Curso 2012-2013Jos ngel Baares 6/11/2013. Dpto. Informtica e Ingeniera de Sistemas.Inteligencia Artificial (30223)Leccin 11. Arquitecturas de pizarra. Sistemas multiagente

Objetivo Soluciones que se plasman en arquitecturas software

ndice

Conocimientos estrategicos/controlModelos de controlTipos de arquitecturasTcnicas de comunicacinAgentes InteligentesCaractersticas de los agentesAutonomaInteligenciaSistemas multiagentes/Arquitecturas cooperativaHabilidades socialesMovilidadComunicacin entre agentesLenguajes de Comunicacin (KIF, KQML, Speech-Acts)ProtocolosFIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents )

Conocimientos estratgicos/controlLa funcin bsica del control en los SBC:Manejar los conocimientos del dominio de manera que facilite y gestione su aplicacin.NO es suficiente con conocimiento y capacidad de inferencia. Hay que manejar los conocimientos y las inferencias como lo hara un experto en el dominio.Se precisa capacidad de aplicar las mismas estrategias, resolver las excepciones con los mismos criterios, reflejar las incertidumbres que afectan al razonamiento.

Componente de controlComponente de control de un SBCLos criterios necesarios para decidir cmo aplicar los conocimientos del dominio durante la resolucin del problema.Qu conocimientos se deben utilizar en cada momentoCmo razonar sobre ellosDnde empezar y terminar el proceso de razonamientoResolver conflictos que puedan aparecerEvaluar soluciones alternativasDeterminar cuando estn resueltos determinados subproblemasDecidir si se interrumpe la resolucin de un subproblema y se comienza la resolucin de otroQu datos usar como entrada

Tareas tpicas del controlBase de conocimiento 1Base de conocimiento 2Motor de inferenciasMemoria de trabajo(persona (nombre Juan))(persona (nombre Pepe))Base de conocimientos(vehculo (matricula Z1))(a^b => c)(a^f => n)(-b => u)Componente de controlSeleccionar una basede conocimientoSeleccionar unsubconjunto de reglasDesactivar una reglaSeleccionar una jerarquaSeleccionar una metaResolver conflictosSeleccionar un modode inferenciaDetectar y seleccionaruna solucinSeleccionar un foco de atencin

Componente de controlComponente control = motor inferencia + mdulo controlEl motor de inferencia: Es un programa de propsito general (demostrador lgico de teoremas, un equiparador de patrones, procedimientos de bsqueda en redes, etc.)No es capaz de resolver los conflictos que surjan, ni de identificar soluciones o establecer metas.El mdulo de control:Incorpora una estrategia de resolucin de problemas especialmente seleccionada para el tipo de problemas

Localizacin del componente de controlMdulo de control(estrategias)Motor de inferenciasComponente de controlMemoria de trabajo, base de hechosBases deconocimientosComponente deresolucin de problemas Implcito: Integrado como parte del programa que implementa la estrategia de control o estrategia de resolucin del problema dentro del mdulo de controlExplcito:En algn lugar de las bases de conocimiento. Conocimiento de control o metaconocimiento.

Tipos de controlSegn la forma de representar el conocimiento de control:Control paramtrico: Caracterstico del control de bajo nivelParmetros que especifican informaciones relevantes para el control como la prioridad de reglasControl declarativo: Representados de forma declarativa en alguna base de conocimiento de control, o dentro de bases de conocimiento del dominio.Sus decisiones suelen estar referidas a la eleccin de la estrategia de resolucin del problema. (metarreglas)Modelos de control: Modelos que facilitan resolver problemas en los que no exista una estrategia de solucin a priori.Ejemplo: Arquitecturas de pizarra

Modelos de control: Pizarra en el aulaAlumnoAlumnoAlumnoAlumnoProfesorPizarra Caractersticas para un buen funcionamiento:Pocos alumnos, con capacidades similares En una misma habitacin, con buen conocimiento entre s En el momento que se incumpla alguna de estas caractersticas toma relevancia la pizarra

Modelos de control: Pizarra en el mercado de valores Caractersticas de funcionamiento:Es innecesaria la reunin fsica de los actores Funciona aunque se modifique el comportamiento de los actores, se aadan o se eliminen actores El papel del control es simplemente tramitar las operaciones y anotarlas

Modelos de control: Resolucin del problema del puzzle Caractersticas de funcionamiento:Cada persona tiene piezas de un puzzle El rompecabezas puede resolverse en completo silencioPizarraPersonaPersonaPersonaPersona

Modelos de control: Arquitectura de pizarra Necesidad del controlSlo puede actuar una FC cada vez La pizarra es una estructura de datos compartida

Arquitecturas CooperativasArquitectura CooperativaUna clase particular de arquitecturas multiagenteIdeadas para facilitar la colaboracin entre agentesPara resolver un problema comnPara mejorar la eficacia de cada uno en la tarea que tenga encomendadaLos componentes bsicos que forman la arquitectura de un sistema cooperativo, distribuido o no, son:Un coordinador de actividades a realizarUn comunicador para intercambiar informacin entre mdulosUn sistema de mantenimiento de la verdad distribuido para garantizar que todos los sistemas son consistentes en los puntos en los que se requiere cooperacin.

Tipos de arquitecturasArquitecturas con coordinacin asistidaLos agentes delegan funciones a programas especiales para conseguir la comunicacinArquitecturas con comunicacin directaLos agentes manejan su propia coordinacin

Con coordinacin asistidaEL modulo principal es el coordinadorEl IC define el comportamiento del coordinador en funcin de las caractersticas del problemaConsta de:Un planificador que descompone un problema en subproblemas mutuamente independientes (Planning)Un asignador que distribuye las tareas a realizar entre los agentes subordinados (Scheduling).Garantiza que los agentes que forman el sistema cooperativo trabajan conjunta y eficientementea) Conoce la funcin que realiza cada uno de sus agentes subordinados y sus capacidadesb) Dispone de un plan de control con los planes a realizar, dependencias entre ellos, y su secuenciamientoc) Se asegura de que los subplanes se finalizarn lo antes posibled) Una vez que la tarea se ha distribuido es necesario sincronizar los agentes subordinados, a menos que las tareas sean independientes.

Coordinacin asistida con maestroEl agente maestro (coordinador) est encargado de hacer el plan y distribuir los subplanes a sus agentes esclavos, que llevan a cabo la tarea y devuelven los resultados al maestro.Los agentes esclavos pueden comunicar entre sMAESTROEsclavo 1: P1Esclavo 2: P2-1 ...Esclavo n: P2-2Plande ControlEsclavo-1Esclavo-2Esclavo-nP1respuestarespuestaP2-1respuestasolicitudP1P2-1P2-2t1t2t3t4En el instante t1

Coordinacin asistida con negociadorLos agentes que ejecutan los planes negocian con el negociador para decidir cul de ellos realiza el subplan. El negociador decide, por ejemplo, en funcin del instante en el que se realiza la solicitud, del nivel de ocupacin de los agentes, y de la organizacin jerrquica y temporal de los planes en el plan de control, cul es el ms capacitado.Los agentes pueden comunicar entre s.NEGOCIADORPlande ControlEsclavo-1Esclavo-2Esclavo-nsolicita P1respuestasolicita P1-1respuestasolicitudP1P2-1solicita P2-2rechazoP2-nt1t2t3t4rechazo P1aceptacinEn el instante t1

Con comunicacin DirectaNingn agente est encargado de realizar el planVentaja: No depende de la existencia, capacidades o influencias de otros programasInconveniente: Elevado coste si el nmero de agentes es elevado.Cada agente debe contener todo el cdigo necesario para la negociacinDos modelos de comunicacin directa:La aproximacin de red de contratoLos agentes que necesitan servicios distribuyen peticiones de propuestas a otros agentes. Los receptores evalan y presentan ofertas a los emisores de peticiones. La comparticin de especificacionesLos agentes suministran a otros agentes informacin sobres sus capacidades y necesidades. Estos agentes pueden usar esta informacin para coordinar sus actividades. Se disminuye enormemente la cantidad de informacin que fluye entre agentes.

Comunicacin directa cooperativaAunque ningn agente est encargado del plan, s existe un objetivo comn que es compartido por todos los agentes.peticinrespuestapeticinrespuestapeticinrespuestaEl agente-1 solicita servicios de los agentes 2 y 3, los cuales envan sus ofertasal agente-1. El agente 2 solicita sus servicios al agente-3

Comunicacin directa anrquicaNo existe un objetivo comn compartidopeticinrespuestapeticinrespuestapeticinrespuesta

Tcnicas de comunicacinExisten diferentes tcnicas para llevar a cabo la comunicacin directa entre agentesImplementar en cada agente un mdulo que soporte la negociacin. Cada agente conocer los servicios ofertados por los otros (bien mediante un modelo de red de contrato o de comparticin de especificaciones).La tcnica de paso de mensajes permite solicitar servicios conocidos de otros agentes.Utilizar una estructuras de conocimientos compartida en la que se anotan mensajes A los agentes les es imposible conocer los servicios ofertados por otros agentes.La ejecucin global consiste en una ejecucin asncrona de cada mdulo

Sistemas Multiagentes: Definiciones de WooldridgeUn agente es un software capaz de acciones independientes en representacin de su propietario o usuario (comprendiendo las necesidades que tienen que ser satisfechas para satisfacer sus objetivos de diseo, en lugar de recibir instrucciones constantemente).Un sistema multiagente consiste en un conjunto de agentes que interaccionan entre ellos. En el caso ms general en representacin de usuarios con diferentes motivaciones y objetivos. Par conseguir interaccionar con xito deben cooperar, coordinarse y negociar, como hace la gente.

Diseo de Agentes, Diseo de sociedadesSe cubren dos aspectos claves:Cmo construir agentes independientes, capaces de accin autnoma, que puedan llevar a cabo tareas que les encarguemos?Cmo construir agentes capaces de interaccionar (cooperar, coordinar, negociar) con otros agentes para llevar a cabo las tareas que se les han encargado, especialmente cuando los otros agentes no comparten los mismos intereses (objetivos)?El primer aspecto es diseo de agentes, el segundo diseo de sociedades (micro/macro)Caractersticas de los agentesAutonoma, Inteligencia, SMA, Habilidad social, movilidad

I Primera caractersticaLos agentes son:Entidades autnomasAutonomaPueden trabajar sin la intervencin directa del usuario y tienen cierto control sobre sus acciones y estado internoReactividadPueden percibir su entorno (que puede ser el mundo fsico, un usuario detrs de una interfaz grfica o vocal, aplicaciones en la red, u otros agentes) y responder oportunamente a cambios que se produzcan en el mismoIniciativaEl comportamiento de los agentes est determinado por los objetivos (metas) que persiguen y por tanto pueden producir acciones no slo como respuesta al entorno

II Segunda CaractersticaLos agentes tienen:InteligenciaRazonamientoUn agente puede decidir:qu objetivo perseguir o a qu evento reaccionarcmo actuar para conseguir un objetivoo suspender o abandonar un objetivo para dedicarse a otroAprendizajeEl agente puede adaptarse progresivamente a cambios en entornos dinmicos mediante tcnicas de aprendizaje

III Caracterstica de los agentesLos agentes no actan solos, sino como:Sistemas Multi-Agentes Resolucin de problemas mediante la estrategia divide y vencersReparto de responsabilidades-Identificar RolesHeterogeneidadEspecializacin.Marco para la integracin de Bases de conocimiento heterogneas especializadas en tareasPara abordar la interoperabilidad surgen roles (P.e. desde el punto de vista de la definicin de arquitecturas software surgen agentes/componentes Middle agents, Mediators, Avatars, interface Agents,...)Concurrencia y DistribucinFlexibilidad, escalabilidad, tolerancia a fallos, gestin de recursosDistribucin del conocimientoDiferentes arquitecturas de control, con coordinador, sin coordinador, ...

