Sistemas multiagentes UNAD

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.

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”,

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

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

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]

TIPO DE SISTEMA MULTIAGENTE SELECCIONADO
Pertinencia
Aspectos Evaluados
Tiempo de
desarrollo
Accesibilidad FacilidadAdaptabilidad
Sistema
multiagente

TIPO DE SISTEMA MULTIAGENTE SELECCIONADO
Pertinencia
Aspectos Evaluados
Tiempo de
desarrollo
Accesibilidad FacilidadAdaptabilidad
Sistema
multi-agente
Agente
observador
Agente
agregador
Agente
recomendador

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

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

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
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, enc
argado 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.

Flujo de Procesos del Sistema Multiagente Propuesto

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, recurs
os, 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

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.

INGENIAS.
Contempla como Modelos
Agente:
describe las
responsabilid
ades 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.

Pilar Alexandra Moreno
UNAD Colombia
pilar.moreno@unad.edu.co
Erika María Sandoval Valero
UNAD Colombia
erika.sandoval@unad.edu.co
Carlos Alberto Rojas López
UNAD Colombia
carlosa.rojas@unad.edu.co

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