Sistemas MultiAgente (MAS)

Programa de doctorado Informática Industrial 2009-2010
Departamento de Tecnología Electrónica – Universidad de Sevilla
Sistemas MultiAgente (MAS)
Dra. María del Carmen Romero Ternero (mcromero@dte.us.es)
http://www.dte.us.es/personal/mcromero
Índice
Parte 1: Fundamentos de los Agentes y Sistemas Multiagente
1. Introducción: orígenes, usos y áreas de aplicación
2. Definiciones de agente
3. Características de los agentes
4. Clasificación de los agentes
5. Sistema multiagente
6. Arquitecturas
7. Agentes vs. sistemas expertos
Parte 2: Comunicación entre agentes
1. Fundamentos
2. Estructura de los mensajes
z
z
4.
5.
6.
7.
FIPA-ACL
KQML
Semántica de los mensajes: Ontologías
Protocolos de Interacción
Negociación
Tecnologías para interacción en entornos abiertos
Parte 3: Metodologías y Herramientas de Desarrollo
1. Modelo de programación
2. Ingeniería de Software Orientada a Agentes
3. El desarrollo con agentes
4. Agentes vs. objetos
5. Herramientas de desarrollo
6. Metodologías de desarrollo
03.02.10
Parte 4: Más sobre agentes
Tecnología de agentes
z
z
z
z
No es algo nuevo
No se trata de una tecnología cerrada (corrientes tecnológicas
de la IS,
IS la IA,
IA y las telecomunicaciones)
No es la panacea
Ventajas del desarrollo con agentes:
9
9
9
Son amigables, flexibles, adaptables a los usuarios, robustos...
Menor coste (facilitan la reutilización)
Reducción del mantenimiento
−
−
9
9
03.02.10
La funcionalidad puede cambiarse modificando sus conocimientos,
estrategias y objetivos.
La funcionalidad puede extenderse incluyendo nuevos agentes, nuevo
conocimiento y nuevos objetivos en cada agente.
agente
Se integran y son compatibles con otras tecnologías (web, BDs,
componentes...)
Simplifica labor de ingenieros
ingenieros, utilizando patrones de agente para
concentrar los esfuerzos en la definición del comportamiento.
Introducción: Orígenes
Objetivos que han marcado la historia de la computación:
z
Ubicuidad: Reducción del coste de la capacidad computacional.
computacional
Interconexión: Los sistemas computacionales forman redes de
grandes sistemas distribuidos.
distribuidos
Inteligencia: La complejidad de las tareas puede automatizarse y
delegarse a los ordenadores
ordenadores.
Delegación: El juicio de los sistemas computacionales es aceptado
frecuentemente.
Orientación humana: Uso de conceptos y metáforas que reflejan
cómo entendemos el mundo.
03.02.10
Introducción: Orígenes (II)
z
Grandes desafíos para desarrolladores de software:
z
z
Delegación – actuar de modo independiente.
I li
Inteligencia
i – actuar del
d l modo
d que represente nuestros mejores
j
intereses mientras se interactúa con otros humanos o sistemas.
z
Sistemas que actúen de un modo efectivo en nuestro nombre.
z
Si t
Sistemas
con h
habilidad
bilid d de
d cooperación
ió y capaces de
d alcanzar
l
consensos con otros sistemas.
Sistemas Multiagente
03.02.10
Introducción: Usos
z
z
Personalización de servicios
z
z
z
z
Flexibilidad de la distribución
z
z
z
Delegación de tareas
z
z
z
z
z
03.02.10
Servicios de información en Internet
Recuperación y extracción de información
Comercio Electrónico
Mercado de servicios electrónico
Negociación
Equipos móviles y PCs domésticos
Redes públicas de telecomunicaciones
Provisión de servicios bajo demanda
Descentralización del control y gestión de redes
Gestión
ó de procesos (workflow)
f
Simulación de sistemas dinámicos
Juegos
R bóti
Robótica
…
Introducción: Dominios - Agentes
Recuperación de la
información
Sistemas
cooperativos
Robótica
Sistemas de
información
Sistemas
distribuidos
Gestión del
conocimiento
Comercio
electrónico
Inteligencia
artificial
Internet
Interfaces
de usuario
03.02.10
Introducción: Áreas - Multiagente
Psicología
I li
Inteligencia
i
artificial e IAD
Sociología
C á t
Carácter
Reactividad
Organizaciones
Cooperación
Proactividad
Aprendizaje
d
Movilidad
MAS
Racionalidad
Comunicaciones
Programación OA
P
Programación
ió OO
Autonomía
Teoría de la decisión
03.02.10
Sistemas
distribuidos
Mercados
Teorías económicas
Una primera aproximación
z
z
z
03.02.10
Un agente es un sistema capaz de actuar
independientemente a favor de su usuario o
propietario.
