agentes inteligentes fisicos
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AGENTESAGENTESRACIONALESRACIONALES
FÍSICOS
Pontificia Universidad JaverianaFacultad de IngenieríaFacultad de IngenieríaGrupos de Investigación SIDRe – SIRP - TakinaIng. Enrique González Ph.D.
Curso Robótica Móvil 2007-3
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Por Qué Agentes?
Entidad AutónomaEntidad Autónoma EEnn
ConocimientoConocimiento
RecursosRecursosccaappssssuullaa
E tid d R i lE tid d R i l
ServiciosServicios
ConductaConductaEntidad RacionalEntidad Racional ConductaConducta
E tid d S i lE tid d S i lCC
Entidad SocialEntidad Social ooooppee
RobotRobotAutónomoAutónomo
Pontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
eerraa
SocialSocial
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Aplicaciones SMAAdministración Distribuida de Proyectos
RAPPID, Processlink
N i C i El ó iNegocios y Comercio ElectrónicovReps, Agent–Based Market Space
R il ió d I f ióRecopilación de InformaciónMySpiders, Ebot, NetSumm
RobóticaRobóticaRobótica Cooperativa → RoboCup
Otros Campos de Aplicación de SMAOtros Campos de Aplicación de SMAasistentes personales y financieros, supervisión hospitalaria, bancarios, difusión de noticias y p ypublicidad, realidad virtual y avatares, control de procesos y manufactura
Pontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
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Agentes RacionalesAgentes RacionalesAgentes RacionalesAgentes Racionales
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Qué es un Agente Racional?
Hacer lo CorrectoHacer lo CorrectoA t R i l tA t R i l tActuar RacionalmenteActuar Racionalmente
Ideal : MaximizarIdeal : Maximizar
ExitoExito
EvaluarEvaluarEvaluarEvaluar
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Definición de Agente
ObjetivosObjetivos ComportamientoComportamientoObjetivosObjetivos ComportamientoComportamiento
ActúaActúa
P ibP ib
ModelaModela
PercibePercibeRecursos PropiosRecursos Propios
Ofrece ServiciosOfrece ServiciosComunicaComunica
ReproduceReproducePontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
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Características de un Agente
SituadoSituadoControl ParcialControl Parcial
Habita AmbienteHabita Ambiente PuedePuedeInfluenciarloInfluenciarlo
AgenteAgente AutónomoAutónomoNo IntervenciónNo Intervención
ExternaExternaAutónomoAutónomoEfectua AccionesEfectua Acciones
ExternaExterna
Estado InternoEstado InternoComportamientoComportamiento
ProActivoProActivo
ComportamientoComportamiento
Decidir yDecidir yProActivoProActivoAlcanza ObjetivosAlcanza Objetivos
Decidir yDecidir yActuarActuar
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Agente y su Entorno
AmbienteSensores
Ti
Efectores
AmbienteTi+1
Efectores
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Mapeo Percepción/Acción
Secuencia de PercepciónAmbienteTi Metas
MapeoMapeo
AmbienteTi+n
AcciónCorrecta
Acción 1... ?
Ti n
Acción M?
