Este documento presenta VisualBots, una herramienta para simular agentes inteligentes. Explica que VisualBots permite simular el comportamiento colectivo de agentes siguiendo reglas simples. Luego describe cómo insertar y usar VisualBots en Excel, creando proyectos de simulación multi-agente y explorando ejemplos incluidos.

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UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRES
Facultad de Ciencias Puras y Naturales
Postgrado en Informática
Agentes Inteligentes
““VViissuuaallBBoottss””
Presentado a: Dr. Daniel Gálvez L.
Presentado por: Roger Saravia A.
La Paz, Bolivia - Julio de 2007

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Resumen
En este trabajo se desarrollará el cómo simular agentes inteligentes mediante un software
denominado VisualBots que se instala en la plataforma Excel. Primero, se hará una
introducción preliminar a lo que son los VisualBots y para qué sirven. Luego, se hará una
revisión de la teoría que respalda a los agentes inteligentes; en esta parte se tendrá una
introducción a un modelo de optimización mediante colonia de hormigas. Posteriormente, se
expondrá paso a paso la simulación de una tarea mediante agentes usando la aplicación
VisualBots y sus detalles. Se mostrarán ejemplos que vienen incluidos con el VisualBots pero
también se propondrá uno nuevo. Finalmente, se harán algunas conclusiones con relación a la
experiencia VisualBots y algunas recomendaciones para sacar provecho de la misma.

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1 Introducción......................................................................................................................................... 2
2 Objetivos ............................................................................................................................................. 2
2.1 Objetivo General ......................................................................................................................... 2
2.2 Objetivos Específicos.................................................................................................................. 2
3 Marco Teórico (Síntesis)..................................................................................................................... 3
3.1 Sistemas Multi-Agentes (MAS) ................................................................................................... 3
3.2 Swarm intelligence (SI) ............................................................................................................... 3
3.3 Colonia de Hormigas................................................................................................................... 4
3.3.1 Hormigas Artificiales............................................................................................................ 4
4 Desarrollo Teórico-Práctico................................................................................................................. 5
4.1 El simulador VisualBots............................................................................................................... 5
4.2 El modelo de objetos de VisualBots............................................................................................ 5
4.3 Para Usar y Aprender.................................................................................................................. 6
4.4 Características del VisualBots..................................................................................................... 7
4.5 Software ...................................................................................................................................... 7
4.5.1 Simulador VisualBots .......................................................................................................... 7
4.5.2 Documentación ................................................................................................................... 8
4.5.3 El Componente para Excel.................................................................................................. 8
4.5.4 Proyectos de Ejemplo ......................................................................................................... 8
4.5.5 Sobre la Instalación............................................................................................................. 8
4.5.6 Sobre los Macros ................................................................................................................ 9
4.5.7 Sobre la Desinstalación....................................................................................................... 9
4.6 Dos Cuestiones Típicas .............................................................................................................. 9
4.7 Empezando a trabajar con el VisualBots .................................................................................... 9
4.7.1 Insertando el VisualBots...................................................................................................... 9
4.7.2 Usando el Simulador VisualBots ....................................................................................... 10
4.7.3 Creando una primera aplicación:....................................................................................... 11
4.8 Proyectos de muestra ............................................................................................................... 14
4.8.1 Árbol de Fractales (Categoría: Matemáticas y Física) ...................................................... 14
4.8.2 El hombre viajero vendedor (Categoría: Optimización)..................................................... 15
4.8.3 Bandadas (Categoría: Biología) ....................................................................................... 16
5 Conclusiones..................................................................................................................................... 16
6 Referencias....................................................................................................................................... 17
Apéndice A – Enlaces Complementarios.................................................................................................. 18

