tema 2 agentes inteligentes capitulo 2 libro

5/10/2018 Tema 2 Agentes Inteligentes Capitulo 2 Libro - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/tema-2-agentes-inteligentes-capitulo-2-libro 1/41

Agentes Inteligentes

Prof. Cristian Pinzón

[email protected]

Curso – Sistemas Inteligentes Aplicados a la Educación

2011 – II Semestre



SISTEMAS INTELIGENTES APLICADOS A LA EDUCACIÓN

AGENTES INTELIGENTES

Un agente es

cualquier cosa capaz

de percibir sumedioambiente con

la ayuda de sensores

y actuar en esemedio utilizando

actuadores.





Un agente Robot, a diferencia de

un humano, recibe pulsaciones

del teclado, archivos deinformación y paquetes vía red a

modo de entradas sensoriales y

actúa sobre el medio con

mensajes en el monitor,escribiendo ficheros y enviando

paquetes por la red.





Percepción:

El término percepción se utiliza en este contexto para

indicar que el agente puede recibir entradas encualquier instante .

Secuencia de Percepciones

¿Cuándo el agente toma una decisión?





Comportamiento del Agente:

Se puede decir que el comportamiento del agente

viene dado por la Función del agente que proyecta unapercepción dada en un acción.

Inicialmente la función del agente para un agente

artificial se implementará mediante un Programa delagente.





Agente Racional

Un agente racional es aquel que hace lo correcto.

¿Qué es hacer lo Correcto?Hacer lo correcto es mejor que hacer algo incorrecto.

Como primera aproximación, se puede decir que lo

correcto es aquello que permite al agente obtener un

resultado mejor. Por tanto. se necesita una forma de

medir el éxito.





Agente Racional (Medidas de Rendimiento)

Las medidas de rendimiento incluyen los criterios que

determinan el éxito en el comportamiento del agente.

Cuando se sitúa un agente en un medio, éste genera una

secuencia de acciones de acuerdo con las percepciones que

recibe. Esta secuencia de acciones hace que su hábitat pase

por una secuencia de estados. Si la secuencia es la

deseada, entonces el agente habrá actuado correctamente.

Obviamente, no hay una única medida adecuada para

todos los agentes.





Agente Racional (Racionalidad)

La racionalidad depende de cuatro factores:

La medida de rendimiento que define el criterio de éxito.

El conocimiento del medio en el que habita acumulado por el

agente.

Las acciones que el agente puede llevar a cabo.

La secuencia de percepciones del agente hasta este momento.





Agente Racional (Definición de Agente Racional)

En cada posible secuencia de percepciones, un agente

racional deberá emprender aquella acción quesupuestamente maximice su medida de rendimiento,

basándose en las evidencias aportadas por la

secuencia de percepciones y en el conocimiento que el

agente mantiene almacenado.





Agente Racional (Algunas Acciones del Agente)

Recopilación de Información

Exploración Aprendizaje

Autonomía





La Naturaleza del Entorno (Entornos de Trabajo)

Las medidas de rendimiento, el entorno, y los

actuadores y sensores del agente conforman elEntorno de Trabajo. Se utiliza el acrónimo REAS

(Rendimiento, Entorno, Actuadores, Sensores).

Un ejemplo: El taxista Automático y otros ejemplos.





REAS (Rendimiento, Entorno, Actuadores, Sensores)




OTROS Entornos de Trabajo





Propiedades de los Entornos de Trabajo

El rango de los entornos de trabajo en los que se utilizan

técnicas de IA es obviamente muy grande.

Totalmente Observable vs Parcialmente Observable: Es

observable si los sensores proveen información en todo

momento. Es parcialmente observable cuando hay ruido y la

existencia de sensores poco exactos.

Determinista vs Estocástico: Si el siguiente estado del medio

está totalmente determinado por el estado actual y la acción

ejecutada por el agente, entonces se dice que el entorno es

determinista, de otra es estocástico.





Propiedades de los Entornos de Trabajo

Estático vs Dinámico: Si el entorno puede cambiar cuando el

agente está deliberando, entonces se dice que el entorno es

dinámico para el agente, de otra forma se dice que es estático.

Discreto vs Continuo: La diferencia se puede aplicar al estado

del medio, a la forma en la que se maneja el tiempo y a las

percepciones y acciones del agente.

Agente Individual vs Multiagente: Cuando hay más de una

gente se habla de un entorno multi-agente. Aquí se puede

hablar de sistemas mult-iagentes competitivos y sistemas

multiagentes cooperativos.





