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SISTEMAS MULTIAGENTES: METODOLOGÍAS PARA DISEÑO Y
DESARROLLO– CASO UNAD
ENCUENTRO NACIONAL DE INGENIERIA COLOMBIANA 2013
Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD - Colombia
Pilar Alexandra Moreno. Ingeniera de Sistemas. Especialista en Aprendizaje Autónomo. Magister en
E-Learning.
Erika María Sandoval Valero. Ingeniera de Sistemas. Especialista en Gerencia de Sistemas informáticos.
Tesista de maestría en software libre.
Carlos Alberto Rojas López. Ingeniero de Sistemas. Especialista en Gerencia de Sistemas informáticos.
ENCUENTRO NACIONAL DE INGENIERIA COLOMBIANA 2013
INTRODUCCIÓN
El uso de agentes inteligentes en los entornos
virtuales de aprendizaje
Nace el proyecto “Agente inteligente como sistema de soporte para
ambientes virtuales de aprendizaje”,
ENCUENTRO NACIONAL DE INGENIERIA COLOMBIANA 2013
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Inteligencia Artificial-IA
IA débil. Maquinas que pueden actuar como si fueran inteligentes.
IA fuerte. Máquinas que actúan inteligentemente con mentes reales y conscientes.
[Kremer, 2001]
El objetivo, es conseguir una IA tan provechosa como sea posible y no
simplemente copiar el cerebro humano
ENCUENTRO NACIONAL DE INGENIERIA COLOMBIANA 2013
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS SISTEMAS MULTIAGENTES
Redes neuronales artificiales
Inteligencia Artificial-IA
Procesamiento del lenguaje natural
Visión artificial
Reconocimiento de formas
La robótica inteligente
Los sistemas basados en el conocimiento
Para el desarrollo del agente de esta investigación, el tipo
de sistema concreto es el que encierra a los Sistemas
Basados en el Conocimiento
ENCUENTRO NACIONAL DE INGENIERIA COLOMBIANA 2013
LOS SISTEMAS MULTIAGENTES
Sistemas Basados en el Conocimiento
Sistema soporte Sistema prescriptivo
Sistema autónomo
Clasificación según responsabilidades y tareas
El sistema propuesto es un sistema de soporte que contando con la tipología y jerarquización de consultas atendidas en la
consejería virtual y el sistema de atención al usuario de la UNAD, obtenga una óptima solución
[Guida y Tasso, 1994]
ENCUENTRO NACIONAL DE INGENIERIA COLOMBIANA 2013
TIPO DE SISTEMA MULTIAGENTE SELECCIONADO
Pertinencia
Aspectos Evaluados
Tiempo de desarrollo Accesibilidad FacilidadAdaptabilidad
Sistema multiagente
ENCUENTRO NACIONAL DE INGENIERIA COLOMBIANA 2013
TIPO DE SISTEMA MULTIAGENTE SELECCIONADO
Pertinencia
Aspectos Evaluados
Tiempo de desarrollo Accesibilidad FacilidadAdaptabilidad
Sistema multi-agente
Agente observador
Agente agregador
Agente recomendador
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Agente observador
Actúa como interfaz entre los componentes del sistema y el operador externo ó usuario
Caracteriza la solicitud que el usuario está realizando, basado en:
Conocimiento del usuario
Fuentes de conocimiento
del usuario
Tipos de acción
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Agente agregador
Es el encargado de almacenar, gestionar y administrar la base de datos documental de todo tipo de información que
almacene y sea pertinente para el sistema.
La información estará organizada:
Temas Categorías Perfiles
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Agente recomendador
Tienen como objetivo explorar y filtrar las mejores opciones a partir de un perfil de usuario, considerando diferentes
opciones.
Técnicas más usadas para su desarrollo
Sistemas datamining
social
Sistemas de filtrado
colaborativo
Sistemas basados en contenidos
Sistemas híbridos
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Preferencias BD: comportamientos
sociales
Preferencias de grupos usuario:
roles y perfil
Preferencias de usuario:
Algoritmos de aprendizaje
Optimización
DISEÑO PROTOTIPO INICIAL SISTEMA MULTIAGENTE- UNAD
El agente observador,
encargado de esperar una pregunta de
parte del usuario.
El agente agregador, registrar en la base de
datos modelada: perfiles del usuario , interpretación
de la pregunta realizada
El agente recomendador, agente central de la arquitectura multiagente, selecciona la solución óptima.
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Flujo de Procesos del Sistema Multiagente Propuesto
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INGENIAS COMO METODOLOGÍA DE DESARROLLO DE SOFTWARE
Ingeniería del Software Orientada a Agentes se ha venido dando un avance hacia un enfoque realista respecto al proceso de desarrollo del software
• Para desarrolladores acostumbrados al proceso unificado y herramientas de orientación a objetos ya que les puede resultar más familiar
MaSe: Especialización de un
objeto
• Si lo que se busca es un enfoque más orientado a agente se puede escoger una metodología como GAIA que da una visión más superficial del sistema sin entrar en detalles de diseño e implementación
GAIA: responsabilidades, recursos, tareas e
interacciones
• Es una metodología orientada al desarrollo de sistemas industriales, de media o gran escala. MESSAGE
• Esta es la metodología más apropiada, ya que lo que se quiere es conducir y razonar el análisis y diseño utilizando los conceptos específicos de los sistemas.
INGENIAS
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INGENIAS
Kit de Desarrollo
Mejora MESSAGE en tres aspectos:
Integración de las vistas
de diseño del sistema.
Integración de resultados
de investigación.
Integración con el ciclo de vida de
desarrollo de software.
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INGENIAS.
Contempla como Modelos
Agente: describe las
responsabilidades con
tareas y roles.
Organización: describe el marco en el que existen los agentes, los recursos, las tareas y el propósito del
sistema.
Entorno: define los sensores y actuadores
de los agentes.
Tareas y Objetivos:
este punto de vista está
influenciado por el
principio de racionalidad .
Interacciones: describen cómo se
produce la coordinación
entre los agentes.
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PREGUNTAS
ENCUENTRO NACIONAL DE INGENIERIA COLOMBIANA 2013
GRACIAS
Pilar Alexandra MorenoUniversidad Nacional Abierta y a Distancia
UNAD Colombiapilar.moreno@unad.edu.co
Erika María Sandoval ValeroUniversidad Nacional Abierta y a Distancia
UNAD Colombiaerika.sandoval@unad.edu.co
Carlos Alberto Rojas LópezUniversidad Nacional Abierta y a Distancia
UNAD Colombiacarlosa.rojas@unad.edu.co
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