MSIN Model

Ronald Ángel angel.r@javeriana.edu.coMaestría Ingeniería de Sistemas y ComputaciónBogotá D.C , Colombia

Modelo de Simulación Social Basado en Agentes con un Enfoque Inteligente

TEMAS1. Introducción.2. Formulación del proyecto.3. Marco teórico. 4. Desarrollo del proyecto.

4.1. Desarrollo del modelo social.4.2. Desarrollo del modelo de toma de decisión.

5. Implementación del modelo.6. Discusión y Trabajo Futuro.

TEMAS1. Introducción.2. Formulación del proyecto.3. Marco teórico. 4. Desarrollo del proyecto.

4.1. Desarrollo del modelo social.4.2. Desarrollo del modelo de toma de decisión.

5. Implementación del modelo.6. Discusión y Trabajo Futuro.

PROBLEMÁTICA TRATADA

Trabajo Social Facultad de Ingeniería

PROBLEMÁTICA TRATADA

Falta de métodos automáticos de medición social

Ineficiencia de programas

sociales

Acciones no guiadas objetivos

milenio ONU

Herramientas actuales:

(i)no utilizan teorías

sociológicas. (ii)poseen resultados puramente

estadísticos. (iii)no se

enfocan en el contexto

colombiano.

TEMAS1. Introducción.2. Formulación del proyecto.3. Marco teórico. 4. Desarrollo del proyecto.

4.1. Desarrollo del modelo social.4.2. Desarrollo del modelo de toma de decisión.

5. Implementación del modelo.6. Discusión y Trabajo Futuro.

OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL Diseñar y validar un modelo de simulación social basado en el paradigma de sistemas multi-agente y técnicas de inteligencia artificial para soportar para la construcción de una plataforma que facilite el desarrollo de simulaciones, incluyendo características de tipo micro-social y macro-social.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS 1. Caracterizar el comportamiento de las entidades más representativas que están presentes en el ámbito social a través de la identificación de las mismas y el análisis de sus interacciones. 2. Identificar y especificar los requerimientos de toma de decisiones necesarios en las entidades sociales caracterizadas y confrontarlos en relación al marco del modelo BDI. 3. Diseñar el modelo de simulación orientado a BDI incluyendo características de tipo micro-social y macro-social. 4. Validar e implementar una plataforma de desarrollo soportándose en el modelo de simulación diseñado y enfocándose en un caso problema existente en la comunidad de impacto de PROSOFI.

DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA

Caracterización colectiva de entidades

Caracterización de

requerimientos para toma de

decisiones

Diseño del modelo de simulación

Implementación y validación del

diseño

CIENCIA BASADA EN EL DISEÑO

Proyecto investigación 1 Proyecto investigación 2

TEMAS1. Introducción.2. Formulación del proyecto.3. Marco teórico. 4. Desarrollo del proyecto.

4.1. Desarrollo del modelo social.4.2. Desarrollo del modelo de toma de decisión.

5. Implementación del modelo.6. Discusión y Trabajo Futuro.

MARCO TEORICO

TEORIAS SOCIOLOGICAS

Razonamiento Práctico – Bratman

Atención humana - Posner y Petersen

Teoría de la Memoria - Baddeley

SISTEMAS MULTI-AGENTE

Sistemas complejos

Sistemas distribuidos

Enfoque centralizado poco

escalable

SISTEMAS INTELIGENTES

Toma decisiones cercana a humanos

Simulación y aproximación

Simulación Social

MODELOS DE SIMULACIÓN

Visualizar Analizar Mejorar

MODELOS QUE UTILIZAN AGENTES

Modelos Gráficos

Entretenimiento

Evacuaciones

Modelos enfocados en el

comportamiento

Generales

Específicos

Puente

Aplicaciones colombianas

Aplicaciones muy generales o especificas

Contexto colombiano no es tenido en cuenta

Mecanismos de toma de decisión básicos y no siguen todos los conceptos de teorías sociológicas

Expertos en ciencias sociales no entienden muchos de los simuladores

Survey 7CCC

TEMAS1. Introducción.2. Formulación del proyecto.3. Marco teórico. 4. Desarrollo del proyecto.

4.1. Desarrollo del modelo social.4.2. Desarrollo del modelo de toma de decisión.

5. Implementación del modelo.6. Discusión y Trabajo Futuro.

OBJETIVO DE SIMULACIÓN

Oportunidades/

Promociones

Interacciones

Acción de cada

miem

bro de la

comunidad.

- Respuesta ante Estímulos. - Toma de decisiones basadas en teorías sociológicas.

OBJETIVO DE SIMULACIÓNOSC

C1

C2

C3

-Familia 1-Familia 2-Familia

N

-Integrante1-Integrante 2- Integrante N

Premio con orquesta a la cuadra más limpia

Propiedad Valor

Responsabilidad según tipo de familia.

Alta

Responsabilidad según asociaciones culturales a las que pertenece.

