SO – 1 – Reunión DAMMAD Grupo de Inteligencia Artificial Dpto. de Ciencias Experimentales e Ingeniería Universidad Rey Juan Carlos Diseño y Aplicación de Modelos Multiagente para Ayuda a la Decisión

SO – 2 – DAMMAD 1.Introducción: DAMMAD 2.Modelos Multiagente para Ayuda a la Decisión 3. Dominios de Aplicación Resumen:

SO – 3 – DAMMAD Objetivos: Modelos multiagente para Sistemas de Ayuda a la Decisión Basados en el Conocimiento –Modelo conceptual y metodológico para la construcción de SADBCs –Entorno software que permita validar dichos modelos Aplicación a dominios de tráfico –Demostrador de SADBC para la gestión de tráfico rodado en una red de autopistas urbanas (interés: DFB) –Demostrador de SADBC para la gestión de flotas de autobuses (interés: EMT Málaga) Ficha técnica: CICYT: Partners: URJC, UMA, UPM, LABEIN Supervisión industrial: DFB, EMT Málaga

SO – 4 – Cronograma de Actividades

SO – 5 – Tarea 1 Objetivo: –Desarrollo del modelo conceptual SKADS Tareas: –Estudio de la bibliografía existente –Diseño de una arquitectura de agente para ayuda a la decisión –Diseño mecanismos de coordinación para ayuda a la decisión –Diseño un lenguaje de comunicación entre agentes para ayuda a la decisión que instrumente dichos mecanismos –Identificar las interdependencias y especificar las interfaces entre los tres modelos Resultado: –documento de especificación de SKADS.

SO – 6 – Agentes entorno percepciones acciones Agente: ente activo embebido en un entorno Agente inteligente: racional / (semi-)autónomo reactivo / proactivo capacidad de comunicación

SO – 7 – Perspectiva URJC: Agentes para SADBC Sistemas de Ayuda a la Decisión (SADs): sistema informático [...] que ayuda a los decisores a formar y explorar sus juicios y, por tanto, a tomar decisiones basadas en el entendimiento (French, 1998) SADBC: asistentes inteligentes modelo del dominio –identificar problemas, diagnosticar causas, generar planes de reparación, simular sus potenciales efectos etc. modelo de usuario –objetivos/preferencias, creencias, actitud frente al riesgo etc. modelo de comunicación: –acciones comunicativas, diálogos enfocados, modos de interacción etc.

SO – 8 – Perspectiva URJC: Sistemas multiagente Entornos multiagente: múltiples agentes inteligentes actúan en el mismo entorno las acciones de los demás agentes influyen en la medida de rendimiento de cada agente (normalmente “no suma nula”) autonomía: un agente no puede controlar las acciones de los demás racionalidad: un agente puede predecir las acciones de los demás Modelos Multiagente para SADBC: distribución/descentralización a priori en el entorno múltiples asistentes inteligentes que colaboran –apoyo a la decisión en organizaciones, Internet etc. un SADBC con arquitectura multiagente –combatir complejidad, promover escalabilidad –gestión de procesos físicos (embalses, plantas industriales etc.)

SO – 9 – Perspectiva URJC: Diseño de Sistemas Multiagente Diseño de Sistemas Multiagente Diseño a nivel micro: –dado un entorno con múltiples agentes –construir un agente con características deseadas Diseño a nivel macro –construir sistemas de múltiples agentes con características deseadas SMA heterogéneos –diseñadores diferentes –características de agentes no controlables SMA homogéneos –diseñador único –sistemas para resolución de problemas

SO – 10 – Perspectiva URJC: Construcción de SBC Metodologías para construir SBC Métodos de razonamiento para clases de problemas (PSMs) Metodologías existentes: KADS, KSM etc. Problemas: entornos cerrados: –sistemas monolíticos –organización jerárquica del conocimiento poca flexibilidad: –alternativas de actuación (especialmente comunicativa) –ontologías usadas (vocabulario conceptual)

SO – 11 – Expectativas URJC Expectativas URJC: arquitectura de agente para SADBCs –genérica para SADBCs (micro/macro, homogéneo/heterogéneo) repositorio de software para la construcción de SADBCs validación empírica tanto del modelo conceptual como del software –demostradores en dominios de tráfico

SO – 12 – Perspectiva URJC: actividades cuestiones del software para SADBCs: –uso de estándares: FIPA etc. –conexión de componentes: CORBA, DCOM,... –plataformas de agentes existentes modelos de (meta-)razonamiento para SADBCs –razonamiento sobre agentes: reflexivo, los demás agentes, el decisor –comunicación: conjunto de actos de hablas para ayuda a la decisión resolución de conflictos ontológicos –coordinación: conjunto de “leyes de comportamiento” arquitecturas de agente para SADBCs: –estándares: arquitecturas BDI etc –integración de los modelos de metarazonamiento en una arquitectura –posibilidades de reutilización para la implementación

SO – 13 – Reunión DAMMAD Grupo de Inteligencia Artificial Dpto. de Ciencias Experimentales e Ingeniería Universidad Rey Juan Carlos Diseño y Aplicación de Modelos Multiagente para Ayuda a la Decisión