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Arquitectura del Agente
Arquitectura
Hardware
SoftwareSoftwareOperativo
Programa Agente
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Mapeo – Toma de DecisionesSistema Basados en Reglas
Reglas tipo “SI <condición> ENT <acción>Evaluación concurrente y disparo controlado
Sistemas DifusosReglas basadas en variables lingüísticasManejo explicito de la ambigüedad
Redes NeuronalesUnidades de procesamiento multi-conectadasCapacidad de aprendizaje a partir de ejemplos
Algoritmos GenéticosgEvolución del sistema basado en su calidad para alcanzar sus metas en un ambiente particular
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Tipos de AgentesAgente Comunicativo Puro
Representación Parcial de otros AgentesRepresentación Parcial de otros Agentes
S
Comportamiento depende de las ComunicacionesComportamiento depende de las Comunicaciones
Agente Situado Puro
I l A bi t i R t lI l A bi t i R t lInmerso en el Ambiente sin RepresentarloInmerso en el Ambiente sin Representarlo
Comportamiento depende solo de las PercepcionesComportamiento depende solo de las Percepciones
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Tipos de AgentesAgente Cognitivo/Deliberativo
Planificación con Capacidad de AnticiparPlanificación con Capacidad de Anticipar
Razonamiento utilizando una Representación del AmbienteRazonamiento utilizando una Representación del Ambiente
Agente Reactivo Puro
I l A bi t i R t lI l A bi t i R t lInmerso en el Ambiente sin RepresentarloInmerso en el Ambiente sin Representarlo
Comportamiento Generado por Reacciones a los EstímulosComportamiento Generado por Reacciones a los Estímulos
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Tipos de Agentes
Tipo deAgente
AspectoAgentes
CognitivosAgentes
Reactivos
Planificación
SI - Capacidad deAnticipar y Predecir
Eventos Futuros
NO HayReacciones Directas
a los Estímulos
Representacióndel Mundo
SI - Razonar sobrelas Representaciones
del Mundo
NO HayRepresentación
Explícitadel Mundo Explícita
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Tipos de AgentesEjemplo Agente CognitivoEjemplo Agente Cognitivo
Pb. →Abrir puerta cerrada con llave
Plan Abrir_Puerta
I h t it d d tá l ll- Ir hasta sito donde está la llave- Tomar la llave- Ir hasta la puerta- Abrir la puerta con la llave
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Tipos de AgentesEjemplo Agente ReactivoEjemplo Agente Reactivo
Pb. →Abrir puerta cerrada con llave
Reglas Condición-Acción
R1. Estoy frente a la puerta y tengo la llave→Abrir puerta con llave
R2. Estoy frente a la puerta y no tengo la llave→ Ir a buscar la llave→ Ir a buscar la llave
R3. Puerta no abre y no tengo la llave→ Ir a buscar la llave
R4 Ll f t iR4. Llave frente a mi→ Tomar la llave e ir a la puerta
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Agente ReactivoAcciones Situadas
Utilizar el ambiente como memoriaAcción depende de la posición y del estado del mundo percibidoLa noción de “pista” permite el reconocimiento de cada situación y el disparo de las acciones asociadasLos perceptos se definen como una
bi ió d “ i t ”combinación de “pistas”SI <percepto> ENT <acción>
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Agente ReactivoAcciones Situadas
Los objetivos están en el ambienteExploración y marcado
Evidencia de la Importancia del Ambiente para Dirigir la AcciónEvidencia de la Importancia del Ambiente para Dirigir la Acción
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Arquitectura de AgentesArquitectura de AgentesR i lR i lRacionalesRacionales
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Estructura Agente Reactivo
AgenteSensores
Percepción
Am
biienteReglas condición-acción Decisión
Efectores
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Estructura Agente Deliberativo
AgenteSensores
Modelodel Mundo
Estado Interno
Secuencia de Percepción
Am
b
Efectos de mis Acciones
bienteDecisiónReglas condición-acción DecisiónRed Neuronal DecisiónLógica Difusa DecisiónTécnicas de Aprendizaje e
Efectores
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Estructura Agente Predictivo
AgenteSensores
Modelodel Mundo
Estado Interno
Secuencia de Percepción
Am
b
Efectos de mis Acciones
P di ió
bienteMetas Explícitas Decisión
Predicción
e
Efectores
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Arquitectura de AgenteAproximación LógicaAproximación Lógica
Programa Agente Alta Complejidadde Cálculo
C difi d Ló iAsume Racionalidad
Codificado en LógicaRepresentación Simbólica
Calculativa
Pbs con Ambientes
Formalismo Simbólico
Pbs con AmbientesComplejos-Dinámicos
o a s o S bó coSemántica Elegante
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Arquitectura de AgenteAproximación ComportamentalAproximación Comportamental
Programa AgenteNo Explícito - No Memoria
Simplicidad y Economía“Tractability”
C t i t
RobustezResistencia a Fallas
ComportamientoNo “Disembodied” Localidad
Información SuficienteVisión a Corto Plazo
Inteligencia “Emerge” Aprendizaje Limitadog gde la Interacción
Aprendizaje Limitado
Metodología??
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Arquitectura de AgenteBDI Believe Desire IntentionBDI - Believe-Desire-Intention
DeliberaciónQué Metas Alcanzar?
R i
Medios y FinesCómo Alcanzar las Metas?
Razonamiento
Cómo Alcanzar las Metas?
AmbienteCreencias Ambiente
Estado Interno
Creencias
Otros Agentes
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Arquitectura de AgenteBDI Believe Desire IntentionBDI - Believe-Desire-Intention
DeliberaciónQué Metas Alcanzar?