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1 Introducción
VisualBots para Excel es una herramienta educacional para la exploración del mundo de
los sistemas multi-agente y su correspondiente comportamiento. Sistemas del mundo
real como las bandadas de pájaros, la formación de cristales, las tendencias de la moda
y el modo de trabajo de las hormigas, son ejemplos de comportamiento de grupo
resultante de interacciones colectivas entre muchos individuos que se dirigen a sí
mismos, o agentes. Un aspecto impresionante de este fenómeno es cómo
comportamientos muy complejos y patrones pueden surgir de la interacción de los
agentes que a su vez solo siguen sencillas reglas o instrucciones. Estos agentes hacen
las cosas estando desprevenidos de las consecuencias de sus acciones con relación al
gran esquema o al cuadro que generan.
El estudio del comportamiento emergente se extiende a un amplio de diferentes campos
incluyendo la biología molecular, la química, la termodinámica, las ciencias sociales y
políticas, la economía, el arte, las ciencias de la computación y la educación. A causa de
la importancia del gran impacto de estos sistemas y de cómo han venido moldeando el
mundo que nos rodea, estos se han convertido en un gran cuerpo de conocimiento de
investigación que se enfoca en como modelar estos sistemas en computadoras con el fin
de entenderlos mejor.
2 Objetivos
2.1 Objetivo General
 Simular el comportamiento colectivo multi-agente mediante la aplicación del
software libre VisualBots.
2.2 Objetivos Específicos
 Explicar las características y el funcionamiento de VisualBots.
 Explorar algunos proyectos multi-agente en VisualBots.

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3 Marco Teórico (Síntesis)
3.1 Sistemas Multi-Agentes (MAS)
Agentes autónomos trabajan juntos para resolver los problemas. Características:
 Los agentes definen de forma dinámica las tareas que realizarán.
 No hay un sistema de control global.
 Computación asincrónica.
 Datos descentralizados.
Pero: lo realmente interesante es el desarrollo de comunidades de agentes.
MAS - Una Definición en Computación: Es un sistema compuesto por varios agentes
colectivamente capaces de alcanzar sus objetivos y difíciles de lograr por un agente
individual o un sistema monolítico.
MAS - Una Definición en Computación: Un MAS puede manifestar una organización
propia y complejos comportamientos aún cuando las estrategias individuales de los
agentes que la conforman sean simples.
3.2 Swarm Intelligence (SI)
Es una técnica de inteligencia artificial basada en el estudio del comportamiento colectivo
en sistemas descentralizados y autoorganizados.
La expresión "swarm intelligence" fue introducida por Beni & Wang en 1989 en el
contexto de los sistemas robóticos celulares.
Los sistemas SI son comúnmente construidos con una población de agentes simples
interactuando localmente con otros agentes y su entorno.
No hay una estructura centralizada de control dictando como los agentes individuales
deben comportarse; las interacciones locales entre tales agentes hacen emerger el
comportamiento global.
Un enjambre (swarm) puede ser definido como una colección estructurada de
organismos (agentes) que interactúan.
La inteligencia no está en los individuos sino en el colectivo.

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Ejemplos:
Colonias de Hormigas (Ant Colony Optimization)
Manada de pájaros (Bird flocks)
Optimización de enjambre de partículas (Particle swarm optimization)
Búsqueda estocástica de difusión (Stochastic Diffusion Search)
3.3 Colonia de Hormigas
Las colonias de hormigas, y más generalmente las sociedades de insectos, son sistemas
distribuidos que, a pesar de la simplicidad de sus individuos, presentan una organización
social altamente estructurada.
3.3.1 Hormigas Artificiales
El modelo ACO (Ant Colony Optimization) es un modelo computacional que ofrece las
técnicas algorítmicas más exitosas y ampliamente reconocidas basadas en el
comportamiento de las hormigas.
La idea básica del modelo ACO es usar una forma de comunicación indirecta (artificial
stigmergy) para coordinar sociedades de agentes artificiales para resolver problemas de
optimización discretos.
Este modelo asume que la cantidad de feromona sobre un camino es proporcional a la
cantidad de hormigas que usaron el mismo en el pasado.
Expresa cuan deseado ha sido ese trayecto.
Cierta cantidad de feromona se evapora con el tiempo.
Aplicaciones de ACO:
TSP (problema del viajero vendedor)
QAP (problema de asignación cuadrática)
Ruteo en redes de comunicación
Selección de atributos