IV Cuarta caractersticaLos agentes tienen:Habilidad SocialInteraccinDilogoDelegacinAsignar la realizacin de tareasCooperacinTrabajo en comn para lograr un objetivo comnCoordinacinOrganizar el proceso de solucin del problema de forma que se eviten interacciones nocivas y que se exploten las beneficiosasNegociacinFormular un acuerdo que sea aceptable por todas las partes implicadas.

Conversaciones entre agentesCoordinacin Modelo de comunicacin (ejemplo: Linda: modelo de comunicacin ortogonal a los modelos de computacin)Lenguaje de comunicacinContenido del mensajeConversacinIntercambio de mensajesProtocoloConversacin vlidaSe definen protocolos de negociacin, subasta, ... que intercambian mensajes en un lenguaje comn.

Comunicacin entre agentesLa comunicacin es la base para las interacciones y la organizacin social de los agentes Interacciones Hay interacciones cuando la dinmica de un agente est perturbada por las influencias de otros [O. Boissier, 2001] Las interacciones son el motor de los SMA Distintas formas de interaccionar Acciones sobre el entorno Pizarra compartida Inferencias Paso de mensajes ...

Coordinacin

Comunicacin mediante el entornoEjemplo: robots distribuidos [Steels 89]ProblemaUn conjunto de robots tienen que recogerpiedras preciosas (cuya localizacin no seconoce de antemano) y llevarlas a una navenodrizaLa comunicacin se realiza a travs del entorno:Campo gradiente de la seal generada por la nave nodrizaPartculas radioemisoras que pueden recoger, echar y detectar los robots al pasar

Coordinacin

Sistema de pizarraPizarra: Memoria compartida que permite a los agentes compartir todo tipo de informacinUn sistema multiagente puede tener varias pizarras con distintos agentes registrados en cada unaNo hay comunicacin directa entre agentes

Coordinacin

Sistema de pizarraLos sistemas ms avanzados incorporan nuevos conceptos:Moderador. Agente especializado con conocimiento de control y de evaluacin que publica en la pizarra los subproblemas a resolver y decide a qu agentes se asignan de entre aquellos que se han ofrecido a resolverlosDespachador. Agente que avisa a los agentes afectados por algn cambio producido en la pizarra

Coordinacin

Sistema de pizarraPros: Mtodo flexible de comunicacin para la resolucin distribuida de problemasSon independientes de la estrategia de cooperacin que se vaya a utilizar y no afectan a la arquitectura de los agentes individualesContras: la estructura central de la pizarra representa un cuello de botella, ya que todos los agentes distribuidos por una red se ven obligados a acceder al dispositivo central donde se encuentra la pizarraSpace based solutions => Pizarras/Espacios de tuplas distribuidos

Coordinacin

Interaccin sin comunicacin!!!!Inferencia de acciones de otros agentesEjemplo: utilizacin de la teora de juegos con matrizes de ganancia Dilema del prisioneroDos hombres son acusados de un crimen y encerrados en celdas separadas. No pueden comunicarse ni llegar a acuerdos. A los dos hombres se les diceSi uno de los dos confiesa el crimen y el otro no, el confesor ser liberado, y el otro condenado a tres aos.Si los dos confiesan, ambos sern encarcelados durante dos aos.Si ninguno confiesa, ambos sern encarcelados durante un ao.

Coordinacin

Interaccin sin comunicacincul es la mejor estrategia?Teoras de juegos....Los nmeros no indican los aos sino lo bueno que es para los agentes Matriz de gananciaConsideramos no confesar como cooperar, y confesar como rechazar la cooperacion.Coordinacin

Coordinacin: Modelo de Comunicacin GenerativaGenerative Communication: Linda, Java Spaces

[mobile_1, lat, long]ClientClientClientClientClient

Generative Communication

[mobile_3, lat, long]ClientWrite[mobile_3, lat, long][mobile_1, lat, long]ClientClientClientClientCoordinacin: Modelo de Comunicacin GenerativaCoordinacin

Generative Communication

[mobile_3, lat, long]ClientRead[mobile_3, ?, ?][mobile_1, lat, long]ClientClientClientClientCoordinacin: Modelo de Comunicacin GenerativaCoordinacin

Generative Communication

[mobile_3, lat, long]Client[mobile_1, lat, long]ClientClientClientClient[mobile_3, lat, long]Coordinacin: Modelo de Comunicacin GenerativaCoordinacin

Generative Communication

[mobile_3, lat, long]Client[mobile_1, lat, long]ClientClientClientClientTake[mobile_3, ?, ?][mobile_3, lat, long]Coordinacin: Modelo de Comunicacin GenerativaCoordinacin

Generative CommunicationClient[mobile_1, lat, long]ClientClientClientClient[mobile_3, lat, long][mobile_3, lat, long]Coordinacin: Modelo de Comunicacin GenerativaCoordinacin

Generative Communication

Client[mobile_1, lat, long]ClientClientClientClient[mobile_3, lat, long][mobile_3, lat, long]ClientTake[mobile_3, ?, ?][mobile_3, lat, long]Write [mobile_3, lat, long]Coordinacin: Modelo de Comunicacin GenerativaCoordinacin

Generative Communication

Client[mobile_1, lat, long]ClientClientClientClient[mobile_3, lat, long][mobile_3, lat, long][mobile_3, lat, long]Coordinacin: Modelo de Comunicacin GenerativaCoordinacin

ClientClientClientClientClientSubscribe[mobile_3, ?, ?]Comportamiento reactivo[mobile_1, lat, long][mobile_3, ?, ?]Coordinacin

ClientClientClientClientClientPublish[mobile_3, lat, long][mobile_1, lat, long][mobile_3, lat, long] [mobile_3, lat, long]Notify

Comportamiento reactivo[mobile_3, ?, ?]Coordinacin

ClientClientClientClientClientPublish[mobile_3, lat, long][mobile_1, lat, long] [mobile_3, lat, long]Notify[mobile_3, lat, long] [mobile_3, lat, long]

Comportamiento reactivo[mobile_3, ?, ?][mobile_3, lat, long]Coordinacin

Comunicacin entre AgentesLenguajes de comunicacin de agentesBasados en la teora de actos del hablaKQMLFIPA ACLAlgunos autores consideran que la capacidad de comunicarse en un lenguaje de agentes es suficiente para considerar a un software como agente

Lenguaje Comunicacin

Comunicacin a nivel del conocimientoLos agentes se comunican paraMostrar a otros agentes su estado mentalIntentar modificar el estado mental de otros agentes

Lenguaje Comunicacin

Actos del habla (Speech acts)Language as ActionJ.L. Austin (1962), How to do things with words, Clarendon Press

La lingstica tradicional intentaba entender el significado de las frases indicando cmo es posible usar una combinacin de palabras para hacer una declaracin con significado

Los actos del habla hacen referencia a las acciones intencionales en el curso de una conversacin

Lenguaje Comunicacin

Actos del habla (Speech acts)Language as ActionJ.L. Austin (1962), How to do things with words, Clarendon Press Quien habla no declara solamente sentencias ciertas o falsasQuien habla realiza actos de habla (performativa): peticiones, sugerencias, promesas, amenazas, etc.Cada declaracin es un acto de habla

