida
- aprendizaje de multiagentes
- comunidades científicas
- fiabilidad y tolerancia a fallos
Para el caso de nuestra practica utilizamos el IDE de Netbeans para codificar en Java y el plugin de JADE, anteriormente utilizado en el reporte 4 de la clase de Sistemas Adaptativos, mismo que implementamos un pequeño ejemplo de como poder utilizar los sistemas multiagentes. Las clases utilizadas para el ejemplo fueron solo una denominada JADE con el cual inicializamos lo que es la interfaz gráfica de JADE, esto para mayor facilidad de lo que queríamos implementar, sin embargo una vez hecho el vídeo la información se almacena en un archivo binario, a diferencia de codificarlo para un ejemplo automatizado.
En este ejemplo para la practica, se mencionan al agente dos y tres que son de alguna manera los vendedores, quienes utilizan el medio para ofertar a nuestro comprador el libro que este busca, este código fue utilizado para inicializar la plataforma (GUI) de JADE, por lo cual implementamos un ejemplo manual, de como funcionan los sistemas multiagentes, sin embargo se puede mejorar, ya que es mas factible poder establecer limites, alcances y las metas a conseguir por cada uno de los agentes. Para el caso del vídeo se ejemplifica mas claramente como implementamos sobre este código el uso de los diferentes agentes.
Aclarando esto, se tiene entonces que el ejemplo utilizado es mas para fines de ver como interactuan un agente con los compradores potenciales y como pueden estos mantener entre estos una subasta ejemplificada, pero haciendo esto de manera manual, se puede implementar de manera automatizada, pero no podríamos para el caso del ejemplo, ver de donde provienen cada una de las propuestas económicas que cada agente realizaría por lo que implementamos el ejemplo de forma manual y visualizando, a través de la clase jade.tool.dummy agent.Dummy agent, como podemos realizar una subasta del tipo que prefieramos.
Aclarando esto, se tiene entonces que el ejemplo utilizado es mas para fines de ver como interactuan un agente con los compradores potenciales y como pueden estos mantener entre estos una subasta ejemplificada, pero haciendo esto de manera manual, se puede implementar de manera automatizada, pero no podríamos para el caso del ejemplo, ver de donde provienen cada una de las propuestas económicas que cada agente realizaría por lo que implementamos el ejemplo de forma manual y visualizando, a través de la clase jade.tool.dummy agent.Dummy agent, como podemos realizar una subasta del tipo que prefieramos.
La codificación para nuestra practica es breve, pero el ejemplo en el vídeo mostrado es sustancioso, para quienes se quieran atrever a realizar ejemplos mas complejos como el mostrado mas abajo por Victor Dark en su pagina personal de Youtube, donde nos muestra la interacción de agentes utilizando Twitter para determinar la información que recoge cada agente y como se interpreta para cada uno.
Bibliografía Consultada:
Introducción a los Agentes y Sistemas Multiagentes. Llamas Bello César. Departamento de Informática Universidad de Valladolid.
Modelado de sistemas complejos mediante simulación basada en agentes y mediante dinámica de sistemas Izquierdo, Luis R.; Galán, José M.;Santos, José I.;del Olmo, Ricardo (2008). Empiria. Revista de Metodología de Ciencias Sociales 16. pp. 85-112.
Developing Multi-Agent Systems with JADE. Fabio Luigi Bellifemine, Giovanni Caire, Dominic Greenwood. Chapter 4.
Paginas visitadas para la realización de la practica:
