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David Camacho Fernández Sistemas Colaborativos 1 Sistemas Multi-agentes & CSCW David Camacho Fernández Departamento de Ingeniería Informática EPS, Universidad Autónoma de Madrid [email protected] Programa de Doctorado en Ingeniería Informática y de Telecomunicación Sistemas Colaborativos 2 Índice 1. Agentes Inteligentes 2. Sistemas Multiagente 3. Estándares 4. Sistemas Multiagente & CSCW 3 Agentes Inteligentes Índice 1. Un poco de historia 2. Conceptos básicos de agentes 3. Arquitecturas de agentes: Lógicas vs Deliberativas vs Reactivas vs Híbridas 4 Agentes Inteligentes Origen de las tecnologías de agentes: Tecnología de Objetos (software) Inteligencia Artificial Sistemas Distribuidos (computación) Sociedades, Psicología ...

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David Camacho Fernández

Sistemas Colaborativos 1

Sistemas Multi-agentes & CSCW

David Camacho FernándezDepartamento de Ingeniería InformáticaEPS, Universidad Autónoma de Madrid

[email protected]

Programa de Doctorado en Ingeniería Informática y de Telecomunicación

Sistemas Colaborativos

2

Índice1. Agentes Inteligentes

2. Sistemas Multiagente

3. Estándares

4. Sistemas Multiagente & CSCW

3

Agentes InteligentesÍndice

1. Un poco de historia

2. Conceptos básicos de agentes

3. Arquitecturas de agentes: Lógicas vs Deliberativas vs Reactivas vs Híbridas

4

Agentes InteligentesOrigen de las tecnologías de agentes:

Tecnología de Objetos (software)

Inteligencia Artificial

Sistemas Distribuidos (computación)

Sociedades, Psicología

...

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Agentes InteligentesTecnología de Objetos

Mensajes entre objetos

Encapsulamiento, independencia

Clases, herencia

6

Agentes InteligentesInteligencia Artificial

Conocimiento (representación del mundo)

Razonamiento

Aprendizaje

Enfoque de agente:

Sensores

Proceso inteligente

Efectores

7

Agentes InteligentesSistemas Distribuidos

Distribución de datos y procesos

Conectividad, Redes, Protocolos

Interoperabilidad

Internet

8

Agentes InteligentesSociedades, Psicología

Historias de hormigas y abejas

Interacciones entre humanos, roles

Conductismo, Gestalt, Cognitivismo

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Agentes Inteligentes¿Qué es un agente?

Proceso de larga vida (permanente)

Independencia, autonomía

Inteligencia

10

Agentes InteligentesDefiniciones de agente

Entidad “activa” situada en algún entorno:

Percive información a través de sensores

Actua sobre el entorno con algún tipo de

“actuador” (effectors)

Transforma las percepciones en acciones

Realiza algún tipo de tarera que le permite

alcanzar sus objetivos

11

Agentes InteligentesDefiniciones de agente

percepciones

acciones

entorno

12

Agentes InteligentesDefiniciones de agente

Un agente es un sistema informático, situado en

algún entorno, que percibe el entorno (entradas

sensibles de su entorno) y a partir de tales

percepciones determina (mediante técnicas de

resolución de problemas) y ejecuta acciones (de

forma autónoma y flexible) que le permiten alcanzar

sus objetivos y que pueden cambiar el entorno

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Agentes InteligentesDefiniciones de agente

No existe una definición comúnmente aceptada

Wooldridge:

Cualquier proceso computacional dirigido por

un conjunto de objetivos capaz de interaccionar

con su entorno de forma flexible y robusta

Flexibilidad: Reactivo, proactivo, social

14

Agentes InteligentesClasificación de los agentes

Agentes Naturales

Seres vivos, entorno natural

Medidas: supervivencia, reproducción

Agentes Artificiales

Agentes Hardware (robots)entorno: interactúan con un entrono físicosensores: camaras, infrarrojos, etc.actuadores: ruedas/brazos, manipuladores, etc.