Lenguaje Comunicacin

Tipos de actos del hablaJ.R. Searle (1969), Speach Acts, Cambridge University PressActos asertivos: dan informacin sobre el mundoEstoy de acuerdo 2 y 2 son 4 Estamos en claseActos directivos: para solicitar algo al destinatarioSintate Cuntas pesetas son un euro?Actos de promesa: comprometen al locutor a realizar ciertas acciones en el futuroMaana vuelvo a las 8 Te enviar las fotosActos expresivos: dan indicaciones del estado mental del locutorSoy feliz Gracias Siento lo de tu perroActos declarativos: el mero hecho de la declaracin es la realizacin de un actoEsts contratado Empezamos la clase

Lenguaje Comunicacin

Lenguajes de comunicacin de agentes (Y. Labrou 2000)History, State of the Art and Challenges for Agent Communication Languages (2000)Yannis Labrou and Tim FininLenguaje Comunicacin

Lenguajes de comunicacin de agentes (Y. Labrou 2000)Evolucion de Cliente/servidor a Middleware(Sistemas distribuidos)+Web Services(W3C, Rest)

Lenguaje Comunicacin

Lenguajes de comunicacin de agentes (Y. Labrou 2000)Tcnicas, metodologas, herramientas para compartir el conocimiento y reutilizarlo entrebases de conocimiento, en fases diseo, implementacin y ejecucin.La idea central del KSE era que compartir informacin requiere comunicacin, por lo que se centraron en definir un lenguaje comn, KSE: Knowledge Sharing Effort Lenguaje Comunicacin

Lenguajes de comunicacin de agentes (Y. Labrou 2000)KSE identifica tres niveles:Intencin: KQLMConocimiento:KIFOntologa:OntolinguaLenguaje Comunicacin

Lenguajes de comunicacin de agentes (Y. Labrou 2000)Los tipos de mensaje de ACL (Performativas) De los actos del habla nos premiten describir creencias, deseos, intenciones. FIPA estandariza protocolos a partir de estos Performativas.Lenguaje Comunicacin

KQMLMensajes KQMLRepresenta un acto de habla o performativaConsta de una lista de pares atributo-valor

(ask-one:sender pepe:content (PRECIO TELEFONICA ?precio):receiver servidor-bolsa:reply-with accion-telefonica:language LPROLOG:ontology IBEX)

performativanivel de contenidonivel de comunicacionesnivel de mensajeLenguaje Comunicacin

KQMLMensajes KQMLLa respuesta al anterior:(tell:sender servidor-bolsa:content (PRECIO TELEFONICA 19):receiver pepe:in-reply-to accion-telefonica:language LPROLOG:ontology IBEX)

Lenguaje Comunicacin

Performativas de KQMLLenguaje Comunicacin

Arquitectura Abstracta FIPAFoundation for Intelligent Physical Agents Consorcio industrial fundado en 1996Varias decenas de compaas de telecomunicaciones e informtica http://www.fipa.org

ObjetivosAcelerar el desarrollo de tecnologas de agentes inteligentes mediante la produccin de especificaciones acordadas internacionalmenteEspecificacin del comportamiento y capacidades externas de subsistemas genricos: recursos de agentes (para migracin, ejecucin, etc.), interaccin y cognitivoslas especificaciones estarn basadas en casos prcticos concretosAgentes, multi-agentes, y sociedades de agenteSeleccin y adaptacin de tecnologas existentes

Las conversaciones entre agentes suelen seguir unos ciertos patrones, secuencia tpicas de mensajes: protocolos de conversacinUn agente informa del protocolo que quiere usar mediante el parmetro :protocolProtocolos bsicos definidos por FIPA: FIPA-request FIPA-query FIPA-request-when FIPA-contract-net FIPA-iteraterated-contract-net FIPA-auction-english FIPA-auction-ducth

