Modelos Inteligentes

INTRODUCCIÓN

En el contexto de la computación, el concepto de agente se consolida como una solución a las demandas actuales: ubicuidad, interconexión, inteligencia, delegación y homocentrismo. Esto es, en entornos, donde tenemos una diversidad de dispositivos de cómputo distribuidos en nuestro entorno e interconectados, los agentes inteligentes emergen como la herramienta para delegar adecuadamente nuestro trabajo y abordar esta problemática desde una perspectiva más familiar para usuarios, programadores y diseñadores.

Un agente es todo aquello que puede considerarse que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa en tal ambiente por medio de efectores. Antes de diseñar un agente, se tiene que considerar las percepciones posibles, acciones posibles medida de desempeño u objetivos que debe lograr y los tipos de entorno en los que va a operar.

AGENTES

Los agentes son sistemas autónomos que intercambian información con el ambiente en el que están subscriptos para alcanzar un objetivo.

Un agente es un sistema que está situado en algún ambiente, y que es capaz de realizar acciones autónomas en ese ambiente, para cumplir sus objetivos de diseño. Para que un agente sea inteligente de ser proactivo, reactivo y tener habilidad social.

Un agente es una entidad que cuenta con propósitos que intenta alcanzar en forma proactiva y autónoma.

El modelo de un agente lo realizamos considerando sus propósitos, sus recursos, características, los eventos inesperados que percibe y las acciones que utiliza para superar a estos eventos.

Los recursos se refieren a los objetos tangibles que le pertenecen al agente, por ejemplo, dinero, un automóvil, una casa.

Las características son el conjunto de rasgos que describen al agente incluyendo sus habilidades, por ejemplo, saber Ajedrez, saber Nadar.

CARACTERÍSTICAS

El agente es una entidad física o virtual que posee ciertas características generales:

• Es capaz de percibir el entorno

• Posee una representación parcial del entorno.

• Es capaz de actuar sobre el entorno

• Puede comunicarse

• Posee un conjunto de objetivos que gobiernan su comportamiento

• Posee recursos propios

Un agente va a venir caracterizado por una serie de calificativos, los cuales vienen a denotar ciertas propiedades a cumplir por el agente. Esto nos lleva a plantear otra definición bastante aceptada de agente donde se emplean tres calificativos que, según, el autor se consideran básicos. Esta definición ve a un agente como un sistema de computación capaz de actuar de forma autónoma y flexible en un entorno caracterizado más tarde por [Wooldridge1995], entendiendo por flexible que sea:

Reactivo, el agente es capaz de responder a cambios en el entorno en que se encuentra situado.

Pro-activo, a su vez el agente debe ser capaz de intentar cumplir sus propios planes u objetivos.

Social, debe de poder comunicarse con otros agentes mediante algún tipo de lenguaje de comunicación de agentes.

Las características de los agentes han sido descritos por autores tales como Franklin y Graesser [Franklin1996], y Nwana [Nwana1996], estas son:

Continuidad Temporal: se considera un agente un proceso sin fin, ejecutándose continuamente y desarrollando su función.

Autonomía: un agente es completamente autónomo si es capaz de actuar basándose en su experiencia. El agente es capaz de adaptarse aunque el entorno cambie severamente. Por otra parte, una definición menos estricta de autonomía sería cuando el agente percibe el entorno.

Sociabilidad: este atributo permite a un agente comunicar con otros agentes o incluso con otras entidades.

Racionalidad: el agente siempre realiza «lo correcto» a partir de los datos que percibe del entorno.

Reactividad: un agente actúa como resultado de cambios en su entorno. En este caso, un agente percibe el entorno y esos cambios dirigen el comportamiento del agente.

Pro-actividad: un agente es pro-activo cuando es capaz de controlar sus propios objetivos a pesar de cambios en el entorno.

Adaptatividad: está relacionado con el aprendizaje que un agente es capaz de realizar y si puede cambiar su comportamiento basándose en ese aprendizaje.

Movilidad: capacidad de un agente de trasladarse a través de una red telemática.

Veracidad: asunción de que un agente no comunica información falsa a propósito.

Benevolencia: asunción de que un agente está dispuesto a ayudar a otros agentes si esto no entra en conflicto con sus propios objetivos.

MODELO BASADO EN AGENTE

Un modelo basado en agentes (MBA) es un tipo de modelo computacional que permite la simulación de acciones e interacciones de individuos autónomos dentro de un entorno, y permite determinar qué efectos producen en el conjunto del sistema. Combina elementos de teoría de juegos, sistemas complejos, emergencia, sociología computacional, sistemas multi-agente, y programación evolutiva. Los modelos simulan las operaciones simultáneas de entidades múltiples (agentes) en un intento de recrear y predecir las acciones de fenómenos complejos. Es un proceso de emergencia desde el nivel más elemental (micro) al más elevado (macro).

Generalmente los agentes individuales actúan según lo que perciben como sus intereses propios, tales como reproducción, beneficio económico o status social, y su conocimiento es limitado. Los agentes MBA pueden experimentar “aprendizaje”, adaptación y reproducción.

Un modelo es una representación simplificada de la realidad. Así, un modelo representa de manera simplificada los diferentes componentes y procesos que forman parte del sistema en estudio. El proceso de construcción de un modelo contribuye a identificar, seleccionar y ordenar la información disponible en relación al funcionamiento del sistema de estudio. El modelo – resultado del proceso de modelación – y la simulación (“corrida” en el tiempo del modelo) constituye una herramienta útil para comprender el funcionamiento de un sistema y evaluar la respuesta del mismo a cambios en diferentes componentes internos o externos del sistema.

ESTRUCTURA INTERNA DE UN AGENTE

Si bien los agentes tienen características similares, éstos pueden diferir en su complejidad y los algoritmos que implementen internamente. Las diferencias se pueden observar en los siguientes dominios.

 Parecido

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