Agentes Software (softbots)entorno: de tipo electrónico (Internet)sensores/actuadores: dependientes del dominio

15

Agentes InteligentesCaracterísticas básicas de un agente

Autonomía: capacidad de actuar sin intervención humana

directa o de otros agentes

Sociabilidad: capacidad de interaccionar con otros

agentes, utilizando como medio algún lenguaje de

comunicación entre agentes

Reactividad: un agente está inmerso en un determinado

entorno (habitat), del que percibe estímulos y ante los que

debe reaccionar en un tiempo preestablecido

16

Agentes InteligentesCaracterísticas básicas de un agente

Iniciativa (proactividad): un agente no sólo debe

reaccionar a los cambios que se produzcan en su

entorno, sino que tiene que tener un carácter

emprendedor y tomar la iniciativa para actuar guiado

por los objetivos que debe de satisfacer

Movilidad: habilidad de trasladarse en una red de

comunicación informática

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Agentes InteligentesCaracterísticas básicas de un agente

Veracidad: no comunica información falsa

intencionadamente

Benevolencia: no tiene objetivos contradictorios y

siempre intenta realizar la tarea que se le solicita

Racionalidad: tiene unos objetivos específicos y

siempre intenta llevarlos a cabo

Otras???

18

Agentes Inteligentes¿Qué NO es un agente?

Agente vs. Objetos

Agente como sucesor del paradigma de

objetos (Jennings)

Objeto: No tiene control sobre su estado

interno

19

Agentes Inteligentes¿Qué NO es un agente?Agente vs. Objetos

Parunak [PAAM’99]:

Un agente es:

• Un objeto con iniciativa

• Un objeto con actitud u orientación

• Un objeto que puede decir “No” (o “Adelante”)

• Un objeto pro-activo

Wooldridge [Weiss 1999]

“Los objetos lo hacen gratis, los agentes lo hacen por

dinero”

(objects do it for free, agents do it for money).

20

Agentes Inteligentes¿Qué NO es un agente?

Agente vs. Objetos

Algunas diferencias básicas:

METAS: un agente puede mostrar un

comportamiento “proactivo”

CONCURRENCIA: un agente puede tener

control sobre su propia ejecución

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Agentes InteligentesArquitecturas de agentes: 1ª clasificación

Acceso a los sensores y actuadores de las capas de control:

HorizontalVertical

percepción

capa N

….

capa 3

capa 2

capa 1

acción

22

Agentes InteligentesArquitecturas de agentes: 2ª clasificación

Tipo de procesamiento:

Arquitecturas Basadas en la Lógica

Arquitecturas Deliberativas

Arquitecturas Reactivas

Arquitecturas Híbridas

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Agentes InteligentesArquitecturas basadas en la Lógica

Representación de el estado interno según un conjunto de

sentencias lógicas de primer orden

Reglas de deducción lógica para tomar decisiones

Ventajas:

Representación clara y elegante

Desventajas:

Complejidad temporal elevada

Difícil encontrar una representación simbólica para entidades y

procesos del mundo real 24

Agentes InteligentesArquitecturas deliberativas

Son aquellas arquitecturas que utilizan modelos de representación simbólica del conocimiento. Suelen estar basadas en la teoría clásica de planificación, donde existe un estado inicial de partida, un conjunto de planes y un estado objetivo a satisfacer

En estos sistemas parece aceptada la idea de que un agente contenga algún sistema de planificación que sea el encargado de determinar que paso debe de llevar a cabo para conseguir su objetivo

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Agentes InteligentesArquitecturas deliberativas

Por tanto un agente deliberativo (o con una arquitectura

deliberativa) es aquel que contiene un modelo

simbólico del mundo, explícitamente representado, en

donde las decisiones se toman utilizando

mecanismos de razonamiento lógico basados en la

concordancia de patrones y la manipulación simbólica

26

Agentes InteligentesArquitecturas deliberativas

Arquitectura B.D.I.:Creencias – B (Believes)

Conocimiento del agente sobre el entornoDeseos – D (Desires)

Metas del agenteIntenciones – I (Intentions)

Manejan y conducen a acciones dirigidas hacia las metasPersistenInfluyen las creencias

27

Agentes InteligentesArquitecturas deliberativasArquitectura B.D.I.:

28

Agentes InteligentesArquitecturas deliberativas

Arquitectura B.D.I.:

VentajasModelo Intuitivo

InconvenientesDifícil equilibrar una conducta del agente que tenga al mismo tiempo iniciativa y reactividad

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Agentes InteligentesArquitecturas reactivasNo incluye un modelo del mundo simbólico

No usa razonamiento simbólico complejo

Modelo Estímulo – Respuesta

Procesamiento Ascendente (bottom-up):Patrones que se activan bajo ciertas condiciones de los sensores y tienen un efecto directo en los actuadores

Arquitecturas verticalesEstímulos externos procesados por capas especializadas que responden con acciones y pueden inhibir las capas inferiores

30

Agentes InteligentesArquitecturas reactivas

Las arquitecturas reactivas, se caracterizan por no

tener como elemento central de razonamiento un

modelo simbólico y por no utilizar razonamiento

simbólico complejo (Brooks, 1991)

Un ejemplo típico de estas arquitecturas es la

propuesta de Roodney Brooks, conocida como

arquitectura de subsunción (Brooks, 1991)

31

Agentes InteligentesArquitecturas reactivas

Principales Arquitecturas Reactivas:Reglas SituadasArquitecturas de Subsunción y autómatas de estado finitoTareas CompetitivasRedes Neuronales

32

Agentes InteligentesArquitecturas reactivas

Ventajas:

Respuesta inmediata del agente

No problema de la representación simbólica

Inconvenientes:

Difícil diseñar agentes puramente reactivos que

puedan aprender de la experiencia

Interacciones difíciles de entender en agentes

con muchas conductas

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33

Agentes InteligentesArquitecturas híbridas

Para la construcción de agentes no es del todo

acertado utilizar una arquitectura totalmente

deliberativa, o totalmente reactiva, se han

propuesto sistemas híbridos que pretenden

combinar aspectos de ambos modelos

34

Agentes InteligentesArquitecturas híbridas

Agentes formados por dos o más subsistemas

Deliberativo:

• Modelo del mundo simbólico

• Determinar acciones a realizar para satisfacer los

objetivos locales y cooperativos de los agentes (genera

planes)

Reactivo:

• Procesar los estímulos que no necesitan deliberación

(centrado en reaccionar a los eventos que tengan lugar en

el entorno y que no requiera un mecanismo de

razonamiento Complejo)

35

Agentes InteligentesArquitecturas híbridas

Capas organizadas jerárquicamente con

información sobre el entorno

Diferentes niveles de abstracción:

Reactivo

Conocimiento

Social

Comportamiento global del agente definido por

la interacción entre estos niveles

36

Sistemas Multi-AgenteÍndice

1. Agentes vs SMA

2. Historia de los SMA

3. ¿Cuándo utilizar SMA?

4. Características básicas de los SMA

5. Arquitectura de los SMA

6. Comunicación entre agentes

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37

Sistemas Multi-AgenteAgentes vs SMA

Sistema Basado en Agentes

Utiliza como mecanismo de abstracción los agentes,

pero aún siendo modelizado en términos de agentes,

podría ser implementado sin ninguna estructura

software correspondiente a éstos

Sistemas Multi-agente

Es diseñado e implementado como varios agentes

interactuando entre sí, para así lograr la funcionalidad

deseada38

Sistemas Multi-AgenteHistoria

Los sistemas compuestos de múltiples agentes,

comenzaron a utilizarse en la Inteligencia

Artificial Distribuida (O'hare et al.., 1996), que

tradicionalmente se ha dividido en dos campos:

La Resolución de Problemas distribuidos (DPS)

Los Sistemas Multiagente (MAS)

39

Sistemas Multi-AgenteÁreas de la IAD

Autonomous Agents (AA) agentes: centrados en sus propias accionesinteresado en las propiedades “microscópicas”

Multiagent Systems (MAS)agentes: interesados en sus acciones “dentro de la sociedad” (competición, cooperación, negociación)interesado en las propiedades “macroscópicas”

Distributed problem-solving (DPS)agentes benevolentes: cooperacióninteresado en las propiedades “macroscópicas”

40

Sistemas Multi-AgenteÁreas de la IAD

Autonomous Agents

Multi-agent Systems

Distributed Problem Solving

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41

Sistemas Multi-AgenteHistoria

La Resolución de Problemas distribuidos (DPS): un

problema particular puede resolverse por un número

de nodos que cooperan en dividir y compartir

conocimiento sobre el problema y su solución.

