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  1. 1. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad Referencias Agentes y Sistemas Multi-Agentes Arquitecturas y Programas Agente Dr. Alejandro Guerra-Hern´ndez a Departamento de Inteligencia Artificial Facultad de F´ısica e Inteligencia Artificial Universidad Veracruzana aguerra@uv.mx http://www.uv.mx/aguerra Maestr´ en Inteligencia Artificial 2011 ıa
  2. 2. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasArquitectura abstracta (Wooldridge, 2002) El ambiente puede caracterizarse por medio de un conjunto finito de estados discretos posibles, definido como: E = {e, e , . . . } La aptitud de un agente, se define como el conjunto finito de acciones que ´ste puede ejecutar: e Ac = {α, α , . . . } Una corrida de un agente en un ambiente se define como una secuencia finita de estados y acciones intercalados: 0 α1 2 3α α α αu−1 r = e0 −→ e1 −→ e2 −→ e3 −→ · · · −→ eu
  3. 3. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasCorridas Sea R el conjunto de todas las posibles secuencias finitas sobre E y Ac. Definimos R Ac como el subconjunto de las corridas que terminan en una acci´n o y R E como el subconjunto de las corridas que terminan en un estado del ambiente. Para modelar el efecto de una acci´n en el ambiente, usamos o una funci´n de transici´n (Fagin et al., 1995): o o τ : R Ac → ℘(E ) Si τ (r ) = ∅ para todo r ∈ R Ac , se dice que el sistema ha terminado su corrida.
  4. 4. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasAmbiente y Agentes Un ambiente se define como una tripleta Env = E , e0 , τ donde E es el conjunto de los posibles estados del ambiente, e0 ∈ E es un estado inicial y τ es la funci´n de transici´n de o o estados. Los agentes se modelan como funciones que mapean corridas que terminan en un estado del ambiente, a acciones: Ag : R E → Ac
  5. 5. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasSistema Agente Un sistema agente es una tupla conformada por un agente y un ambiente. El conjunto de posibles corridas del agente Ag en el ambiente Env se denota como R(Ag , Env ) Una secuencia de la forma: (e0 , α0 , e1 , α1 , e2 , . . . ) representa una corrida del agente Ag en el ambiente Env si y s´lo si o Env = E , e0 , τ ; α0 = Ag (e0 ); y para u > 0: eu ∈ τ ((e0 , α0 , . . . , αu−1 )) y αu = Ag ((e0 , α0 , . . . , eu ))
  6. 6. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasPrograma de agente Puesto que nuestra tarea es implementar programas de agente, podemos usar la formalizaci´n propuesta para definir o un programa de agente que acepte percepciones de su ambiente y regrese acciones sobre ´ste. e Agente basado en mapeo ideal 1: function Agente-Mapeo-Ideal(p) p es una percepci´n. o 2: percepciones ← percepciones ∪ p 3: acci o n ← busca(percepciones, mapeo) ´ mapeo predefinido. 4: return acci o n ´ 5: end function
  7. 7. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasPrograma de ambiente Un programa b´sico de ambiente ilustra la relaci´n entre ´ste a o e y los agentes situados en ´l. e Ambiente 1: procedure Ambiente(e, τ, ags, fin) e Estado incial del ambiente. 2: repeat 3: for all ag ∈ ags do ags Conjunto de agentes. 4: p(ag ) ← percibir (ag , e) 5: end for 6: for all ag ∈ ags do 7: acci o n(ag ) ← ag (p(ag )) ´ 8: end for 9: e ← τ ( ag ∈ags acci o n(ag )) ´ τ Funci´n de transici´n. o o 10: until fin(e) fin Predicado de fin de corrida. 11: end procedure
  8. 8. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasPercepci´n y acci´n o o Sea Per un conjunto no vac´ de percepciones, la funci´n ıo o percibir/2 se define como el mapeo del conjunto de estados del ambiente E al conjunto de percepciones posibles Per : percibir : E → Per La funci´n acci´n/1 se define entonces como el mapeo entre o o conjuntos de percepciones y el conjunto de acciones posibles del agente: acci o n : Per → Ac ´ Un agente puede definirse ahora como la tupla: Ag = percibir , acci o n ´
