Agentes inteligentes (Programas de computador)

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Planning en agentes inteligentes

Planning en agentes inteligentes

Los agentes inteligentes necesitan satisfacer sus objetivos, para esto una de las técnicas mas utilizadas es planning. El problema es que los algoritmos de planning no fueron pensados especialmente para interactuar con agentes, sino para que estos aprovechen sus virtudes a fin de armar un plan que logre satisfacer sus objetivos. La mayoría de los agentes inteligentes poseen información extra sobre el ambiente en el que se encuentra, esta información conforma el estado mental del agente (creencias, preferencias, objetivos, etc.). La idea principal del proyecto es utilizar internamente en la construcción del plan la información del estado mental del agente.
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Agentes inteligentes en ambientes dinámicos: análisis de opinión

Agentes inteligentes en ambientes dinámicos: análisis de opinión

La meta fundamental de este proyecto est´a puesto tanto en los formalismos de plani- ficaci´on y razonamiento rebatible para la crea- ci´on y control de agentes inteligentes, como en el impacto que tienen las tecnolog´ıas del len- guaje humano (TLH) en la inclusi´on social. En estos escenarios, el razonamiento, la toma de decisiones, la planificaci´on de acciones y el aprendizaje ocurren bajo restricciones de tiem- po cr´ıticas y en intensa interacci´on con el usua- rio. Esta l´ınea de investigaci´on se centra en el desarrollo de una aplicaci´on destinada al estu- dio y seguimiento de la opini´on p´ ublica sobre un tema determinado.
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Arquitectura basada en agentes inteligentes para la gestión de configuración de red

Arquitectura basada en agentes inteligentes para la gestión de configuración de red

Este artículo presenta la arquitectura basada en agentes inteligentes para la gestión de configuración de red, propuesta por los autores, en su intención por facilitar la compleja tarea de administración que debe realizar el personal responsable de la red, quien en ocasiones genera retrasos y costos adicionales debido a fallas humanas, poniendo en riesgo la productividad y competitividad organizacional. La arquitectura es validada por medio de un prototipo desarrollado en Java utilizando el framework JADE, que se prueba en un escenario real y permite demostrar que el uso de agentes inteligentes y ontologías facilitan el trabajo de gestión de configuración de la red.
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Revisión no priorizada de planes en agentes inteligentes

Revisión no priorizada de planes en agentes inteligentes

Los agentes inteligentes aut´ onomos se ven obligados a modificar sus planes de acci´ on debido al di- namismo del entorno en el que se desenvuelven. Nuestra l´ınea de trabajo postula la conveniencia de adoptar el punto de vista del ´ area de Din´ amica de Creencias al considerar la actividad de replanea- miento de un agente inteligente. En trabajos previos hemos introducido un modelo para representar expansiones, contracciones y revisiones de grafos de planning. La operaci´ on de revisi´ on ocurre cuando es necesario remover algunas piezas del plan global y reemplazarlas por subplanes alternativos que permitan llevar a cabo el plan de manera exitosa.
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Agentes inteligentes cooperativos para planificación en paralelo

Agentes inteligentes cooperativos para planificación en paralelo

A fin de estudiar la implementaci´on de agentes inteligentes que planifican en forma conjunta, se eligi´o un dominio restringido y bien estudiado de la literatura, conocido como el “mundo de bloques”. Los m´etodos que utilizan los agentes para planificar en forma concurrente fueron desarrollados utilizando las ideas de strips. Sin embargo, ambos definen una manera particular de recorrer el espacio de b´ usqueda, eligiendo las acciones a realizar en base a una heur´ıstica que tiene en cuenta el estado del otro agente. Gracias a que strips posee una manera general de representar los estados y describir las acciones a partir de precondiciones y poscondiciones, las heur´ısticas fueron definidas de forma general y pueden ser utilizadas para otros dominios de planificaci´on.
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Estudio de la aplicabilidad de los agentes inteligentes en las interfaces de usuario

Estudio de la aplicabilidad de los agentes inteligentes en las interfaces de usuario

La cantidad de información disponible en la Internet es demasiado extensa, y aunque la información de interés probablemente esté en alguna parte, en la práctica difícilmente puede ser encontrada en su totalidad. Una solución a este problema la constituye el uso de los agentes inteligentes que asisten activamente al usuario, proporcionándole información realmente de su interés mientras navega o realiza sus actividades normales en la WEB. Frente a esta nueva alternativa surgen obligatoriamente ciertas preguntas como ¿En qué consiste este nuevo paradigma?, ¿Qué es un agente?, ¿Qué frece de nuevo?, ¿Cuáles son sus lenguajes de programación?...etc. Las respuestas a estas preguntas han sido de interés de investigación no sólo en el área de Inteligencia Artificial sino en muchos campos de aplicación. Uno de los campos de aplicación donde los agentes inteligentes, también, están llegando a ser indispensables es en la Interacción Humano Computadora, debido a la complejidad creciente de las interfaces de usuario y las tareas para las que son desarrolladas.
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Agentes inteligentes en ambientes dinámicos: simplificación de texto

Agentes inteligentes en ambientes dinámicos: simplificación de texto

La meta fundamental de este proyecto est´a puesto tanto en los formalismos de plani- ficaci´on y razonamiento rebatible para la crea- ci´on y control de agentes inteligentes, como en el impacto que tienen las tecnolog´ıas del len- guaje humano (TLH) en la inclusi´on social. En estos escenarios, el razonamiento, la toma de decisiones, la planificaci´on de acciones y el aprendizaje ocurren bajo restricciones de tiem- po cr´ıticas y en intensa interacci´on con el usua- rio.

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Replaneamiento en agentes inteligentes . Contracción de grafos de planning

Replaneamiento en agentes inteligentes . Contracción de grafos de planning

Los agentes inteligentes autónomos, por su proactividad, se ven obligados a considerar la satisfacción de sus metas a través de un conjunto estructurado de acciones que conforman un plan. El modelo BDI (Belief, Desires and Intentions)[10] para representar el conjunto cognitivo de un agente es una posibilidad interesante que permite estudiar el problema que introduce el dinamismo natural del entorno en el que un plan particular se desenvuelve. El entorno corriente, el mundo actual del agente, es representado con un modelo de creencias (beliefs) adecuado. Las metas del agente representan sus deseos (desires) y describen en formal parcial estados del entorno preferidos. Finalmente, los planes para alcanzar alguno de aquellos estados constituyen, en cierta forma, las intenciones.
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Agentes inteligentes en ambientes dinámicos

Agentes inteligentes en ambientes dinámicos

La IA provee soporte, a traves de la tecno­ logía de agentes inteligentes, a innumerables aplicaciones en nuestros días: filtros de email, busqueda en la web, juegos, e-commerce (co­ mercio electrónico), control de trafico, entre muchas otras. Es casi imposible pensar la computacióon actual sin los agentes, pero esto nos enfrenta a nuevos desafíos.

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Replaneamiento en agentes inteligentes . Revisión de grafos de planning

Replaneamiento en agentes inteligentes . Revisión de grafos de planning

Los agentes inteligentes autónomos, por su proactividad, se ven obligados a considerar la satisfacción de sus metas a través de un conjunto estructurado de acciones que conforman un plan. El modelo BDI (Belief, Desires and Intentions)[10] para representar el conjunto cognitivo de un agente es una posibilidad interesante que permite estudiar el problema que introduce el dinamismo natural del entorno en el que un plan particular se desenvuelve. El entorno corriente, el mundo actual del agente, es representado con un modelo de creencias (beliefs) adecuado. Las metas del agente representan sus deseos (desires) y describen en forma parcial estados del entorno preferidos. Finalmente, los planes para alcanzar alguno de aquellos estados constituyen, en cierta forma, las intenciones.
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Mecanismos de mediación entre agentes inteligentes y servicios web