Las tareas que cada agente realiza están prefijadas

de antemano, cada agente tiene una conducta fija,

y el sistema se centra en el comportamiento global

42

Sistemas Multi-AgenteHistoria

Los Sistemas Multiagente (MAS): agentes autónomos

trabajan juntos para resolver problemas, caracterizado

porque cada agente tiene una información o capacidad

incompleta para solucionar el problema, no hay un

sistema global de control, los datos están

descentralizados y la computación es asíncrona.

Los agentes pueden decidir dinámicamente qué

tareas deben realizar y quien realiza cada tarea

43

Sistemas Multi-Agente¿Cuándo utilizar SMA?

Problemas grandes, distribuidos

Ambientes abiertos y dinámicos

Ventajas:

Software flexible, interoperable, eficiente,

mantenible, confiable, robusto, ...

44

Sistemas Multi-AgenteLíneas de investigación

Interoperabilidad: lograr que sistemas heterogéneostrabajen juntos

Lenguajes de comunicación de agentes

Ontologías

Servicios

Diseño de políticas de Coordinación, Negociación, Cooperación, etc…Ingeniería del Sw basada en agentes: de la POO a la POAInteracción Humanos-agentes: avatares

CSCW, Ambient Intelligence…

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45

Sistemas Multi-AgenteObjeciones a los SMA

Los SMA no son mas que otra forma de Sistemas DistribuídosSí, pero añaden “autonomía” Y “racionalidad”

coordinación (sincronización) no prefijadas en tiempo de diseño

Objetos activos + presunción de no benevolencia

Los SMA no son mas que otra forma de Sistemas Expertos (IA)Sí, pero añaden “interoperabilidad” Y “sociabilidad”

percepción, planificación, razonamiento, aprendizaje, …trabajan de forma unísona para forma el agente

interaciones sociales: negociación, acuerdos, confianza, …

46

Sistemas Multi-AgenteCaracterísticas básicas de los SMA

Interacción de varios agentes similares o

heterogéneos

Sin control global

Datos descentralizados

Alcance y punto de vista individuales y limitados

47

Sistemas Multi-AgenteProblemas de los SMA

Descomposición del problema

Comunicación entre agentes

Coherencia en las actuaciones

Representación del conocimiento de otros agentes

Coordinación de acciones

Gestionar el uso de recursos

Evitar comportamientos globales no deseados

Diseño de MAS: metodología y desarrollo48

Sistemas Multi-AgenteCoordinación y comportamiento de un conjunto de agentes que evolucionan en una sociedad [Stone,Veloso97]

Principales características :

Organización Social [Wooldridge,Jennings94]Coordinación [Decker,Lesser95]Cooperación [Plaza97]Negociación [Müller96]Comunicación [Finin94]

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49

Sistemas Multi-AgenteArquitectura ampliamente utilizada (Retsina, [Sycara]):

AI solvingtechniques

AI extraction/gatheringtechniques

50

Sistemas Multi-Agente

Comunicación entre agentes

Se presupone comunicación física y de protocolos básicos (p.ej. TCP/IP)

Sintaxis: Estándar KQML (Knowledge Query and Management Language)

Actos de habla (performatives): tell, ask deny, perform, …

Implementaciones (JAT, LALO, …)

51

Sistemas Multi-AgenteComunicación entre agentes

Lenguajes: Agento, KMQL, FIPA-ACL, OAA-ACL, basados

en XML, etc…

Semántica: KIF, Ontologías

Clases estándares, reutilizar

Ontolingua

52

Sistemas Multi-AgenteComunicación entre agentes: protocolos

Representan los patrones que modelan las posibles

comunicaciones

Los participantes en la conversación deben conocer el

protocolo

Definido formalmente

Implemetaciones

FIPA ACL

Pre- y post- condiciones (Labrou & Finin)

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53

EstándaresNecesidad de estándares:

Sistemas de agentes desarrollados desde cero y

cada equipo de desarrollo ha usado soluciones

diferentes e independientes

¿Problemas de este tipo de aproximación?

