G-JASON : Una Implementación de un Sistema de Razonamiento Procedural (PRS) que incorpora incertidumbre
Hasta el momento, las mejores implementaciones de agentes de la familia del modelo BDI (B: Belief, D: Desire, I: Intention) son los llamados Sistemas de Razonamiento Procedural, PRS (Procedural Reasoning Systems). En esta tesina se plantea una extensi ón de los sistemas PRS para permitir generar age...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | bachelorThesis tesis de grado publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario
2014
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.fceia.unr.edu.ar/lcc/t523/tesina.php?campo1=64 http://hdl.handle.net/2133/3543 http://hdl.handle.net/2133/3543 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Hasta el momento, las mejores implementaciones de agentes de la familia del modelo BDI (B: Belief, D: Desire, I: Intention) son los llamados Sistemas de Razonamiento Procedural, PRS (Procedural Reasoning Systems). En esta tesina se plantea una extensi ón de los sistemas PRS para permitir generar agentes más flexibles, que puedan representar la incertidumbre del entorno y distintos grados en los planes del agente. Esta extensi ón est a inspirada en el modelo de agente BDI graduado (g-BDI) planteado por Casali (2009) donde se representan grados en las distintas estructuras de datos que representan los estados mentales del agente (B,D e I). La extensión propuesta se definió a nivel sintáctico y semántico y se implementó en JASON que es una implementación de sistemas PRS en JAVA, que posee licencia de código abierto, está bien documentado y cuenta con una importante comunidad de usuarios. |
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