Mecanismos de mediación entre agentes inteligentes y servicios web

Resumen Los servicios Web y los agentes inteligentes se han constitu´ıdo hoy en d´ıa en dos tecnolog´ıas fundamentales para el desarrollo de aplicaciones indus- triales y basadas en la Web. Si bien son ampliamente reconocidas las potenciales ventajas de la interoperabilidad de ambas tecnolog´ıas, llevar a cabo tal integra- ci´ on no es una tarea sencilla si consideramos que cada una de ellas ha sido desarrollada tomando en cuenta diferentes est´ andars y especificaciones. En este trabajo, proponemos un enfoque que en lugar de considerar estas funcionali- dades de integraci´ on como una facilidad disponible a los agentes individuales, las traslada al contexto multiagente mediante el uso de mecanismos de media- ci´ on y sus protocolos asociados. La factibilidad de la propuesta es determinada mediante la implementaci´ on de WSIBA, un sistema que implementa un proto- colo particular de mediaci´ on (brokering ) y un ejemplo sencillo donde se muestra de qu´ e manera WSIBA permite el acceso a los agentes de servicios Web para acceder a informaci´ on del tiempo y conversiones de temperaturas.
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IMPLEMENTACIÓN DE LOS AGENTES INTELIGENTES EN LAS PYMES DEL ECUADOR

IMPLEMENTACIÓN DE LOS AGENTES INTELIGENTES EN LAS PYMES DEL ECUADOR

Los agentes inteligentes son entidades físicas o virtuales para percibir el entorno que les rodea utilizando la inteligencia artificial. En la actualidad los agentes inteligentes son de mucha importancia tanto empresas públicas como privada, por lo que ayudan a responder sus inquietudes, es decir, estar las 24 horas en la web, por eso la presente investigación pretende analizar e implementar agentes inteligentes a través de herramientas Open Source, mostrando la gran utilidad que esto genera hoy en día en los sitios web. En esta investigación se utilizó método deductivo para analizar las premisas menores de las maquinas inteligentes hasta llegar una premisa mayor en la elaboración de las mismas, además se trabajó con el método descriptivo y de prototipo. Como resultados de esta investigación se dio a conocer que los chatbot (programa informático con el que es posible mantener una conversación y que funcionan mediante inteligencia artificial) en empresas del Ecuador, permitiendo mejorar los negocios. Finalmente se concluye que es posible
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Control de tráfico basado en agentes inteligentes

Control de tráfico basado en agentes inteligentes

En sí, tal auto-sincronización permite al experto en control de tráfico ser únicamente un monitor del desempeño de las intersecciones viales. En tal caso, SiSOA ha demostrado ser un sistema computacional altamente sofisticado, que conjunta una de las aplicaciones más poderosas de la inteligencia artificial como lo son los agentes inteligentes con la ya multi- probada teoría de líneas de espera, con el principal objetivo de administrar y optimizar los niveles de movilidad y la generación de gases de efecto invernadero en una intersección vial. Finalmente, se puede argumentar que los sistemas inteligentes son una poderosa tecnología computacional que puede ser utilizada de manera eficaz en diversos campos de aplicación, funcionando en conjunto con otras teorías con el principal objetivo de incrementar el rendimiento de sistemas distribuidos situados en ambientes dinámicos trabajando en tiempo real.
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Agentes inteligentes con razonamiento dirigido por factores emocionales

Agentes inteligentes con razonamiento dirigido por factores emocionales

Esta investigación está centrada en la integra- ción de formalismos de argumentación rebati- ble en agentes inteligentes creíbles. Los agentes creíbles son agentes autónomos en los que as- pectos tales como la personalidad, las actitudes y las emociones juegan un rol preponderante para definir su comportamiento. Por lo tan- to, se considera a estos aspectos como factores cuya influencia resulta de utilidad tanto para servir como guía en la construcción de argu- mentos de forma oportuna, como para definir criterios de evaluación y comparación de ar- gumentos.
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Revisión de planes en agentes inteligentes . Mecanismos de selección

Revisión de planes en agentes inteligentes . Mecanismos de selección

Los agentes inteligentes aut´onomos, debido a su proactividad, se ven obligados a considerar la satisfacci´on de sus metas a trav´es de un conjunto estructurado de acciones que conforman un plan. El modelo BDI ( Belief , Desires and Intentions )[8] para representar el conjunto cognitivo de un agente es una posibilidad interesante que permite estudiar el problema que introduce el dinamismo natural del entorno en el que un plan particular se desenvuelve. El entorno corriente, el mundo actual del agente, es representado con un modelo de creencias (beliefs) adecuado. Las metas del agente representan sus deseos (desires ) y describen en forma parcial estados del entorno preferidos. Finalmente, los planes para alcanzar alguno de aquellos estados constituyen, en cierta forma, las intenciones (intentions ).
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Servicios web semánticos y agentes inteligentes para la gestión del conocimiento