54

EstándaresNecesidad de estándares:

¿Problemas de este tipo de aproximación?

Carencia de una definición estándar

Duplicación de esfuerzos

Incapacidad para satisfacer los fuertes requisitos de

la industria

Incompatibilidad y pérdida de portabilidad

55

EstándaresFIPA

FIPA: www.fipa.org

The Foundation for Intelligent Physical Agents (1996)

Especificaciones para: arquitecturas, gestión de

agentes, lenguajes y protocolos de comunicación,

representación, ontologías, …

Evolución: FIPA 97, FIPA98, FIPA2000, FIPA2002

Lenguajes y Protocolos de agentes: FIPA ACL

56

EstándaresFIPA

Plataforma de agentes en FIPA

Definición “Plataforma”: Infraestructura en la cual los

agentes pueden ser desarrollados y utilizados

(Hardware o software)

Define sólo el comportamiento externo (interfaz)

Puede estar distribuida entre diferentes máquinas

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57

EstándaresFIPA

Plataforma de agentes en FIPA

Sist. Abierto

Los sistemas Heterogéneos pueden interactuar

Establece el modelo lógico referente a:

Creación de agentes

Destrucción de agentes

Registro de agentes

Localización de agentes

Comunicación de agentes58

EstándaresAgent Platform (FIPA)

59

EstándaresFIPA Agent Communication Language (ACL)Sintaxis: define la estructura del mensaje (gramática)

Semántica: define el significado del contenido de un mensaje, utilización

de ontologías dependientes del dominio

Pragmática: define la meta (intención) del mensaje

Ejemplo: Sonia le pide a Jorge: “Guarda tus juguetes”

Semántica: una serie de objetos deben ser almacenados en algún sitio, la

acción debe realizarla un agente concreto

Pragmática: Sonia quiere que Jorge realice un conjunto de tareas

específicas

60

EstándaresFIPA Agent Communication Language (ACL)La comunicación entre agentes puede ser entendida como la

ejecución de Actos de Comunicación (AC)

Speech Acts (Searle, 1969)

Cada mensaje puede ser visto como una acción del emisor, que

trata de modificar el “estado mental” del receptor (y por lo tanto

sus acciones)

FIPA estandariza un conjunto de performativas (actos de

comunicación)

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61

EstándaresFIPA Agent Communication Language (ACL)

Estructura de un mensaje FIPA-ACL

performative, contenido, emisor, receptor: obligatorios

El resto de elementos son opcionales

Ejemplo:

Protocol (FIPA IPL)

Identificador Ontología Content language (FIPA CLL)

Contenido proposicional

Performative (message type)(FIPA CAL)

(inform:sender agent1:receiver agent2:in-reply-to price-request:reply-with bid-1:ontology stock-market:language FIPA-SL0:protocol FIPA-query:content (price BT 1000)

) 62

EstándaresFIPA Agent Communication Language (ACL)

FIPA Communicative Act Library (CAL)

Objetivos:

Crear un catálogo general de AC aplicables a cualquier dominio

Balanceo entre expresividad, reusabilidad e interoperabilidad

Actualmente existen 22 actos diferentes:

accept-proposal, agree, cancel, cfp, confirm, disconfirm, failure,

inform, inform-if, inform-ref, not-understood, propagate, propose,

proxy, query-if, query-ref, refuse, reject-proposal, request, request-

when, request-whenever, subscribe

63

EstándaresFIPA Agent Communication Language (ACL)

Ejemplo

Agent i pregunta al agente j, si j está registtrado en el servidor de dominios d1

(query-if

:sender (agent-identifier :name i)

:receiver (set (agent-identifier :name j))

:content ((registered (server d1) (agent j)))

:reply-with r09)

El agente j contesta que no lo está

(inform

:sender (agent-identifier :name j)