  9. 9. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasPropiedades de la percepci´n o Sean e ∈ E y e ∈ E , tal que e = e pero percibir (e) = percibir (e ). Desde el punto de vista del agente, e y e son indistinguibles. Dados dos estados del ambiente e, e ∈ E , percibir (e) = percibir (e ) ser´ denotado como e ∼ e . a El ambiente es accesible para el agente, si y s´lo si |E | = | ∼ | o y entonces se dice que el agente es omnisciente. Si | ∼ | = 1 entonces se dice que el agente no tiene capacidad de percepci´n, es decir, el ambiente es percibido por el agente o como si tuviera un estado unico. ´
  10. 10. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasAgentes reactivos Los agentes reactivos, o reflex, seleccionan sus acciones basados en su percepci´n actual del ambiente, ignorando el o resto de su historia perceptual. Agente percepción acción sensado actuación Ambiente
  11. 11. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasAgentes reactivos Basados en reglas percepci´n - acci´n. o o Programa de agente reactivo 1: function Agente-Reactivo(e) 2: estado ← percibir (e) 3: regla ← selecci o nAcci o n(estado, reglas) ´ ´ reglas predefinidas. 4: acci o n ← acci o nRegla(regla) ´ ´ 5: return acci o n ´ 6: end function
  12. 12. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasLimitaciones de los agentes reactivos Aunque hay otras maneras de implementar agentes reactivos (arquitectura subsumida, redes de comportamiento, etc.), todos comparten una limitaci´n formal: producen un o comportamiento racional, s´lo si la decisi´n correcta puede o o obtenerse a partir de la percepci´n actual del agente. o Esto es, su comportamiento es correcto si, y s´lo si, el o ambiente es observable o efectivamente observable.
  13. 13. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasEstado interno La forma m´s eficiente de enfrentar un ambiente inaccesible a es llevando un registro de lo percibido, de forma que el agente tenga acceso mediante este registro, a lo que en cierto momento ya no puede percibir. Sea I el conjunto de estados internos posibles de un agente. Redefinimos la funci´n acci´n para mapear estados internos a o o acciones posibles: acci o n : I → Ac ´ Una nueva funci´n siguiente/2, mapea estados internos y o percepciones a estados internos. Se usa para actualizar el estado interno del agente: siguiente : I × Per → I
  14. 14. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasAgentes con estado interno Un agente con estado interno interactua con su ambiente como se muestra. Ambiente actuación sensado Agente percepción acción Siguiente Estado
  15. 15. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasPrograma de agente con estado El programa de un agente con estado es muy parecido al de un agente reactivo: Programa de agente con estado 1: function Agente-Con-Estado(e) e∈E 2: p ← percibir (e) 3: estado ← siguiente(estado, p) 4: regla ← selecci o nAcci o n(estado, reglas) ´ ´ reglas predefinidas. 5: acci o n ← Acci o nRegla(regla) ´ ´ 6: return acci o n ´ 7: end function
  16. 16. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasEnfoque IA tradicional El comportamiento racional puede obtenerse a partir de una representaci´n simb´lica del ambiente y el comportamiento o o deseado. El agente manipular´ sint´cticamente esta representaci´n para a a o actuar. Llevada al extremo, esta aproximaci´n nos lleva a formular el o estado de un agente como un conjunto f´rmulas l´gicas y la o o selecci´n de acci´n como demostraci´n de teoremas o o o o deducci´n l´gica. o o
  17. 17. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasAgentes e inferencia Sea L el conjunto de f´rmulas bien formadas en la l´gica de o o primer orden cl´sica. a El conjunto de bases de conocimiento en L se define como D = ℘(L), es decir, el conjunto de conjuntos de fbf en L. Los elementos de D se denotan ∆, ∆1 , . . . El estado interno del agente es siempre un miembro de D. El proceso de decisi´n del agente especifica mediante un o conjunto de reglas de inferencia ρ. Escribimos ∆ ρ ψ si la fbf ψ puede ser validada en ∆. Definimos la funci´n siguiente/2 del agente como: o siguiente : D × Per → D