Un sistema multiagente es un sistema
constituido por un número de agentes que
interactúan entre sí
sí.
Para interactuar satisfactoriamente, los
agentes necesitan las habilidades de
cooperación, coordinación y negociación.
Características ((básicas)) de los
agentes
z
Autonomía:
Los agentes actúan sin intervención humana directa o de otros agentes y tienen alguna
j
en
clase de control sobre sus acciones y estado interno. El software tradicional se ejecuta
entornos interactivos, donde responde a órdenes directas del usuario.
z
Reactividad:
Percibe el entorno en el q
que está inmerso y responde
p
de manera oportuna
p
a cambios que
q
tienen lugar en él (para actuar adecuadamente un agente debe poder conocer en todo
momento el “mundo” que le rodea).
z
Iniciativa (p
proactividad):
Tiene que tener un carácter emprendedor y tomar la iniciativa para actuar guiado por los
objetivos que debe satisfacer. En cada momento el agente decide qué acción llevar a
cabo. No sólo actúa en función de los estímulos que percibe sino que realiza acciones
como resultado
l d de
d sus decisiones.
d
z
03.02.10
Sociabilidad:
Capacidad de interaccionar con otros agentes (incluso humanos) utilizando alguna clase
d lenguaje
de
l
j de
d comunicación
i ió de
d agentes.
t
Los
L agentes
t colaboran
l b
entre
t síí para la
l ejecución
j
ió
de tareas (MAS).
El agente y su mundo
PERCEPCIÓN
(entrada)
AGENTE
ACTUADORES
03.02.10
SENSORES
ENTORNO
ACCIÓN
(salida)
¿Cómo influye el entorno en el agente?
z
En la mayoría de los casos el agente sólo controlará parte del
entorno.
z
Una misma acción realizada por el mismo agente en ocasiones
diferentes puede tener efectos muy distintos (entornos no
deterministas)
deterministas).
z
Un agente debe estar preparado para fallar o para la
incertidumbre de no saber si ha tenido éxito o no.
z
Un agente dispone de un repertorio de acciones disponibles con
sus correspondientes precondiciones.
z
El principal problema al que se enfrenta un agente es decidir
qué acción realizar para alcanzar sus objetivos de diseño.
03.02.10
Características ((complementarias)
p
)
de los agentes
z
Movilidad: habilidad para trasladarse en una red electrónica (agentes móviles).
z
Veracidad: se supone que un agente no comunica información falsa
intencionadamente
intencionadamente.
z
Benevolencia: se supone que un agente no tiene objetivos contradictorios y
siempre intenta realizar la tarea que se le solicita.
z
Inteligencia: racional, coherente y adaptable.
03.02.10
z
Racional: el agente tiene unos conocimientos de su entorno, unos objetivos y unas
reglas que determinan cómo alcanzar los objetivos a partir del conocimiento que
maneja.
z
Coherente: el conocimiento que maneja el agente (base de conocimiento) tiene un
alto grado de cohesión, para que el comportamiento del agente sea el adecuado.
z
Adaptable: el agente es capaz de actualizar su base de conocimiento y su
comportamiento (base de reglas) a partir de las percepciones que recibe del entorno y
de sus comportamientos anteriores (aprender). Es una de las características más
complejas y difíciles de llevar a cabo.
cabo
Clasificación de agentes
Agentes
Agentes humanos
Agentes hardware
Agentes software
Agentes de información
Agentes de transacción
Agentes cooperativos
([21] Brenner,
Brenner 1998)
03.02.10
([22] Nwana, 1996)
Clasificación de agentes (II)
Nº agentes
t
multiagente
Sociabilidad
agente único
inmóvil
simple
complejo
Movilidad
([4] Wooldridge, 2001)
03.02.10
móvil
Grado de
inteligencia
Colaboración/
negociación
C
Comunicación
i ió
Interacción con usuario
Ejecución remota
Migración
Movilidad
Inteligencia
Preferencias
Razonamiento
Planificación (pro-activo)
Aprendizaje
(adaptativo)
Multi Agent System
Multi-Agent
03.02.10
([4] Wooldridge, 2001)
Características de los MAS
Cada agente no tiene información
completa ni capacidad para resolver el
problema.