FIPA ACLNegociacin

FIPA ACLNegociacin(Conversaciones)

V caractersticaLos agentes pueden tener:MovilidadAgentes mvilesCapacidad de Migrar de un nodo a otro en una red preservando su estado en los saltos entre nodosMlti-acceso y multi-modalNavegadorEmailServicio vocal

Clasificacin de Agentes (M. Wooldridge, 1999)

AplicacionesServicios de informacin en InternetRecuperacin y extraccin de informacinComercio electrnicoMercado de servicios electrnicoNegociacinEquipos mviles y PCs en el hogarRedes pblicas de telecomunicacionesProvisin de servicios bajo demandaDescentralizacin del control y gestin de redesGrid ComputingGestin de procesos (workflow)Simulacin de sistemas dinmicosJuegos (bots )RobticaEtc.Personalizacinde serviciosFlexibilidad dela distribucinDelegacinde tareas

Conclusiones: Definicin SMA Juan PavnLos sistemas multi-agentes que consideramos constan de:1. Un middleware para soportar la comunicacin entre los agentes y con sistemas propietariosSobre este middleware es posible utilizar herramientas basadas en estndares de comunicacin entre agentes como FIPA ACL o KQML, o definir interfaces especficas para cada agente con un lenguaje como OMG IDL, o WSDL.2. Agentes, de diversos tipos, que cooperan para proporcionar servicios inteligentes a los usuarios.3. Recursos que pueden estar gestionados por agentes o por algn sistema propietarioPuede tratarse de un servidor Web, una base de datos, un servidor de correo, un sistema de gestin de procesos de negocio, dependiendo del entorno de la aplicacin.

Objetos vs AgentesObjetosEjecuta los mtodos invocadosFlujo de control del llamanteEncapsula estado y comportamientoEstado: valor de variables

Comportamiento: salida a partir de una entradaMensajes invocan procedimientoAsociaciones entre objetos

AgentesAutonoma de decisin

Flujo de control propioEncapsula la activacin del comportamientoEstado mental: objetivos, creencias, ...Comportamiento: cmo decidir lo que hacerInteracciones: actos de habla (intencionalidad)Organizacin: relaciones sociales entre agentes

OJO, la frontera es difusa...

Sistemas Expertos vs AgentesSistemas ExpertosSistemas cerrados

Sistemas de decisin centralizados

Interaccin con el usuario bajo peticin del usuario

AgentesInteractan con el entorno

Distribucin de la toma de decisiones:Comportamiento emergente

Mayor grado de interaccin con el usuarioInteraccin con otros agentes

OJO, la frontera es difusa...

La contribucin de los sistemas multi-agentesTrasladan las fases y los protocolos de interaccin entre agentes/entidades a la Webdescripciones de servicio(WSDL)registro UDDIProveedor de servicioCliente serviciomensajes SOAPmensajes SOAP(para buscar servicios)mensajes SOAP(para publicar descripciones de servicios)

Objetivo del clienteServicio PublicadoObjetivo del ProveedorDescubrimiento servicios CandidatosEjecucinServiciosSeleccionado y acuerdosProcesoClienteProcesoProveedorNegociacincon candidatosy acuerdoMonitorizacin y ejecucin del servicioInteraccin conServicios de registrosCaracterizacin abstracta del servicio candidatoProtocolo de bsqueda de servicioAcoplamientoServicio de iniciacinServicio de monitorizacinTerminacin y compensacinServicio de negociacin Del contratoServiciosacordadoCaracterizacin del servicio requeridoprotocolodescripcin de objetivos

La Interoperabilidad en el Futuro

Desde el punto de vista del programadorLos Servicios Web hoy ...A BRIEF HISTORYOF ARTIFICIALINTELLIGENCEhttp://www.atariarchives.org/deli/artificial_intelligence.php