R i
Medios y FinesCómo Alcanzar las Metas?
Razonamiento
OpcionesDeseos
Cómo Alcanzar las Metas?
OpcionesDisponibles
d d
Deseos
Dependen deCreencias e Intenciones
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Arquitectura de AgenteBDI Believe Desire IntentionBDI - Believe-Desire-Intention
Razonamiento PrácticoDescomposición Funcional
R i
ImplementaciónEficiente
Razonamiento
Eficiente
Compromiso MetaIntenciones Compromiso - Meta
Persisten - Desisten
Intenciones
Impulsan a la Acción
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Arquitectura de AgenteArquitecturas por CapasArquitecturas por Capas
Capas HorizontalesConexión Sensor-Acción
Capas de Diferente
Capas VerticalesUn Nivel Sensor-Acción
Capas de DiferenteNivel de Abstracción
SimplicidadReducción de Interacciones
Un Nivel Sensor-AcciónSimplicidad ConceptualCapas Independientes
Competencia entre CapasM di d
Capa N-1
......
Capa N
Sensor AcciónSecuencialidadN T l i F ll
Capa N
-
......
Capa N
Capa 1Sensor Acción
Capa N
-
......
Capa N
Capa 1
Sensor
AcciónMediadorCapa 1
No Tolerancia a Fallas
-1 N -1 N
Acción
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Herramientas Desarrollo SMA BESA C i
BESA → PUJNivel Agente
BESA Container
BESA Agent
Guard 1
Channel
gparalelismo internomecanismo selector
Ni l O i ió
Guard_1
Guard_2
Guard_M
Nivel Organizaciónapoyo a la cooperación
Guard
Selector
roles sociales
Nivel Sistemafacilitadores
Beh
avio
r_1
Beh
avio
r_2
Beh
avio
r_NAgent
State
Event
Mailbox
facilitadoresdirectorios
interoperabilidad Output Events
Input Events
Pontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.Behavior-oriented, Event-driven, Social-based Agent-framework
![Page 30: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/30.jpg)
AgentesAgentesAgentesAgentesenenenen
Sistemas MultiAgentesSistemas MultiAgentes
Pontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
![Page 31: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/31.jpg)
Agente en el Contexto SMA
AmbienteAmbiente
Leyes del UniversoLeyes del Universo
Objetos AmbienteObjetos AmbienteConjunto de AgentesConjunto de Agentes
jj
Operaciones sobre los ObjetosOperaciones sobre los ObjetosRelaciones entre AgentesRelaciones entre Agentes
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![Page 32: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/32.jpg)
Organizaciones MultiAgentes
UNIDAD ORGANIZACIONAL
IndividuosIndividuos UnidadUnidadRelacionadosRelacionadosPontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
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Organizaciones MultiAgentes
Recursividad SistémicaRecursividad SistémicaDiferentes RolesDiferentes RolesPontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
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Organizaciones MultiAgentesPerspectivas de Análisis
Análisis Funcional
Perspectivas de Análisis
Análisis FuncionalQué hacer en la organización ?Vista como un sistema de rolesVista como un sistema de roles
Análisis EstructuralCó t i l i ió ?Cómo construir la organización ?Dar un orden al conjunto de interacciones.
Parámetros de ConcretizaciónDistribución de habilidades entre los agentes
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Perspectivas de Análisis
Análisis Funcional
Representacional, organizacional, conativa, interactiva, productiva, preservativaFunciones
Dimensiones d l A áli i Física social relacional ambiental personaldel Análisis
Relaciones Abstractas
Física, social, relacional, ambiental, personal
Reconocimiento, comunicación, subordinación, operativa, informativa,
conflictiva competitiva
Organización
Estructura de Subordinación
Análisis
conflictiva, competitiva
Jerárquica, igualitaria
Organización
Acoplamiento
Constitución
EstructuralFijo, variable, evolutivo
Predefinido, emergente
Especialización
Constitución
Parámetros de Concretización
Predefinido, emergente
Especializado, totipotente
RedundanciaConcretización
Redundante, no-redundante
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![Page 36: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/36.jpg)
Análisis FuncionalFunciones en una OrganizaciónFunciones en una Organización
VEGETATIVA SupervivenciaSupervivencia
REPRESENTACIONAL Modelo del AmbienteModelo del Ambiente
PRODUCTIVA Actividades ProblemaActividades Problema
CONATIVA Motivación Motivación -- DecisiónDecisión
ORGANIZACIONAL Planear Planear -- CoordinarCoordinarORGANIZACIONAL Planear Planear -- CoordinarCoordinar
PERCEPTIVA EJECUTIVAPERCEPTIVA EJECUTIVAInteracciónInteracción
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![Page 37: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/37.jpg)
Análisis EstructuralEstructuras de Subordinación
Jerárquica
Estructuras de Subordinación
JerárquicaCadena de mandoCompetencia en niveles bajosCompetencia en niveles bajosMilitar
IgualitariaParticipación uniforme en toma de decisionespMercados
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![Page 38: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/38.jpg)
Parámetros de ConcretizaciónOrganización de Habilidades
R d d i
Organización de Habilidades
Redundancia
Tx Ty Tz Tx
AT AT AT AeAe Ae
Tx Ty Tz Tx Ty Tz
AT Ax Ay Az
Especialización
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![Page 39: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/39.jpg)
Interacción - Definición
ComportamientoComportamientoAgrupamiento de AgentesAgrupamiento de Agentes
ComportamientoComportamientoResultanteResultante
Satisfacer Objetivos y MetasSatisfacer Objetivos y Metas
Recursos y CapacidadesRecursos y Capacidades InteracciónInteracción
L I t ió l C t d B
Recursos y CapacidadesRecursos y Capacidades InteracciónInteracción
La Interacción es el Componente de Basede Toda Organización
A la vez Fuente y ProductoPontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
![Page 40: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/40.jpg)
Interacción - Condiciones
AAPerciben Perciben –– ActúanActúan
AgentesAgentesComunicanComunican
Metas CompatiblesMetas Compatibles
SituacionesSituaciones Unir CapacidadesUnir Capacidades
Compartir RecursosCompartir Recursos
Comportamiento Colectivo EMERGE de la InteracciónPontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
![Page 41: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/41.jpg)
CooperaciónObjetivo ComúnObjetivo Común
Acción Coordinada
Concurrencia
C ióC ió
Recursos Compartidos
RobustezCooperaciónCooperación Robustez
Acción No RedundanteAcción No-Redundante
Conflicto No-Persistente
Eficiencia del TrabajoEficiencia del Trabajo
Solución de ConflictosSolución de ConflictosPontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
![Page 42: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/42.jpg)
Cooperación
ColaboraciónColaboración Asignación Tareas/Recursos
Coordinación de AccionesCoordinación de Acciones+ Planificar y Sincronizar
Solución de ConflictosSolución de Conflictos+
Objetivos y Recursos
CooperaciónCooperación ComunicaciónComunicaciónpp
Explícita - MensajesProtocolos de InteracciónProtocolos de Interacción
Implícita - AmbientePontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
Protocolos de InteracciónProtocolos de Interacción
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AgentesAgentesAgentesAgentesyyyy
Modelo de la AcciónModelo de la Acción
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![Page 44: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/44.jpg)
Modelos en Agentes
ModeloModelo ImagenImagenHomomorfaHomomorfa RealidadRealidad
Abstracción
Manipulación
Aplicar
Resultados
AccionesAccionesComplejidadComplejidad
AgenteAgente ComportamientoComportamientoComplejidadComplejidad
ParalelismoParalelismoInteraccionesInteracciones
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Modelo de la Acción en SMA
Mundo EvolucionaMundo EvolucionaAcciónAcción
M difi ió d l E t dM difi ió d l E t dModificación del EstadoModificación del Estado