Servicios web semánticos y agentes inteligentes para la gestión del conocimiento

El éxito del internet se ha dado por diferentes factores, los mismos que también han originado problemas, sobre todo con la sobrecarga de información, variedad de fuentes y problemas consiguientes de interoperabilidad. El análisis y estudio de la Web Semántica ayuda a resolver estos problemas al permitir a los usuarios delegar tareas en herramientas de software. Incorporando semántica a la web, el software es capaz de procesar contenidos, razonar con ellos, combinarlos y realizar deducciones lógicas para resolver problemas automáticamente. La habilidad automática es el resultado de la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, las cuales hacen uso de los agentes inteligentes para perfeccionar de manera óptima las búsquedas, agregando razonamiento y toma de decisión a los Servicios Web que almacenan altos contenidos.
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Agentes inteligentes aplicados al reconocimiento de imágenes en el campo de la agricultura

Agentes inteligentes aplicados al reconocimiento de imágenes en el campo de la agricultura

Como ya hemos mencionado anteriormente, los agentes inteligentes son el motor fundamental para aplicar inteligencia artificial. En el campo de la agricultura aparece un amplio espacio para desarrollar este tipo de tecnología lo cual favorecería a hacer procesos mucho más rápidos y más eficientes. Es tal la aceptación por parte de la comunidad científica que se han hecho constantes congresos y reuniones de este tipo para informar y proyectar las últimas novedades con respecto a las aplicaciones que se han ido desarrollando, incluso sacan continuamente journals como “Agricultural Systems”, “Computers and Electronics in Agriculture“, “Biosystems”, “Biosystems Engineering” que son algo así como artículos o publicaciones de gente interesada en dar a conocer sus investigaciones.
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Sobre la revisión de planes en agentes inteligentes

Sobre la revisión de planes en agentes inteligentes

[PS04] G. Parra and G. Simari. Funciones de Seleccion Cualitativas y Cuantitativas para la Revisi´on de Planes en Agentes Inteligentes. In X Congreso Argentino de Ciencias de la Computaci´ on , Universidad Nacional de La Matanza - San Justo - Buenos Aires - Argentina, 2004.

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Desarrollo de agentes inteligentes basados en argumentación para Robótica Móvil

Desarrollo de agentes inteligentes basados en argumentación para Robótica Móvil

Cada agente inteligente generalmente necesita contar con una base de conocimiento para almace- nar la informaci´on referida al entorno y a sus componentes mentales. El conocimiento all´ı almacenado debe ser actualizado peri´odicamente. Asimismo, debe respetar ciertas restricciones de integridad para garantizar el correcto razonamiento del agente. En un entorno multi-agente el conocimiento puede estar distribuido, fragmentado, y/o replicado. Existen en la literatura numerosos formalismos de rep- resentaci´on de conocimiento y razonamiento. En particular, en nuestro laboratorio (LIDIA) se han desarrollado t´ecnicas que permiten representar conocimiento tentativo y posiblemente contradictorio, y m´etodos basados en argumentaci´on para razonar acerca de ´el. Puntualmente, se cuenta con un for- malismo de Programaci´on en L´ogica Rebatible [8] que permitir´ıa implementar agentes inteligentes deliberativos para aplicaciones concretas.
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VT Y AGENTES INTELIGENTES

VT Y AGENTES INTELIGENTES

El uso de la Metodología y las Herramientas de INGENIAS para modelar el sis- tema multiagente que implementa el filtrado ha sido satisfactorio. Las notaciones específicas del dominio de agentes inteligentes facilitaron y agilizaron el proceso de análisis y diseño del modelo. El desarrollo en código Java del prototipo eje- cutable fue rápido gracias a las herramientas de generación de código ejecutable de INGENIAS y a su Framework IAF 1 . El código ejecutable generado, así como el Framework IAF dan implementado todo el control interno del agente, la correlación de mensajes en las conversaciones, la gestión de entidades mentales, la verificación de las precondiciones de ejecución de tareas, entre otras.
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