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4 Desarrollo Teórico-Práctico
4.1 El simulador VisualBots
El simulador VisualBots puede ser usado para crear mundos virtuales a partir de agentes
programables que interactúan entre ellos a través del tiempo. El simulador es un control
ActiveX que expone objetos, métodos y propiedades del VisualBots pero que son usados
dentro el Visual Basic para Aplicaciones (VBA) incluido en el Excel. El simulador
consiste en una ventana gráfica que sirve para ver como evoluciona la simulación a
través del tiempo. La interfaz es fácil de usar para activar, monitorear o parar las
simulaciones.
4.2 El modelo de objetos de VisualBots
VisualBots emplea un diseño orientado a objetos. El modelo de objetos de VisualBots es
jerárquico estando en el nivel más alto el objeto “World”. El segundo nivel a continuación
del objeto World viene a ser una colección de agentes. Cada una de esas colecciones
expone un tercer nivel consistente en agentes individuales. Existen dos tipos de
agentes: Uno de ellos es el objeto movible llamado “Bot”. Cualquier número de Bots
puede existir e interactuar dentro la simulación. El otro tipo es el “Cell” (celda) que es un
objeto del tipo estacionario que ocupa un área rectangular. Los “Cells” están
organizados en un patrón regular y tipo red y cubren todo el espacio de simulación. Las
características (propiedades) de los Bots y Cells, y las acciones (métodos) pueden ser
controladas en la colección y a nivel individual. El modelo de objetos también incluye
una funcionalidad para el control de simulación, la definición del sistema de coordenadas
y propiedades definidas por el usuario para los agentes, además de soporte para
operaciones matemáticas, generación de números aleatorios y administración del color.
A continuación, el diagrama de la jerarquía de objetos de VisualBots.

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4.3 Para Usar y Aprender
Una de las ventajas de tener el modelo de objeto del VisualBots en Visual Basic radica
en la facilidad con la cual los agentes pueden ser manipulados dentro de un ambiente
orientado a la programación de objetos. El editor del Visual Basic, el explorador de
objetos y otras tecnologías propias pueden hacer que la experiencia de aprendizaje y uso
con el modelo de objetos VisualBots sea realmente provechosa.

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4.4 Características del VisualBots
El VisualBots para Excel incluye las siguientes características:
 Interfaz gráfica fácil de usar para controlar y ver simulaciones.
 Buena disponibilidad de recursos – más de 200 objetos, métodos y propiedades.
 Sintaxis de programación orientada a objetos (así como la del Visual Basic).
 Documentación entendible y a la mano.
 Manipulación de colecciones de agentes.
 Sistema de coordenadas definido por el usuario.
 Topologías de simulación rectangulares, tipo toroide y sin frontera.
 Algoritmo internos rápidos.
 Poderosa administración de color.
 Propiedades definidas por el usuario.
 Herramientas para probar y monitorear la simulación.
 Posibilidad de uso de las funcionalidades heredadas por el Excel.
4.5 Software
El paquete VisualBots para Excel se compone de lo siguiente:
4.5.1 Simulador VisualBots
Es el simulador VisualBots programable. Debe ser insertado en la hoja de cálculo antes
de que pueda ser usado para crear y correr simulaciones. Este simulador ha sido
programado en el Visual Basic que viene junto al Excel.

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4.5.2 Documentación
Incluye una extensa referencia del modelo de objetos y una guía del simulador
VisualBots. La ayuda puede ser accedida desde el simulador y también está enlazada al
explorador de objetos del editor del Visual Basic.
4.5.3 El Componente para Excel
El Componente para Excel provee una manera fácil de insertar el simulador VisualBots
en la hoja de cálculo. Este componente crea un menú sobre la barra estándar. Este
componente puede ser activado o desactivado mediante el menú
Herramientas/Componentes. La instalación del componente es opcional.
4.5.4 Proyectos de Ejemplo
Se trata de un conjunto de ejemplos de proyectos de simulación para demostrar las
características del simulador VisualBots. Se ha establecido que los ejemplos son
muchas veces la vía más rápida de aprender a programar el VisualBots.
4.5.5 Sobre la Instalación
Para instalar el VisualBots para Excel solo hay que ejecutar el archivo de instalación y
seguir las instrucciones. Los requerimientos de sistema son:
 Microsoft Excel 2000, 2002 (XP), 2003 (XP) o 2007.
 MS Internet Explorer 4 o posteriores
 Procesador Pentium equivalente o superiores
 Al menos 128 MB de memoria RAM.
 Un adaptador de video y un monitor con al menos 800x600 de resolución.