Encadenamiento de EventosEncadenamiento de Eventos
Movimiento FísicoMovimiento FísicoParalelismoParalelismo
Encadenamiento de EventosEncadenamiento de Eventos
IntenciónIntención
Reacción del Ambiente ??Reacción del Ambiente ??ResultadoResultado
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Agentes y AcciónTransformación del Estado GlobalTransformación del Estado Global
Strips - listas precondición/suprimir/agregar
Respuesta al EstímuloRespuesta al EstímuloSistema reactivo - arquitectura “subsupción”
P I f átiProceso InformáticoAutómatas y redes de Petri
M difi ió L lModificación LocalAutómatas celulares
Desplazamiento FísicoCampos de potencial y grillas espaciales
Consigna de ControlSistemas dinámicos realimentados
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![Page 47: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/47.jpg)
Transformación del Estado
EstadoCaracterizar cada Situación posibleCaracterizar cada Situación posible
OperadorPermite pasar de un estado a otroPermite pasar de un estado a otro
Operadores Tipo STRIPSLista de PrecondicionesLista de PrecondicionesLista de SuprimirLista de AdicionarLista de Adicionar
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Transformación del Estado
Est1={posR(Clotilde,2), posH(llave,12)}Operador irSur(x)
pre: posR(X,L1), sur(L1,L2)sup: posR(X,L1)adic: posR(X,L2)
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Transformación del Estado
Planificar por ObjetivosBuscar operadores que adicionan al estado los hechos del objetivoBuscar que al operador se le cumplan las precondicionesAplicar el operador modificando el estado
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Transformación del Estado
Limites y RestriccionesN ibl l l liNo es posible expresar el paralelismoNo se puede representar el desarrollo de la acción Difícil incl ir la ca salidadacción. Difícil incluir la causalidadDébil concepción de la descripción de la acciónacciónDébil y limitada concepción de la acción
Postulado de Estaticidad Leyes de NewtonPostulado de Estaticidad - Leyes de NewtonPostulado de Secuencialidad - No ConcurrenciaPostulado de Universalidad - Solo el ResultadoPostulado de Universalidad Solo el Resultado
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Transformación del Estado
Limites y RestriccionesCó d ibi C li ió ??Cómo describir una Colisión??
Describir explícitamente todo !!Pasar el tiempo como parámetro !!
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Respuesta a la InfluenciaIntención
Gesto de intentar realizar una acciónGes o de e a ea a u a acc óResultado
Reacción del ambiente al gestoReacción del ambiente al gesto
Separación de de la Acción Producida por los AgentesSeparación de de la Acción Producida por los AgentesSeparación de de la Acción Producida por los AgentesSeparación de de la Acción Producida por los Agentesdel producto Real de la misma en el Ambientedel producto Real de la misma en el Ambiente
Extensión del modelo de Transformación de EstadosAdición de una estructura que representa las Tentativas de Acción
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Acción como Proceso
Mundo como Conjunto de ProcesosEntidadesEntidadesComportamientoInteraccionesInteracciones
Representación del ComportamientoA tó t d E t d Fi itAutómatas de Estados FinitosAutómatas con RegistrosRedes de Petri
Los Procesos pueden Acoplarse y Ejecutarse en ParaleloLos Procesos pueden Acoplarse y Ejecutarse en Paralelo
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Acción como Proceso
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Acción como Proceso
Autómatas de Estados FinitosGrafo OrientadoGrafo OrientadoEstado
Representa una situaciónRepresenta una situaciónTransición
Evento permite cambiar de estadoEvento permite cambiar de estadoUna Acción se asocia a la transición
Ventajas y DesventajasVentajas y DesventajasSimples de manipularLimitados para comportamiento complejoLimitados para comportamiento complejo
numero estados / secuencial / sin memoria
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Acción como ProcesoAutómatas de Estados Finitos
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Acción como Proceso
Autómatas con Registros - ATNMayor descripciónMayor descripciónPérdida de propiedadesEstado contiene registros que pueden serEstado contiene registros que pueden ser manipulados durante las transicionesFactorizar las informaciones que deberíanFactorizar las informaciones que deberían estar repartidas sobre varios estados en un autómata de estados finitos
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Acción como Proceso
Autómatas con Registros - ATN
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Acción como ProcesoRedes de Petri
Modelo formal con propiedades matemáticamente demostrablesRepresenta el aspecto dinámico mediante el desplazamiento de “marcas” en un grafoSitio