z Tienen puntos de vista limitados.
z No hay un sistema de control global.
global
z Los datos están descentralizados.
z Computación asíncrona.
z
03.02.10
Modelos
03.02.10
([16] Bradshaw, 1997)
Arquitecturas de agentes
Basadas en la lógica
z Deliverativas
D li
ti
z Reactivas
z Híbridas
z
03.02.10
(Agentes, http://www.upv.es/sma/web/agentes.htm)
Arquitectura
q
BDI
(Belief, Desire, Intention)
CREENCIAS
(Experiencias
pasadas)
DESEOS
(Cómo quiero que quede el
entorno en un futuro próximo)
INTENCIONES
03.02.10
Cómo es el
mundo en este
momento
Entrada de eventos
procedentes del
entorno
ENTORNO
Acciones a realizar
para alcanzar un
deseo. Qué acción
debe emprender en
este momento
([1] ANA MAS, 2005)
Ejemplos de agentes BDI
Jadex (http://vsis-www.informatik.uni-hamburg.de/projects/jadex/)
(http://jason.sourceforge.net/JasonWebSite/Jason%20Home.php)
z Jason
J
z SPARK (http://www.ai.sri.com/~spark/)
z JACK (http://www.agent-software.com.au/)
z JAM y UM-PRS
UM PRS (http://www.marcush.net/IRS/irs_downloads.html)
z
03.02.10
Arquitectura reactiva - Ejemplo
Distancia
ángulo
…
SEGUIR UN
OBJETO
Distancia a
obstáculos
…
EVITAR
OBSTÁCULOS
SENSORES
03.02.10
Fuerza a la salida a elegir
entre una de las dos
acciones
MAS vs
vs. Sistemas Expertos
Agentes
Interactúan con el
entorno
Sistemas Expertos
Distribución de la toma
de decisiones
z Mayor grado de
interacción con usuario
z Interacción con otros
agentes
Sistemas de decisión
centralizados
03.02.10
Sistemas cerrados
Interacción con el
usuario bajo petición
Comunicación entre agentes
z
Distintas formas de interaccionar:
9
9
9
9
z
KSE (Knowledge Sharing Effort, ARPA 1990)
9
9
9
z
Comunicación mediante el entorno.
Si
Sistemas
de
d pizarra.
i
Sin comunicación (inferencia; teoría de juegos).
En el nivel de conocimiento.
Sintaxis: KIF (Knowledge Interchange Format)
S áti
Semática:
O
Ontolingua
t li
(definición
(d fi i ió de
d ontologías)
t l í )
Pragmática: KQML (Knowledge Query Manipulation Language)
FIPA (Foundation for Intelligence
g
Physical
y
Agents
g
, 1996))
9
FIPA ACL
9
Basado en la teoría de actos del habla
9
9
03.02.10
9
Performativas
e o at as
Comunicación en el “nivel de conocimiento”
SL (Semantic Language)
Requisitos
q
para
p
un lenguaje
g j de
comunicación de agentes
z
Forma: debería ser declarativa, sintácticamente simple y fácil de leer
por humanos y programas.
z
Contenido: distinguir el lenguaje que expresa los actos
comunicativos del lenguaje que expresa el contenido del mensaje.
z
Semántica
z
Implementación: transparente a las capas inferiores y debe
permitir a los agentes simples implementar subconjuntos del lenguaje.
z
Red: debe dar soporte a la tecnología actual y ser independiente de
los mecanismos de transporte.
z
E t
Entorno:
permitir
iti heterogeneidad
h t
id d y dinamismo.
di
i
z
Confiabilidad: dar soporte para una comunicación segura y fiable
entre los agentes.
03.02.10
KQML
z
z
Es un lenguaje de comunicación y protocolo,
protocolo orientado
a mensajes, para el intercambio de información.
KQML es independiente de
z
z
z
z
protocolos de transporte (TCP/IP, HTTP, ...),
sintaxis de contexto,
ontologías
l í y
protocolos de alto nivel (contract net, subasta, ...).
Objetivo
Intención
Acto de habla
Mensaje
Prepara para el transporte
Recupera de transporte
03.02.10
Servicio de transporte de mensajes
KQML – Mensajes
z
Mensajes KQML
z
z
03.02.10
Representan un acto de habla o performativas
performativas.
Consta de una lista de pares atributo-valor.