  18. 18. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasSelecci´n de acci´n como inferencia o o La inferencia se usa para computar la selecci´n de acci´n de o o los agentes l´gicos: o Selecci´n de acci´n para agente l´gico o o o 1: function Seleccion-Accion(∆ : D, Ac) ´ ´ Ac Acciones. 2: for all a ∈ Ac do 3: if ∆ ρ ejecuta(a) then ρ predefinida. 4: return a 5: end if 6: end for 7: for all a ∈ Ac do 8: if ∆ ρ ¬ejecuta(a) then 9: return a 10: end if 11: end for 12: return null 13: end function
  19. 19. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasMetas Las metas describen situaciones deseables para un agente, y se definen como cuerpos de conocimiento. Esta concepci´n de las metas est´ relacionada con el concepto o a de espacio de estados de un problema compuesto por un estado inicial del ambiente, e0 ∈ E ; por un conjunto de operadores o acciones que el agente puede ejecutar para cambiar de estado; y un espacio de estados deseables. Impl´ıcita en la arquitectura del agente, est´ su “intenci´n” de a o ejecutar las acciones que el “cree” le garantizan satisfacer cualquiera de sus metas. Esto se conoce en filosof´ como ıa silogismo pr´ctico. a
  20. 20. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasLas metas de un agente Especificaci´n basada en predicados: o Ψ : R → {0, 1} Una corrida r ∈ R satisface la especificaci´n ssi Ψ(r ) = 1. o Un ambiente de tareas se define entonces como el par Env , Ψ . Dado un ambiente de tareas, la siguiente expresi´n: o RΨ (Ag , Env ) = {r |r ∈ R(Ag , Env ) ∧ Ψ(r )} denota el conjunto de todas las corridas del agente Ag en el ambiente Env que satisfacen la tarea especificada por Ψ.
  21. 21. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasMetas y ´xito e Podemos expresar que un agente Ag tiene ´xito en el e ambiente de tareas Env , Ψ de dos maneras diferentes: ∀r ∈ R(Ag , Env ) tenemos que Ψ(r ), lo que puede verse como una especificaci´n pesimista de ´xito, puesto que el agente o e tiene ´xito unicamente si todas sus corridas satisfacen Ψ; e ´ ∃r ∈ R(Ag , Env ) tal que Ψ(r ), lo cual es una versi´n optimista o de la definici´n de ´xito, puesto que especifica que el agente o e tiene ´xito si al menos una de sus corridas safisface Ψ. e
  22. 22. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasUtilidad Una utilidad es un valor num´rico que denota la bondad de un e estado del ambiente. Impl´ ıcitamente, un agente tiene la “intenci´n” de alcanzar o aquellos estados que maximizan su utilidad a largo t´rmino. e La especificaci´n de una tarea en este enfoque corresponde o simplemente a una funci´n utilidad u : E → la cual asocia o valores reales a cada estado del ambiente. Por ejemplo, la utilidad para una corrida r de un agente filtro de spam, puede definirse como: SpamFiltrado(r ) u(r ) = SpamRecibido(r )
  23. 23. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasAgentes ´ptimos o Si la funci´n de utilidad u tiene alg´n l´ o u ımite superior, por ej., ∃k k ∈ tal que ∀r ∈ R.u(r ) ≤ k, entonces es posible hablar de agentes que maximizan la utilidad esperada. Definamos P(r |Ag , Env ), es evidente que: P(r |Ag , Env ) = 1 r ∈R(Ag ,Env ) Entonces el agente ´ptimo Agopt entre el conjunto de agentes o posibles AG en el ambiente Env est´ definido como: a Agopt = arg m´x a u(r )P(r |Ag , Env ) Ag ∈AG r ∈R(Ag ,Env )
  24. 24. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasRacionalidad acotada Los agentes enfrentan limitaciones temporales y tienen capacidades limitadas de deliberaci´n, por lo que propone el o estudio de una racionalidad acotada. Stuart Russell et al., introducen el concepto de agente ´ptimo o acotado, donde AGm representa el conjunto de agentes que pueden ser implementados en una m´quina m. a Esta conceptualizaci´n de agente racional nos dice las o propiedades del agente deseable Agopt , pero no nos dice c´mo o implementar tal agente.
  25. 25. Arquitectura Agentes Reactivos Agentes con estado Agentes l´gicos o Agentes y metas Agentes y utilidad ReferenciasReferencias Fagin, R., Halpern, J. Y., Moses, Y., & Vardi, M. Y. (1995). Reasoning about Knowledge. Cambridge, MA., USA: MIT Press. Wooldridge, M. (2002). An Introduction to MultiAgent Systems. West Sussex, England: John Wiley & Sons, LTD.
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