:receiver (set (agent-identifier :name i))

:content ((not (registered (server d1) (agent j))))

:in-reply-to r09)

64

EstándaresFIPA Agent Communication Language (ACL)

Ejemplo

El agent i le pide al agente j que le diga (tell) quién es el primer ministro en el Reino Unido:

(request

:sender (agent-identifier :name i)

:receiver (set (agent-identifier :name j))

:content ((action (agent-identifier :name j)

(inform-ref

:sender (agent-identifier :name j)

:receiver (set (agent-identifier :name i))

:content "((iota ?x (UKPrimeMinister ?x)))"

:ontology world-politics

:language FIPA-SL)))

:reply-with query0

:language FIPA-SL)

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EstándaresFIPA Agent Communication Language (ACL)

Conversaciones

Uno, o varios agentes, pueden involucrarse en una conversación, los AC

que se producen por el agente pueden depender de:

Algún tipo de razonamiento social basado en la semántica de los AC

Debidos a que implementan (de mutuo acuerdo) un determinado protocolo de

comunicación: (parameter :protocol in an ACL message)

FIPA IPL: estandariza un conjunto (estensible) de protocolos

FIPA-propose, FIPA-query, FIPA-subscribe, FIPA-request, FIPA-request-when,

FIPA-contract-net, FIPA-iterated-contract-net, FIPA-auction-english, FIPA-

auction-dutch, FIPA-brokering, FIPA-recruiting

66

EstándaresFIPA Agent Communication Language (ACL)

FIPA IPL Query Protocol

67

EstándaresFIPA Agent Communication Language (ACL)

FIPA IPL Contract-Net Protocol

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SMA & CSCWÍndice

CSCW, Groupware, Communityware…

Analogías con los SMA

Técnicas de coordinación en SMA

Modelos de negociación en SMA

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SMA & CSCWCSCW: Computer Supported Cooperative Work

"CSCW a generic term which combines the understanding of

the way people work in groups with the enabling technologies

of computer networking, and associated hardware, software,

services and techniques” [Wilson 1991]

GroupWare

“Intentional group processes and procedures to achieve

specific purposes plus software tools designed to support and

facilitate the group's work" [Johnson-Lenz, et.al., 1981]

70

SMA & CSCWCaracterísticas fundamentales en CSCW

Comunicación

Cooperación

Coordinación

¿Negociación?

71

SMA & CSCWProblemas en el desarrollo de sistemas de

groupware (CSCW)

Sistemas de archivos distribuidos

Interfaces de usuarios

Comunicaciones

Plataformas distribuidas

72

SMA & CSCWEquipos y comunidades virtualesEquipo: "un grupo pequeño de individuos perfectamente identificados,

comprometidos con un objetivo común, claro y que se puede medir, que

requiere su coordinación y esfuerzo interdependiente por el cual se

tienen como responsables los unos a los otros, y están juntos por un

tiempo finito" [Ferrán- Urdaneta, 1999]

Comunidad: "está compuesta por un gran número de personas con

objetivos reconocidos comunes que satisfacen algunas de sus

necesidades individuales, que necesitan poca coordinación pero con un

gran número de vínculos entre ellos, donde ningún miembro es crítico

para la supervivencia del grupo o la realización de los objetivos

comunes" [Ferrán-Urdaneta, 1999]

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SMA & CSCWAnalogías (sociales) con los SMA

Sociedades heterogéneas de agentes

Comunidades(communityware)

Sociedades de agentes de propósito específico

Organizaciones

Interacción humanos-agentesUsuarios humanos

Formación, control de equipos(team)

Equipos, grupos (groupware)

Agentes (sw, hw)Individuos, personas, actores,

MASCSCW

74

SMA & CSCWAnalogías (funcionales) con los SMA

Técnicas de…(CNP)Negociación

Técnicas de…(centralizada, distribuida, objetiva, subjetiva..)