([3] Pavón, 2003)
KQML – Performativas
03.02.10
([3] Pavón, 2003)
FIPA ACL
Arquitectura abstracta
Mensajería
Directorio
ACL
Implementación concreta:
C++ & SMTP
Mensajería
Servicios de
directorio LDAP
ACL
Implementación concreta:
Elementos Java
Mensajería
j
Mensaje de transporte
ACL
DIRECCIONAMIENTO
Y OTROS ATRIBUTOS
Mensaje
Carga útil
Expresado en un ACL
Mensaje
Emisor: nombre de agente
Receptor: nombre de agente
Contenido del mensaje
En lenguaje de contenidos.
03.02.10
Puede referenciar una ontología.
Emisor
Receptor
CODIFICACIÓN
Contenido
Emisor: descriptor de transporte
R
Receptor:
t
d
descriptor
i t de
d transporte
t
t
Otros atributos: seguridad…
Carga útil
Mensaje
Emisor
Receptor
Contenido
FIPA ACL - Mensajes
(i f
(inform
:sender agente1
:receiver agente2
:content
(precio libro 50)
:in-reply-to
py
round 4
:reply-with bi04
:language sl
:ontology ontolibro
)
Ejemplo
03.02.10
Parámetros de los mensajes:
:sender
:language
:receiver
:ontology
:content
:reply-by
:reply-with
:protocol
:in-reply-to
i
l t
:conversation-id
ti id
:envelope
Tipos de mensajes:
accept-proposal
inform
agree
inform if
inform-if
cancel
inform-refrequest
cfp
not-understood
propose
p
p
confirm
disconfirm
query-if
Failure
query-ref
refuse
reject proposal
reject-proposal
request-when
request-whenever
q
subscribe
Funcionamiento de un MAS
1. El agente monitoriza la actividad del usuario
z
z
z
Lee/escucha la conversación del usuario
Reconoce patrones en la conversación
Deduce información y objetivos en función de experiencia pasada
2. El agente persigue lograr sus objetivos
z
z
z
Toma decisiones
Puede descomponer objetivos en sub-objetivos
Ejecuta tareas
3. Para cumplir objetivos necesita colaboración con otros agentes
z
z
z
N
Negociación
i ió
Delegación
Coordinación
4 Los agentes necesitan servicios de localización de agentes
4.
z
Páginas blancas/amarillas
5. Comunicación con el usuario
z
03.02.10 z
z
Interfaces avanzadas
Información implícita a partir de experiencia pasada o preferencias del usuario
Gestión de diálogos
Semántica: Ontologías
z
Problemática:
z
z
z
z
z
Ontología común para representar el conocimiento de distintos
universos de discurso.
Implementaciones:
z
z
z
z
z
z
OIL
Ontolingua
g
KIF
RDF / Esquemas XML / DTD
OWL
Sistemas gestores de ontologías:
z
z
03.02.10
Diferentes términos para un mismo concepto.
El mismo término p
para diferentes conceptos.
p
Diferentes sistemas de clases.
Protégé 2000
(Zeus, JADE)
Tecnologías
g
para
p
interacción en
entornos abiertos
z
XML
z
z
Java y RMI
z
z
Desarrollo de MAS e interoperabilidad
p
entre
agentes heterogéneos (pero desarrollados en
Java).
CORBA
z
03.02.10
Estructuración de la información.
Independencia de las plataformas; permite
intercambio de mensajes XML entre agentes
desarrollados en cualquier lenguaje de
programación para el que se haya definido una
correspondencia con el IDL.
Modelos de programación
Sistemas multiagente
Sistemas basados en componentes
Programación orientada a objetos
Programación modular
Programación estructurada
Programación máquina
03.02.10
Materialización del concepto de agente
Objeto
9
9
9
9
Componente
Estado
Comportamiento
p
Interfaz
Herencia
Chips
03.02.10
9
9
9
9
9
Reflexión
Empaquetado
p q
Serialización
Repositorio
Seguridad
Componentes
Agente
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
ACL
Razonamiento
Planificación
Movilidad
Reglas de decisión
...