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4.5.6 Sobre los Macros
Para ejecutar VisualBots se deben habilitar completamente los macros en el Excel. Así:
 Ir al menú Herramientas/Opciones
 Elegir la ficha Seguridad
 Apretar botón Seguridad de Macros
 En la ficha Nivel de Seguridad elegir Bajo
 En la ficha Editores de Confianza activar todas las casillas “Confiar en...”
4.5.7 Sobre la Desinstalación
 Ir al Control Panel
 Elegir Añadir/Quitar Programas
 Seleccionar VisualBots
4.6 Dos Cuestiones Típicas
¿Qué se puede hacer con VisualBots?
 VisualBots puede ser usado para mostrar o enseñar sobre los conceptos del
comportamiento grupal. El VisualBots es una herramienta para que los investigadores
puedan rápidamente explorar los conceptos del comportamiento grupal.
¿VisualBots puede ser usado como parte de otro programa en Visual Basic?
 No. El simulador VisualBots ha diseñado para funcionar en Microsoft Excel
solamente.
4.7 Empezando a trabajar con el VisualBots
4.7.1 Insertando el VisualBots
Antes de empezar a trabajar con el simulador VisualBots, este debe ser insertado en la
hoja de cálculo de la siguiente manera: En el menú VisualBots seleccione “Insert
Simulator” y el simulador VisualBots aparecerá sobre la hoja de cálculo.

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4.7.2 Usando el Simulador VisualBots
El simulador VisualBots consiste en una ventana gráfica para ver la evolución del
proceso a través del tiempo y también de una interfaz fácil de operar para arrancar,
monitorear o parar las simulaciones. La ventana es la siguiente:

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4.7.3 Creando una primera aplicación:
Paso 1: Insertar el simulador VisualBots (vea más arriba).
Paso 2: Creando un nuevo proyecto de simulación.
Apretar el botón “New Project” de la ventana del simulador:

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El editor del Visual Basic emergerá y mostrará el siguiente código a manera de plantilla:
Paso 3: Insertando Código de Simulación
El procedimiento del evento OnSimBegin es ejecutado una sola vez al principio de
cada simulación.
El procedimiento del evento OnSimStep se ejecuta en cada paso de la simulación.
El procedimiento del evento OnSimEnd es ejecutado al final de la simulación.
El siguiente código de prueba hace que el simulador cree 10 objetos Bot, ajusta algunas
de sus propiedades de apariencia e instruye al simulador que mueva tales objetos Bot de
manera aleatoria durante cada paso de ejecución del simulador:
Private Sub World1_OnSimBegin(ByVal World As World, ByVal Bots As Bots, ByVal Cells As Cells)
Dim Bot As Bot, Cell As Cell
World.Screen.FadeMode = True
Bots.Create 10
Bots.Shape = vbtArrowhead
Bots.Size = 4
Bots.Pen.ColorRand

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Bots.Pen.Down
End Sub
Private Sub World1_OnSimStep(ByVal World As World, ByVal Bots As Bots, ByVal Cells As Cells)
Dim Bot As Bot, Cell As Cell
Bots.TurnRand -15, 15
Bots.Step 1
End Sub
Private Sub World1_OnSimEnd(ByVal World As World, ByVal Bots As Bots, ByVal Cells As Cells)
Dim Bot As Bot, Cell As Cell
End Sub
Paso 4: Corriendo la simulación
Una vez se retorne a la ventana del simulador debe apretarse la flecha verde a la
derecha denominada “Play Simulation”:

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Paso 5: Finalizando la simulación
Para finalizar la simulación pulse el botón del cuadrado verde denominado “End
Simulation”.
4.8 Proyectos de muestra
Ya se dijo que una de las maneras más rápidas para aprender el simulador VisualBots es
por medio de la inspección de los proyectos de muestra. A continuación una descripción
de los proyectos de muestra más importantes que se incluyen con el simulador.
4.8.1 Árbol de Fractales (Categoría: Matemáticas y Física)
Genera un árbol de fractales. El código es relativamente sencillo pese a que los
resultados son realmente complejos.