Coordinación

Descubrimento de servicios(DF),…

Matchmaking,…

Técnicas de…(coop. estructural)Cooperación

ACLComunicación

MASCSCW

75

SMA & CSCWProblemas en CSCW y los SMA

Plataformas de agentesPlataformas distribuidas

Lenguajes de comunicación de agentes(ACL)

ComunicacionesAgentes de interfazInterfaces de usuarios

Gestión distribuida del conocimiento(visión local del agente)

Sistemas de archivos distribuidos

MASCSCW

76

SMA & CSCWCoordinación en SMA

“La coordinación es la integración y el ajuste del

trabajo individual con el fin de alcanzar una

meta mayor” (B. Singh)

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Sistemas Colaborativos 20

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SMA & CSCWCoordinación en SMA

Diferentes perspectivas en función del objetivo a

alcanzar:

Diseño a nivel micro: en un entorno abierto con

múltiples agentes, diseñar un agente adicional con

características deseadas

Diseño a nivel macro: construir sistemas de múltiples

agentes con características deseadas

78

SMA & CSCWCoordinación a nivel macro

Resolución distribuida de problemas

agentes de resolución de problemas

• cada agente es responsable de una parte del problema

• genera planes alternativos de señalización local y los

comunica al agente coordinador

agente coordinador

• resuelve las interdependencias entre los planes locales

• envía los planes locales adaptados a los agentes para su

ejecución

79

SMA & CSCWCoordinación a nivel macro: Sociedades de agentes

Ejemplo: Comercio Electrónico (Rosenschein y Zlotkin):

asignación de llamadas telefónicas a compañías de

telecomunicación

objetivo: evitar comportamiento estratégico entre compañías

Mecanismo de subasta:

un agente usuario comunica las características de la llamada a

los distintos agentes empresa

cada agente empresa contesta con una oferta (precio por

minuto)

el agente usuario elige una oferta en base a una convención80

SMA & CSCWMecanismos de coordinación

Centralizado vs. descentralizado:

grado de distribución de las tareas de coordinación

coordinación centralizada: agente coordinador

destacado

coordinación descentralizada: “coordinación

emergente”

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Sistemas Colaborativos 21

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SMA & CSCWModelos de negociaciónObjetivo:

determinar (las condiciones de) un acuerdo entre al menos dos agentes

Tipos de negociación:

Subastas

Adjudicar productos y tareas a través de un “mercado”

n participantes, transacción entre 2

Regateo

Llegar a un acuerdo entre todos los participantes

Argumentación

Resolver (supuestos) conflictos a través del debate

82

SMA & CSCWModelos de negociación: subastas

Mecanismo estructurado para forjar acuerdos

Protocolo: semi-distribuido, con diferentes roles

• 1 subastador

• N subasteros

Estrategias:

• “pujes” de los subasteros

• Precio inicial, precio de reserva, etc., del subastador

No muy frecuentes en la realidad, pero sí bastante

populares en Comercio Electrónico (p.e. eBay)

83

SMA & CSCWModelos de negociación: subasta inglesa

Inicio:

el subastador ofrece un producto a un precio inicial (usualmente por debajo de un

precio mínimo privado)

Apuestas:

los subasteros van ofertando precios (ninguna, una, o varias veces)

cada oferta tiene que superar todas las anteriores

el ciclo de apuestas termina cuando no hay más ofertas

Adjudicación:

si la última oferta alcanza el precio mínimo (privado) del subastador, el producto

es adjudicado al subastero de la oferta más alta

de lo contrario no se vende el producto

84

SMA & CSCWModelos de negociación: subasta holandesaSe usa en mercados de flores holandesas para determinar el precio de una cantidad de

flores

Inicio:

el subastador ofrece una cantidad de un producto a un precio inicial (usualmente por encima

de un precio mínimo privado)

Apuestas:

cada tiempo (∆t) disminuye el precio en una cantidad (∆$)

cada oferta especifica la cantidad del producto a comprar al precio actual

el subastador determina el final de la subasta (o bien porque toda la cantidad ha sido

adjudicada, o bien porque se alcanza el precio mínimo privado)

Adjudicación:

la adjudicación de cada oferta a los subastaros es directa

el subastador informa del final de la subasta

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SMA & CSCWModelos de negociación