Objetivos y tareas
Aprendizaje
Ontologías
Colaboración
Roles
Procesadores
MAS
9
9
9
9
9
Estructuras organizativas
Roles en la organización
Normas
Recursos
Objetivos comunes
Redes
([1] ANA MAS, 2005)
Ingeniería del Software OA
Definición
del problema
Representación del
conocimiento
Diseño
de agentes
Implantación
de agentes
g
Pruebas
P
b
agentes
03.02.10
POA – Diseño del agente
Definición
del problema
Representación del
conocimiento
Diseño
de agentes
z
z
z
z
03.02.10
Diseño
Diseño
Diseño
Diseño
de la base de conocimiento
de la máquina de inferencia
del interfaz
del lenguaje de comunicación
Implantación
de agentes
Pruebas
agentes
POA – Implantación del agente
Definición
del problema
Representación del
conocimiento
Diseño
de agentes
z
z
z
z
z
Análisis y selección de herramientas
Implantación de la base de conocimiento
Implantación de la máquina de inferencia
Implantación del interfaz
Implantación de la comunicación
03.02.10
Implantación
de agentes
Pruebas
agentes
Agente vs
vs. Objeto
Agente Objeto
Autonomía de decisión Ejecuta métodos invocados
Flujo de control propio Flujo de control del llamante
Encapsula activación del
Encapsula estado y comportamiento
comportamiento
Estado mental: objetivos, creencias… Estado: valor de variables
Comportamiento: cómo decidir lo que Comportamiento: salida a partir de una
hacer entrada
Interacciones: actos de habla
Mensajes invocan procedimiento
(intencionalidad)
Organización: relaciones sociales entre
Asociaciones entre objetos
agentes
03.02.10
Agente vs
vs. Objeto (II)
z
Wooldridge (1999):
“Objects
j
do it for free,, agents
g
do it for money.”
y
z
Parunak ((1999):
)
Un agente es:
9 Un objeto con iniciativa.
9 Un objeto con actitud u orientación.
9 Un objeto que puede decir “No” (o “Adelante”).
9 Un objeto pro-activo.
03.02.10
POA vs.
vs POO
Aspecto
POA
POO
Unidad
d d básica
bá
Agente
Objeto
b
Parámetros que definen el
estado de la unidad básica
Creencias, obligaciones,
capacidades selecciones
capacidades,
Sin restricciones
Proceso de cómputo
Métodos de paso de mensajes y de respuestas
Tipos de mensajes
Informes, requerimientos,
ofertas, promesas…
Sin restricciones
Restricciones sobre los
métodos
Honestidad, consistencia…
Ninguno
03.02.10
Estructura de un agente
Programa
Función AGENTE-ESQUELETO
AGENTE ESQUELETO ()
estática: memoria;
memoria ← ACTUALIZA (memoria, percepción)
acción ← ESCOGE-ACCIÓN ((memoria))
memoria ← ACTUALIZA (memoria, acción)
devuelve (acción)
Fin AGENTE-ESQUELETO()
03.02.10
Herramientas AOP
z
Lenguajes de programación
z
Java
z
z
z
Plataformas
ata o as de desarrollo
desa o o
z
z
z
z
z
z
03.02.10
JADE (Java Agent DEvelopment Framework)
FIPA-OS (FIPA Open Source)
ABLE (A
(Agentt B
Building
ildi and
d Learning
L
i Environment)
E i
t)
Jackal
OAA ((Open
p Agent
g
Architecture))
Entornos de desarrollo
z
z
J
Javalog
l (programación
(
ió lógica)
ló i )
Jess (sistemas basados en reglas de producción)
Zeus, AgentBuilder
Lenguaje de descripción
ó de agentes
z
AUML
¿Qué es y para qué sirve JADE?
z
Combinación de dos productos:
z
z
z
Arquitectura para ejecutar agentes que
soporta:
z
z
z
03.02.10
Una plataforma de agentes FIPA-Compliant
FIPA Compliant.
Una herramienta de desarrollo de agentes Java.
Un modelo de programación de agentes asíncrono
asíncrono.
Comunicación entre agentes: en la misma y en
diferentes plataformas
plataformas.
Movilidad, seguridad y otras utilidades.
Arquitectura de JADE
Agente C
A li ió MAS
Aplicación
Agente D
Agente A
Agente B
Capa homogénea
Plataforma JADE
Java
Contenedor
principal
Contenedor
J2SE
J2EE
Redes inalámbricas y cableadas
03.02.10
Internet
Contenedor
J2ME
Algunas metodologías para
desarrollo de MAS
z
z
AAII (1997), basada en BDI
MAS-CommonKADS ((1998))
9
9
z
Gaia (2000)
9
z
OO con conversaciones entre objetos
objetos.
MESSAGE (2001), INGENIAS (2003)
9
03.02.10
MAS como conjunto de entidades que interactúan.
interactúan
MaSE (2001)
9
z
Considera 6+1 modelos: Organización, Tareas, Agente,
Comunicaciones, Experiencia, Diseño, Coordinación.
