aplicaciones de los agentes - ucm

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© José M. Molina, Jesús García, David Camacho, Javier Carbó

Aplicaciones de los Agentes

José M. Molina, Jesús García, David Camacho, Javier CarbóDepartamento de Informática

Universidad Carlos III de Madrid

UniversidadCarlos III de Madrid


CONTENIDOS

Sistemas de VigilanciaAgentes en la Web

Comercio Electrónico y Agentes

UniversidadCarlos III de Madrid

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Gestión de una red de sensores

Qué se puede gestionar:

• Espacial. Dirección del haz de la antena

• Temporal. Sincronizar el instante de ejecución de distintas tareas

• Modo. Determinación del modo de operación de cada sensor (potencia)

• ...

Optimización de la ejecución de todas

las tareas que debe realizar el

sistema

Sistemas de Vigilancia: Gestión multisensor para defensa aérea

• Tareas a gestionar: Búsqueda, Seguimiento, Identificación,...

• Dos tipos de tareas:• Locales: referidas a un sensor particular

• Globales: referidas a todo el sistema: problema asignación


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11 13

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1 921

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Elevation : 45º - 90º

0 200 400 Km

45º

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Sensor Sx

Sensor Sy

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2 2

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Elevation : 0º - 45º

0 200 400 Km

45º

0

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6

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1 820

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FUSIONCENTRE

(0, 0)

FUSIONCENTRE

(0, 0)

x (km)

y (Km)

-400

-200

0

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400

0 200 400 600 800

Target t4

Target t5

Target t6

x (km)

y (Km)

-400

-200

0

200

400

0 200 400 600 800

Target t10 a

c

b

d

Ejemplo

Introducción a la gestión multisensor

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Informacion/Supervisión

Sistema de Gestión del Alto Nivel

para el Sensor

Ejecución del Sensor

Sensor 1Resultados

Ejecución del Sensor

Sensor n Resultados

DataFusion

&Situation

AssessmentSistema de

Gestión

Esquema de Ejecución

CoordinadaSistema de Gestión

del Alto Nivelpara el Sensor

Posibilidades de los Sensores

Negociacion

Arquitectura distribuida

• Tres tipos de tareas: aisladas, conjuntas, individuales :

• Coordinación de tareas mediante negociación


Sistemas de Vigilancia: Visión Artificial para Seguimiento

• Tratamiento automático de secuencias de imágenes para mejorar la percepción y comprensión de escenarios:– Sistemas autónomos de vigilancia para seguridad– Sistemas de monitorización y control de tráfico (ITS, A-

SMGCS,...)– …

• Las cámaras son sensores sobre los que se aplican técnicas de detección y seguimiento

• Reto: multi-objeto, multicámara en escenarios complejos

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Visión Distribuida Cooperativa ([Matsuyama, Ukita, 2002])

•• Def.:Def.: Conjunto de sistemas Conjunto de sistemas de visión integrados en el de visión integrados en el entorno y conectados a entorno y conectados a través de una red de través de una red de comunicacionescomunicaciones

•• TareasTareas•• Vigilancia de áreas extensas Vigilancia de áreas extensas

en tiempo realen tiempo real•• Seguimiento cooperativo de Seguimiento cooperativo de

objetos (gestión de objetos (gestión de recursos)recursos)


Seguimiento Cooperativo

• Conjunto de objetos a asignar dinámicamente a cámaras• Sistema multiagente (multi-AVA)

1. Inicialmente: búsqueda de nuevos objetos: freelancers

2. Cuando un AVA detecta un blanco, realiza su seguimiento y difunde su posición a otros AVAs . Un grupo de AVAs siguiendo un objeto es una Agencia (agencias ⇔objetos)

3. Un AVA cambia dinámicamente de objeto según situación

apuntamiento asignación adaptativa

seguimiento cooperativo

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Arquitectura

• Múltiples procesos cooperando para formar un sistema de seguimiento

• Tres capas– Intra-AVA:

percepción y acción– Intra-agencia:

miembros a un mismo objeto

– Inter-agencia: agencias siguiendo a objetos distintos y freelancers en búsqueda


Agentes en la Web

• Objetivos:– Mejorar el acceso a la información en Web.

Sistemas más robustos– Extraer conocimiento (wrappers)– Integrar conocimiento (mediadores, ...)– Razonar sobre el conocimiento (ML,

planning, ILP,etc...)– Sistemas “adaptativos”

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Agentes en la Web

• Arquitectura genérica para SMA en Web (Retsina , [Sycara]):

AI solving techniques

AI extraction/gathering techniques


Agentes en la Web

• Tipos de SMA desarrollados:

– Sistemas de integración de información

– Sistemas de búsqueda y meta-búsqueda

– Sistemas de recomendación

– Sistemas de filtrado

– etc...

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Agentes en la Web

• SMA en Web– SRI. Information Agents

• Prometheus

• Heracles

– IRST. Recommender systems• ITR

• Travel@dvice


Agentes en la Web

• Data Integration Using Prometheus Mediator

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Agentes en la Web

• HERACLES: Constraint-based Integration

• The Travel Assistant

• The World InfoAssistant


Agentes en la Web

• The Travel Assistant

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Agentes en la Web

• The WorldInfo Assistant


Agentes en la Web

• ITR & Travel@dvice– Intelligent Travel Recommender System

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Agentes en la Web

ITR Software Architecture

Intelligent Mediator Architecture


Agentes en la Web

• Futuro

– Semantic Web

– Ontologías

– Agentes de Información/Integración

– Web Services

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Comercio Electrónico y Agentes

Evolución de las compras:

• Medios de pago intangibles, formas de compra y productos impersonales

¿Beneficio de agentes inteligentes?• Acceso mayor número ofertas, coaliciones,

mayor racionalidad, personalización de acuerdos y productos.


Comercio Electrónico y Agentes. Agentes Avanzados

Tareas más sencillas:

• Predicción de las necesidades: Eyes (Amazon), FireFly (MIT)

• Búsqueda de productos: Bargain Finder(Andersen Consulting), RoboShopper , Dealtime, MySimon, PriceScan, etc.

• Negociación automática: Tete a tete, Kasbah(MIT), FishMarket (IIIA-CSIC), Trading Agent Competition (Univ. Michigan)

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Comercio Electrónico y Agentes. Agentes Pioneros

Tareas más complejas:

• Selección de comercios en función de Evaluación de compras: Better Business Bureau / SPORAS (Maes,MIT), Yenta (L. Foner), Regret (IIIA-CSIC), propuesta de Singh y Yu (Univ. Carolina del Sur) y AFRAS (GIAA, Univ. Carlos III).

• Negociación deliberativa basada en argumentos (Sycara, Sierra)


Comercio Electrónico y Agentes. A.F.R.A.S.

• Reputación: concepto fuzzy• Arquitectura BDI• Comunicación KQML

• Carácter adaptativo• Comportamiento basado en rasgos de carácter

humanoides: sociabilidad, susceptibilidad, egoismo, rencor.

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