Nodo donde se puede albergar una marcaTransición
Validada si todos los sitios de entrada contienen marcasEl paso de una transición suprime una marca deEl paso de una transición suprime una marca de todas los sitios de entrada y adiciona una marca a todos los sitios de salida
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Acción como ProcesoRedes de Petri
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Acción como ProcesoRedes de Petri
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Acción como ProcesoRedes de Petri
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Acción como ProcesoRedes de Petri con Inhibidores
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Acción como ProcesoRedes de Petri Coloreadas
Distinguir las marcas con valoresTransiciones como reglas disparables
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Acción como DesplazamientoCaracterísticas
Agentes situadosAmbiente como un espacio métrico
Campos de PotencialCampos de PotencialSe pueden combinar y superponer
Fuerzas atractivas hacia el objetivo
Fuerzas repulsivas de los obstáculos
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Acción como DesplazamientoCampos de Potencial
Seguir el Gradiente
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Acción como DesplazamientoVentajas
Eficiente para caso de desplazamientos físicosGestión de la coordinación de agentes
DesventajasNo integra la concepción lógica de la o teg a a co cepc ó óg ca de aintención y la acciónImposible representar situaciones en las p pque no hay un espacio métricoDifícil realizar un seguimiento de la evolución global del sistema
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Acción Modificación LocalFilosofía
Toda acción produce únicamente perturbaciones localesEl mundo compuesto por un conjunto de entes conectadosCada ente reacciona en forma independiente de acuerdo a sus percepciones locales
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Acción Modificación LocalAutómatas Celulares
Conjunto de autómatas de estados finitos repartidos sobre nodos de una red periódicaLas entradas de una célula está ligada al estado de las células vecinas
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Acción Modificación LocalAutómatas Celulares
Juego de la VidaNacimiento si exactamente tres vecinos vivosMuerte permanece vivo si dos o tres vecinos i ivivos sino muere
Emergen configuraciones complejas y estables
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Acción Modificación LocalAutómatas Celulares
SMA degeneradosSMA degeneradosModelos de propagación de señales
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Acción como ComandoTeoría de Control Cibernético
Variables de ComandoAcción consiste en variar cierto número de parámetros de entrada
Acción actividad compleja dirigida hacia un Objetivo
Incluye mecanismos de retroacciónIncluye mecanismos de retroacción
Las Acciones de los Agentes deben tener en consideración lasLas Acciones de los Agentes deben tener en consideración lasReacciones del MedioReacciones del Medio
b t l C i i b t l C i iy saber aportar las Correcciones necesariasy saber aportar las Correcciones necesarias
![Page 73: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/73.jpg)
Acción como ComandoTeoría de Control Cibernético
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ImplementaciónImplementaciónA t Fí iA t Fí iAgentes FísicosAgentes Físicos
Pontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
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Construcción de SW para AFModelo Sensorial ActuadoresModelo Sensorial-Actuadores
Sincrónicosla ejecución se bloquea hasta tener respuestala ejecución se bloquea hasta tener respuesta
Asincrónicosla aparición de un evento indica la respuesta
Metodología BaseEspecificación de requerimientos en el contexto
identificación y análisis de metas del agente
Diseño arquitectónicoestructura modular internaestructura modular internaorientada a “behaviors” que interactúan
Implementación y Pruebasmapeo de behaviors a procesos y de interacciones a IPCimplantación basada en IT o en RTOS
Pontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
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Construcción de SW para AFEspecificación de RequerimientosEspecificación de Requerimientos
Descripción Detallada de la Tareaanálisis basado en el paradigma de agenteanálisis basado en el paradigma de agente
Análisis del Ambientecaracterización de sensores y actuadoresinteracción con otros entes activos externosmodelo a nivel sistema vs ambiente
Caracterización de Objetivos/MetasCaracterización de Objetivos/Metasidentificación de requerimientos a partir de la tareaidentificación de las metas a partir de los requerimientos