C
CommonKADS
KADS (1994) extendido
did con OO,
OO SDL y MSC.
MSC
Meta-modelos.
Meta
modelos.
MAS en la metodología INGENIAS
MODELO DE
ORGANIZACIÓN
MODELO DE
AGENTE
MAS
MODELO DE
INTERACCIONES
03.02.10
MODELO DE
OBJETIVOS/TAREAS
MODELO DE
ENTORNO
([2] Pavón, 2003)
¿Cuándo usar agentes?
z
En el diseño de sistemas distribuidos los agentes proporcionan:
9
9
9
z
En el análisis de un sistema los agentes tienen mayor grado de
abstracción que objetos o componentes:
9
9
9
z
9
9
9
03.02.10
Mayor autonomía y capacidad de decisión
Varios componentes heterogéneos que mantienen relaciones entre ellos y
con escala de tiempo diferentes
M d l d de
Modelado
d sistemas
i t
naturales
t l y sociales
i l
Facilitan la evolución:
9
z
Aspectos sociales
Lenguajes
g j y protocolos
p
de comunicación
Distribución de datos, control, conocimiento y recursos
Adaptación a modificaciones y al entorno
Escalabilidad: añadir agentes para soportar más carga de trabajo
Desarrollo incremental
Sistemas abiertos: capacidad de aceptar nuevos elementos
NO son siempre la solución ideal:
9
Ausencia de control/visión global del sistema
Problemas de los MAS
z
z
z
z
z
z
z
z
03.02.10
Descomposición del problema.
Comunicación entre agentes.
Coherencia en las actuaciones.
Representación del conocimiento de otros
agentes.
Coordinación de acciones.
acciones
Gestionar el uso de recursos.
Evitar comportamientos globales no
deseados.
Diseño de MAS: metodología y desarrollo.
desarrollo
Más sobre agentes
03.02.10
Agentes móviles
z
Agente móvil: Agente que realiza sus tareas no sólo en la
computadora de su propietario, sino también en otras en la red:
¾
¾
¾
z
Un agente móvil tiene capacidad para decidir a qué servidores
moverse:
¾
z
z
Hay instrucciones explícitas para que el agente pueda parar su ejecución,
migrar a otro nodo (preservando su estado), y continuar su ejecución.
Puede moverse a uno o más servidores.
servidores
Es una extensión del modelo cliente-servidor:
¾
03.02.10
buscando información en beneficio de su p
propietario,
p
,
negociando y cerrando tratos en su nombre,
utilizando servicios remotos.
Los clientes envían parte de ellos al servidor (o a varios servidores) para
ejecutarse.
ejecutarse
([3] Pavón, 2003)
Agentes
g
para
p
recuperación
p
de
información
z
z
z
z
Acceso a diversas fuentes de información.
Capaz de agrupar y manipular la información
obtenida para ponerla a disposición
ó del usuario.
Usualmente a través de la Web.
Ti
Tipos
(no
( excluyentes)
l
t )
z
z
z
z
03.02.10
Agentes de búsqueda
Agentes de filtrado
Agentes de monitorización
W b semántica
Web
á ti
([14] Botti, 2003)
Agentes
g
para
p
recuperación
p
de
información - Aplicaciones
03.02.10
([14] Botti, 2003)
Agentes para el comercio electrónico
…
03.02.10
Referencias
[1] ANA MAS (2005),
Agentes software y sistemas multiagente: Conceptos, arquitecturas y
aplicaciones, Pearson – Prentice Hall, ISBN 84-205-4367-5
[2] J. Pavón, J.J. Gómez-Sanz (2003), Agent Oriented Software Engineering with INGENIAS,
CEEMAS 2003, Lectures Notes in Computer Science 2691, Springer-Verlag, 394 – 403,
http://ingenias sourceforge net/
http://ingenias.sourceforge.net/
[3] J. Pavón (2003), Agentes inteligentes - Comunicación entre agentes, Departamento de
Sistemas Informáticos y Programación, UCM, http://grasia.fdi.ucm.es
[4] M. Wooldridge (2001), An introduction to MultiAgent Systems, Wiley, ISBN: 0-471-49691-X
[[5]] Zarnekow,, 1998
[6] FIPA, http://www.fipa.org
[7] KQML, http:// www.cs.stanford.edu/kqml
[8] KIF, http:// logic.stanford.edu/kif
[[9]] Ontologías,
g , http://
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hiparsys
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