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4.8.2 El hombre viajero vendedor (Categoría: Optimización)
Este proyecto explora el problema del viajero vendedor (TSP en inglés). Hay un
algoritmo en base a la optimización mediante la colonia de hormigas o ACO.

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4.8.3 Bandadas (Categoría: Biología)
Esta es una simulación basada en el modelo “Boids” de bandadas de Craig Reynolds.
Este proyecto en VisualBots es un ejemplo del trabajo de interacción de espacios.
5 Conclusiones
El VisualBots confirma la teoría de que los agentes individuales (los cuales no tienen una
tarea concreta que resolver) pueden crear interesantes desarrollos cooperativos que a su
vez pueden ser muy útiles en el estudio de otras ciencias.

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El VisualBots es una prueba de la posibilidad de simulación de los agentes individuales;
no obstante, esta simulación involucra algunas pequeñas diferencias con la realidad que
deben mencionarse:
 Tienen alguna memoria.
 No son completamente ciegas.
 Viven en un ambiente donde el tiempo es discreto.
El hecho de que el VisualBots tenga modelados los agentes individuales en una jerarquía
de objetos con propiedades, métodos y otros, permite su fácil programación en Visual
Basic y por consiguiente su rápida aplicación profesional. Además, su inclusión en Excel
podría abrir las puertas para la generación de grandes simulaciones que podrían
intercambiar información con las celdas de las hojas de Excel.
6 Referencias
MICHAEL WAITE “VisualBots for Excel” - Visual Programming for Agent-Based
Simulation. [En red]. Disponible en: http://www.visualbots.com;
2006
DANIEL GÁLVEZ L. "Agentes Inteligentes". Presentación PowerPoint. Postgrado en
Informática. UMSA. LP-BOL. 2007.
PETER NORTON "New Inside The PC". Second Edition. SAMS. Indiana-USA.
2002.

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Apéndice A – Enlaces Complementarios
http://www.red3d.com/cwr/boids/
Un sitio Internet para explorar conductas emergentes, autómatas celulares y sistemas
multi-agente. Craig Reynolds era el creador de Boids, un simulador famoso. Su modelo
de Boids ha sido la base para los efectos especiales en las películas como en 1992
Batman Returns dónde mueven enjambres y bandadas o el pingüino era simulado. El
Boids en Internet tiene muchos enlaces otros sitios interesantes, libros y papeles.
http://serendip.brynmawr.edu/
Un lugar de recreo interactivo para aprender y compartir el conocimiento sobre los
asuntos del Cerebro y Conducta, Sistemas Complejos, Genes y Conducta, la Ciencia y
Cultura, y Educación de la Ciencia. Cada una de estas áreas contiene las exhibiciones
interactivas, artículos, enlaces a otros recursos, y un área del foro para los comentarios y
discusión.
http://www.casos.cs.cmu.edu/index.html
El Análisis Computacional de Sistemas Sociales y Orgánicos de Carnegie Mellon, es un
grupo de investigación enfocado en desarrollar un entendiendo bueno de los principios
fundamentales de organizar, coordinar, manejar y desestabilizar sistemas de agentes
adaptables inteligentes (humanos y artificiales).
http://www.calresco.org/
Complexity & Artificial Life Research Concept es un sitio dedicado a promover los
aspectos más amplios de las complejidades en las ciencias de la educación. Se
consideran las síntesis y la integración de las teorías en los puntos de vista de la
corriente principal de artes, filosofía y ciencia.