Estructura de los Agentes

El trabajo de la IA es diseñar el programa del agente que

implemente la función del agente que proyecta las percepciones

en las acciones. Se asume que este programa se ejecutará en

algún tipo de computador, con sensores físicos y actuadores; lo

cual se conoce como Arquitectura:

Agente = Arquitectura + Programa





Estructura de los Agentes

Cuatro tipo básicos de programas para agentes que encarnan los

principios que subyacen en casi todos los sistemas inteligentes:

Agentes Reactivos simples

Agentes Reactivo basados en modelos

Agentes Basados en Objetivos

Agentes Basados en Utilidad




Agentes Reactivos simples


El tipo de agente más

sencillo es el agentereactivo simple. Estos

agentes seleccionan las

acciones sobre la base de

las percepciones actuales,ignorando el resto de las

percepciones históricas.




Agentes Basados en Modelos


Este tipo de agente guarda

estados internos sobre la

historia percibida lo cual lesirve para ejecutar una

acción. Los sensores no

pueden informar a la vez de

todos los estados que maneja

el ambiente, por ello elagente necesita actualizar

algo de información en el

estado interno.




Agentes Basados en Objetivos


El conocimiento sobre el

estado actual del mundo no

es siempre suficiente para

decidir qué hace. Además de

la descripción del estado

actual, el agente necesita

algún tipo de informaciónsobre su meta que describa

las situaciones que son

deseables.




Agentes Basados en Utilidad


Son aquellos que utilizan un

modelo del mundo, junto con

una función de utilidad que

calcula sus preferencias entre

los estados del

mundo. Después selecciona

la acción que le lleve aalcanzar la mayor utilidad

esperada, entre todos los

resultados posibles.




Agentes que Aprenden


Alan Turing planteó el

método que las máquinas

aprendan y después

enseñarlas. Un agente que

aprende se puede dividir en

cuatro componente

conceptuales: Elemento deAprendizaje, elementos de

Actuación, Generador de

Problemas, críticas.




PLATAFORMAS DE AGENTES




Diferentes opciones:• JADE•Concordia

•

FIPA-OS• Zeus

• Gossip

• JATLite

• Odyssey

• Aglets

• Voyager

PLATAFORMAS DE AGENTES (I)

¿Por qué trabajar con JADE?




JADE es un middleware desarrollado por

Telecom Italy Lab (TILAB), antes llamado CSELT,

para el desarrollo de aplicaciones distribuidas

multi-agente que cumplen con lasespecificaciones FIPA para la interoperabilidad

de sistemas multi-agente.

Para ampliar:

http://www.fipa.org/

http://jade.tilab.com/

PLATAFORMAS DE AGENTES (II)




















JADE proporciona:

• Entorno de desarrollo para la creación de

aplicaciones basadas en agentes.

• Entorno de ejecución para que los agentesvivan y se comuniquen.

• Arquitectura peer-to-peer (P2P)

•Interoperabilidad: especificaciones FIPA

• Portabilidad: realizado en JAVA

PLATAFORMAS DE AGENTES (III)




JADE proporciona:

• Entorno de desarrollo para la creación de

aplicaciones basadas en agentes.

• Entorno de ejecución para que los agentesvivan y se comuniquen.

• Arquitectura peer-to-peer (P2P)

•Interoperabilidad: especificaciones FIPA

• Portabilidad: realizado en JAVA

PLATAFORMAS DE AGENTES (IV)




Modelo de referencia para una plataforma de

agentes FIPA.

PLATAFORMAS DE AGENTES (V)




Agent Managment System (AMS)

• Encargado de la supervisión y control sobre elacceso y uso de la plataforma.

•Responsable de la autenticación de los agentes

residentes y control de registros (ANS).

PLATAFORMAS DE AGENTES (VI)




Agent Communication Channel (ACC)

•Proporciona la ruta para el contacto básico entre

agentes dentro y fuera de la plataforma.

• Método por defecto de comunicación que ofrece un

servicio confiable, ordenado y exacto.

•También soporta IIOP para la interoperabilidad entre

agentes en diferentes plataformas.

PLATAFORMAS DE AGENTES (VII)




Directory Facilitator (DF)

•Proporciona el servicio de paginas amarillas.

• En el se registran los servicios que ofrecen los

agentes; y de igual forma se pueden buscardichos servicios.

PLATAFORMAS DE AGENTES (VIII)




Lenguaje ACL

La principal ventaja de ACL es que al acortar sutamaño posee una semántica bien definida,

eliminando ambigüedades.

PLATAFORMAS DE AGENTES (IX)




Características de JADE–

Plataforma de JADE

PLATAFORMAS DE AGENTES (X)




Plataforma de agentes distribuidas

La plataforma de agentes puede estar

distribuida en diferentes host, y solo una Virtual

Machine por host estará corriendo. Cada agente

es implementado como un Hilo de Java.

PLATAFORMAS DE AGENTES (XI)




Varios DFs

PLATAFORMAS DE AGENTES (XII)




Interfaz DF de JADE





Interfaz para el registro de servicios


Ó




Fin de la Clase Gracias por su Atención …!

tema 2 agentes inteligentes capitulo 2 libro

Documents