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

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 e...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Errecalde, Marcelo Luis, Gonzalez, Fernando, Aguirre, Guillermo, Devia, Diego, Muchut, Alfredo, Sáez, Cristina
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2003
Materias:	Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE Agentes Inteligentes Sistemas Multiagentes Intelligent agents Aprendizaje de Máquina Multiagent systems Learning
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21457
Aporte de:	Aportado por : SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata .

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description	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.
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