i ió d h bilid d l tasociación de habilidades y recursos a las metas
Pontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
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Construcción de SW para AFDiseño ArquitectónicoDiseño Arquitectónico
Especificación de Behaviorsasociar de metas a módulos/behaviors/procesosasociar de metas a módulos/behaviors/procesos
evitar conflictos por recursosminimizar interdependenciasintegrar metas afinesintegrar metas afines
determinar estado asociado al behavioridentificar informaciones que deben perdurar en el tiempo
Caracteri ación de InteraccionesCaracterización de Interaccionesidentificar necesidad de interacción
basada en metas o habilidades complementariasbasada en recursos → competencia – productor/consumidor
especificar y detallar interaccionesetiquetear en forma únicadefinir semántica e intencionalidadIdentificar datos asociados y requeridos
Pontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
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Construcción de SW para AFImplementaciónImplementación
mapeo de behaviors a procesosaproximación centrada en la IT de relojaproximación centrada en la IT de relojaproximación basada en tasks de RTOSaproximación orientada a sistemas multiagente
d i t i IPCmapeo de interacciones a IPCmemoria compartida protegida por banderasmecanismos RTOS
semáforos – colas de mensajes – señales - excepcionescomunicación semantizada entre agentes
P bPruebaspruebas unitarias
sensores actuadores behaviors interaccionessensores – actuadores – behaviors - interacciones
pruebas de sistemabasadas en prototipos que evolucionan incrementalmentePontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
![Page 79: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/79.jpg)
Ejemplo BSA
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CENTERWATCH
CE
NTE
RLRL
WATCH
CE
NTE
R CE
NTE
R
(2)S
TOP
ACK TIME OUT
BSACONTROLD LOL
WATCH
ST
(3) ACK
ANUNCIO
FRONTWATCH
OP
ANUNCIO MOV CONTATRACTORPOSICIÓN
ANUNCIOMOV INIT/FIN
PROTOCOLO DE CONFLICTO
ANUNCIO MOV_CONTATRACTOR
COLISION
ACKSTOPS
MOVER ROBOT VELOCIDAD AL ROBOT
COLISION
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ADAPTADOR
VELOCIDADES STOP FIN MOVE (3’)
ROBOT
CENTER
CONTROLBSA
WATCH
STOP WATCH (3)
COLISION
STOP COLIS, (3’)
ADAPTADORTELÉMETRO
( )
SENSOR DE CONTACTO
MEDIDAS
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ADAPTADOR
VELOCIDADES STOP FIN MOVE (3’)
CENTER
ROBOT
WATCH
STO
P(3
)
CONTROLBSA AKC (RET) (4)
WATCHMAPA
WATCHOBSREAL
STOP WATCH (3)
COLISIONADAPTADORTELÉMETRO
STOP COLIS, (3’)
SENSOR DE CONTACTO
MEDIDAS
![Page 83: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/83.jpg)
ADAPTADOR
VELOCIDADES STOP FIN MOVE (3’)
POSICIONX,Y,A LOCALIZACION
CENTER
ROBOTX,Y,A
Tc
WATCH
STO
P(3
)
STOP WATCH (3)
CONTROLBSA AKC (RET) (4)
WATCHSTOP
MAPMAKER
COLISIONADAPTADORTELÉMETRO
STOP COLIS, (3’)
SENSOR DE CONTACTO
MEDIDAS
![Page 84: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/84.jpg)
ISR_CLK {
contEvPer1 ++;if (contEvPer1 == limitEvPer1) {
tratamientoEvPer1();();contEvPer1 = 0;
}
contEvPer2 ++;if (contEvPer2 == limitEvPer2) {
tratamientoEvPer2();tE P 2 0contEvPer2 = 0;
}
if (flagEvAsinc1) {if (flagEvAsinc1) {tratamientoEvAsinc1();}
}
}
![Page 85: Agentes Inteligentes Fisicos](https://reader038.vdocuments.site/reader038/viewer/2022102608/55b9002ebb61eb90658b4597/html5/thumbnails/85.jpg)
TaskAsincronica {
hil (!fi ) {while (!fin) {
receiveBloqueante(msg);switch (msg.tipoEv) {( g p ) {
case Ev1:tratamientoEv1(msg.data); break;
case Ev2:tratamientoEv2(msg.data); break;
}}
}}
TaskPeriodica {TaskPeriodica {while (!fin) {
sleep(T);tratamientoEvPer();tratamientoEvPer();
}}
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Bibliografía Agentes y SMAStuart J. Russell, Peter Norvig. "Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno", Prentice Hall, 1996.Jacques Ferber. "Multi-Agent Systems: An Introduction To q g yDistributed Artificial Intelligence". Addison Wesley, 1999.Gerhard Weiss. "Multiagent Systems". MIT Press, 1999.Michael N. Huhns. "Readings in Agents". Morgan Kaufmann Publishers, 1998.Michael Woolridge. "Introduction to MultiAgent Systems". John Wiley & Sons, 2002.Joseph P. Bigus, Jennifer Bigus. "Constructing Intelligent Agents Using Java: Professional Developer's Guide". John Wiley & Sons, 2001.González E Bustacara C “Desarrollo de Aplicaciones Basadas enGonzález E., Bustacara C. Desarrollo de Aplicaciones Basadas en Sistemas MultiAgentes”, 1era Edición, Editorial PUJ, 2007.
Pontificia Universidad Javeriana Ing. Enrique González Ph.D.
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AGENTES RACIONALES FÍSICOS
Gracias por su Atención
Enrique GonzálezqProfesor AsociadoPontificia Universidad JaverianaF lt d d I i íFacultad de IngenieríaGrupo de Investigaciòn SIRP
Contacto:email: [email protected]