Plataformas para subastas

Fishmarket:

http://www.iiia.csic.es/Projects/fishmarket/

Trading Agent Competition (TAC):

http://www.sics.se/tac/

http://tac.eecs.umich.edu/

86

SMA & CSCWModelos de negociación: regateo

Regateo como proceso de oferta y contraoferta

Regateo como proceso de concesiones mutuas

87

SMA & CSCWModelos de negociación: regateo

La propuesta inicial

Leo Baekeland sold the rights to his invention, Velox

photographic printing paper, to Eastman Kodak in 1899. It

was the first commercially successful photographic paper

and he sold it to Eastman Kodak for $1 million. Baekeland

had planned to ask $50.000 and to go down to $25.000 if

necessary, but fortunately for him, Eastman spoke first.

(Asimov, 1982)

88

BibliografíaWooldridge, M. and Jennings, N. R. Intelligent agents: Theory and

practice. The Knowledge Engineering Review, 10(2):115–152,

1995

Ferber, Jacques. 1998. Multi-Agent Systems: Towards a Collective

Intelligence. Reading, MA: Addison-Wesley

Huhns, Michael N., and Munindar P. Singh, editors. 1997

Readings in Agents. San Francisco: Morgan Kaufmann

Franklin, S.; Graesser, A.: “Is it an Agent or just a Program?”.

Intelligent Agents III. LNAI 1193, Springer, pp. 21-36

Alessandro Ricci. “Reconciling Co-operative Planning and

Automated Co-ordination in Multiagent Systems”

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Sistemas Colaborativos 23

89

BibliografíaJeremy Pitt and Abe Mamdani,A Protocol-Based Semantics for an Agent

Communication Language", 486—491. In Dean Thomas (ed.), Proceedings of the

16th International Joint Conference on Artificial Intelligence,1999

J. Odell and H. Parunak and B. Bauer, Extending UML for Agents. In

Proceedings of the Agent- Oriented Information Systems Workshop at the 17th

National conference on Artificial Intelligence, 2000

S. Paurobally, J. Cunningham, and N. R. Jennings (2004) "Verifying the contract

net protocol: A case study in interaction protocol and agent communication

semantics" . Proc. 2nd Int.

Workshop on Logic and Communication in Multi-Agent Systems , Nancy, France,

98-117

90

BibliografíaWeiss, G. Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial

Intelligence, Julio, 2000. ISBN 0-262-73131-2

Russell, S.; Norvig, P.: Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.).

Prentice Hall, 2003. Chapter 2

Wooldridge, M.: An Introduction to Multiagent Systems, Wiley, 2002.

Chapters 1 and 2

Bradshaw, Jeffrey, editor. 1997. Software Agents. Cambridge, MA: AAAI

Press/MIT Press

Rosenschein, J.; Zlotkin, G.: Rules of Encounter. MIT Press,1994.

Kraus, S.: Negotiation and cooperation in multi-agent environments. Artificial

Intelligence 94. 1997, págs. 79-107

91

BibliografíaOmicini, A.; Ossowski, S. (2003): Objective versus Subjective Coordination in

the Engineering of Agent Systems. Intelligent Information Agents – The

European AgentLink Perspective (Klusch, Bergamaschi, Edwards y Petta,

editores). Springer, pp.179-202

Ossowski, S.: Coordination in Artificial Agent Societies. Springer, 1999.

Chapter 1

Gmytrasiewicz, P.; Durfee, E.; Wehe, D. (1991): The Utility of

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basados en agentes: una panorámica”. ALI Base Informática, Nº 38, págs.

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FIPA: http://www.fipa.org/

UMBC agent Web: http://agents.umbc.edu/

AI on the Web: Intelligent Agents: http://aima.cs.berkeley.edu/ai.html#agents

AgentLink: http://www.agentlink.org/

The Intelligent Software Agents Lab (CMU): http://www.cs.cmu.edu/~softagents/

Agentcities: http://www.agentcities.org/

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Sistemas Multi-agentes & CSCW

David Camacho FernándezDepartamento de Ingeniería InformáticaEPS, Universidad Autónoma de Madrid

[email protected]

Programa de Doctorado en Ingeniería Informática y de Telecomunicación

Sistemas Colaborativos