La Interoperabilidad en el FuturoComponente SoftwareComponente Software

La Interoperabilidad en el FuturoComponente SoftwareComponente Software

La Interoperabilidad en el FuturoComponente SoftwareComponente Software

3La Web SemnticaConecta Conocimiento

4La Web UbicuaConecta Inteligencia

1La WebConecta Informacin2La Web SocialConecta GenteIncrementar conectividad SocialFile ServersWeb sitesContentPortalsSearchEnginesDatabasesEnterprise PortalsP2P file sharing PushPublish& SubscribePIMSArtificial IntelligenceIntelligentAgentsPersonal AssistantsOntologiesThesaurus&TaxonomiesSemanticSearchKnowledge BasesBotsSemantic DesktopSemanticWebiste& UIEmailConferencingInstantmessagesSocial networkBlogsRSSMarketplaces&auctionsSocialBookmarkingCommunityPortalsMash-upWikiMulti-userGamingSemanticBlogSemanticemailSemanticWikiSemanticSocial NetworkSemanticEnterpriseSemanticCommunitiesSmartMarketsSemanticAgentsEcosystemsAutonomicIntellectualPropertyBlogetsNaturalLanguageAgentes Web que conocen, aprenden y razonan como los humanos.Project10Xs Semantic Wave 2008 Report: Mills Davis, Managing Director, Project 10Xwww.project10x.com

ReferenciasCursos sobre agentesAgentes Inteligentes de la Universidad Complutense de Madrid del profesor Juan Pavn Mestrashttp://www.fdi.ucm.es/profesor/jpavon/doctorado/Material en Agentcities.eshttp://grusma2.etse.urv.es/AgCitES/index.htmPlataforma de desarrollo de agentes acorde FIPAJADE: http://jade.tilab.com/

Libros sobre sistemas multi-agentesAn Introduction to Multiagent Systems by Michael Wooldridge. Published in February 2002 by John Wiley & Sons (Chichester, England). ISBN 0 47149691X. 340pp approx; includes bibliographical references and index. Ttulo: Agentes software y sistemas multiagente Subttulo: Conceptos,arquitecturas y aplicaciones ISBN: 84-205-4367-5 Autor: Juan Pavn, Jos L. Prez de la Cruz Molina Pgs: 352 P.V.P: 28 Euros aprox A new authoriy on Multi-Agent SystemsService-Oriented Computing: Semantics, Processes, Agents (Hardcover) by Munindar P. Singh, Michael N. Huhns

Inteligencia Artificial (30223) Grado en Ingeniera Informtica leccin 11. Arquitecturas de pizarra. Sistemas Multiagente.

*2*********************************To solve previous problems, we have chosen to develop a coordination Web Service based on Generative Communication or Tuple Space communication model.

Tuple space communication is a very abstract artefact based on two notions: tuple and tuple space. The tuple space is a collection of tuples that acts as a shared memory, a blackboard, where some operations can be applied. *Clients may use the write operation to insert data in the tuple space. A tuple is something like this, a list of atomic values. In this case, the identity of a mobile, and its location.*Clients may use the read operation. The read operation provides a template to recover data from the tuple space. For instance, a template with wildcards as [mobile _3, ?, ?] will match the previous tuple, and it will recover it from the tuple space.*And, the take operation is similar, but it removes the recovered tuple from the tuple space. *And, the take operation is similar, but it removes the recovered tuple from the tuple space. *It there is not a possible matching, the read or take operation blocks client until a convenient tuple appears.*It there is not a possible matching, the read or take operation blocks client until a convenient tuple appears.

*The choice of this model was considered because senders and receivers of communication dont have prior knowledge of each other, providing time and space uncoupling.

*If we look for a more reactive behaviour, the model should be extended. Clients may subscribe to the coordination service in order to be notified when a tuple matches a provided template.

*So, when some client publish, that is, insert a tuple matching the template, a notification is sent to the subscribed client.*Of course, it allows client to be notified in real time each time a new data that matches the template is inserted.************************