Un resumen de experiencias y el estado de avance en el uso de agentes y sistemas de multiagente

Autores
Errecalde, Marcelo Luis; Gonzalez, Fernando; Aguirre, Guillermo; Devia, Diego; Muchut, Alfredo; Sáez, Cristina
Año de publicación
2003
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo describe el estado actual de las tareas de investigación realizadas en la línea de Agente y Sistemas Multiagentes del laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Computacional (LIDIC) de la Universidad Nacional de San Luis. Esta línea de investigación está centrada en el estudio y desarrollo de sistemas basados en el concepto de agente. Los agentes autónomos y los sistemas multiagentes constituyen una forma relativamente nueva de analizar, diseñar e implementar sistemas de software complejos. Existen hoy en día una gran variedad de aplicaciones fundamentadas en la visión basada en agentes. Los dominios de aplicación incluyen, entre otros, a sistemas de filtrados de e-mail, controladores de tráfico aéreo, bibliotecas digitales, sistemas automáticos de planificación de encuentros, robots móviles, etc. El área de agentes y sistemas multiagentes ha sido escenario de un intenso debate sobre la conveniencia del uso de distintos tipos de arquitecturas para la construcción de agente inteligentes. La experiencia ha demostrado que a excepción de ciertos dominios particulares, en la mayoría de los problemas ningún enfoque puto es el más apropiado. Esto hay llevado a un creciente interés en arquitecturas hibridas que incorporan los mejores aspectos de los distintos enfoques. En base a las consideraciones previas, en nuestro grupo de trabajo hemos estudiado y aplicado distintos enfoques para la construcción de agentes inteligentes, sin adherir taxativamente a ninguno en particular. Estos estudios han abarcado agentes que aprenden a partir de refuerzos, agentes que toman sus decisiones utilizando conceptos de votación, robots con controladores basados en lógica difusa, etc. En general se ha puesto un énfasis especial en dotar a los agente con capacidades de adaptación y aprendizaje. En este trabajo presentamos una breve síntesis de nuestras experiencias en el desarrollo de agentes artificiales y del estado de avance en esta área.
Eje: Inteligencia artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Agentes Inteligentes
Sistemas Multiagentes
Intelligent agents
Aprendizaje de Máquina
Multiagent systems
Learning
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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