Baja

Responsabilidad según personas de compañía.

Media

Acción – Tejido Social

OBJETIVO DE SIMULACIÓN

VS

REQUERIMIENTOS DEL MODELO

Concepto de comunidad y

multi-comunidad

Manejo de tiempos y

escalabilidad

Antecesores

Contextualización Colombiana

Naturaleza competitiva

Niveles sociales Normas y leyes

Objetivos comunes y opuestos

Emociones

Economía Requerimientos de Thalman

Tejido social

CARACTERIZACIÓN COLECTIVA ENTIDADES

CIENCIA BASADA EN EL DISEÑOAOPOA como

herramienta de análisis y no de descomposición

Fuentes del Conocimiento

Diseño Realidad

BDI

AOPOA-Survey simulación social basada en agentes.-Caracterización colectiva de entidades.-Caracterización de entidades individuales.-Interacciones entre las entidades.-Refinamiento constante del modelo.

PROBLEMÁTICAS PRINCIPALES

Habilidades

Recursos(Servicios

de bienestar)

Objetivos

Tareas

Medición multidimensional

TEMAS1. Introducción.2. Formulación del proyecto.3. Marco teórico. 4. Desarrollo del proyecto.

4.1. Desarrollo del modelo social.4.2. Desarrollo del modelo de toma de decisión.

5. Implementación del modelo.6. Discusión y Trabajo Futuro.

CASOS DE USO

MODELO DE INTERACCIONES

MODELO DE TEJIDO SOCIAL

OTRAS CARACTERISTICAS

Q-Learning

Espacio y TransporteTejido Social

Comunicación con función de distribución Procesamiento Distribuido

TEMAS1. Introducción.2. Formulación del proyecto.3. Marco teórico. 4. Desarrollo del proyecto.

4.1. Desarrollo del modelo social.4.2. Desarrollo del modelo de toma de decisión.

5. Implementación del modelo.6. Discusión y Trabajo Futuro.

MODELO TOMA DE DECISIÓN Trabajo de doctorado en Ingeniería de Alejandra González. Framework Genérico BDI. Libro Wooldridge .

Cre

en

cia

s -Percepción -Naturaleza interna-Modelo del mundo

Dese

os Metas

Viables

Inte

ncio

nes Calificaci

ón más alta en lista de deseos

MODELO TOMA DE DECISIÓN

MODELO TOMA DE DECISIÓN

Modelo Fuzzy para Toma de Decisión

TEMAS1. Introducción.2. Formulación del proyecto.3. Marco teórico. 4. Desarrollo del proyecto.

4.1. Desarrollo del modelo social.4.2. Desarrollo del modelo de toma de decisión.

5. Implementación del modelo.6. Discusión y Trabajo Futuro.

DISEÑO UML MODELO DECISIÓN

RationalBESA

BDIBESA

DISEÑO UML MODELO DECISIÓN

DESARROLLO FRAMEWORK GENERICO

BESA Rational

Modelo Generico

JFuzzyLogicLib

DISEÑO UML MODELO SOCIAL

OPORTUNIDADES SOCIALES

TERRITORIO

jGraph java lib

COMUNICACIÓN EVENTOS SOCIALES

CASO DE PRUEBA - PROSOFI

ACCIONES Y VARIABLESMETA ROL ACCIONESEstudiar elementos útiles para la industria en un curso Estudiante de Curso -Estudiar juiciosamente

-Estudiar sin juicioAprender de un experto en un tema industrial Aprendiz de Experto -Asistir a asesoría cumplidamente

-Asistir tarde a asesoríaAuto-Aprender elementos útiles para la industria Auto-didacta -Auto estudiar de un libro

-Auto estudiar en internetAsistir a un evento de ocio o cultural Asistente-ocio -Asistir a reunión de ocio contento

-Asistir a reunión de ocio tristeMejorar mi aprendizaje porque no es suficiente Estudiante-insuficiente -Estudiar debilidades en conocimiento

-Estudiar sin ordenTener un mínimo de dinero diario Trabajador -Trabajar para conseguir dinero

-RobarCuidar la salud propia Enfermo -Estar en estado de reposo

-Estar en casa con videojuegosCuidar salud de la familia Protector familiar -Cuidar familiar solitario

-Contratar un enfermero de compañíaPagar deudas existentes Deudor -Conseguir dinero

-Pagar deuda

-Esconderse

PRUEBAS Y RESULTADOS

VARIABLES INDEPENDIENTES

VARIABLES INTERVINIENTES

VARIABLES DEPENDIENTES

Promedio peligrosidad del sitio de vivienda

   

Promedio de estado emocional de las personasPromedios tipo de familia

APLICABILIDAD ESCALABILIDAD

NUMERO DE AGENTES

NUMERO DE SERVIDORES (CURSOS)

RESULTADOS

600 3  

1200 6  

2400 9  

INTELIGENCIA : FUZZY VS CRIPS