Aplicación de lógica borrosa a sistemas sociales con agentes software

Aplicación de lógica borrosa a sistemas sociales con agentes
software
Samer Hassan Colladoa, María Guijarro Mata-Garcíaa, Luis Garmendia Salvadora
a

Dpto. de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial. Universidad Complutense de Madrid

Resumen
Este artículo desarrolla el proceso de aplicación de
diversos conceptos de lógica borrosa a un sistema
de simulación social basado enagentes software
inteligentes, con un modelo teórico sociológico
subyacente. El sistema ya estaba implementado
utilizando únicamente variables y relaciones
nítidas. Diversos conceptos sociológicos han sido
‘fuzzificados’, y múltiples operaciones borrosas se
han utilizado para obtener resultados más
cercanos a la realidad y para extraer más
conocimiento que utilizando lógica clásica. Sedetalla la cadena de cambios realizados y las
salidas que éstos han producido.

Palabras clave:
agentes inteligentes, cierre t-transitivo, lógica
borrosa, simulación social, sistemas multi-agente

Abstract
This paper presents the process of application of
several concepts of fuzzy logic to a social
simulation system based on intelligent software
agents, with a sociological model restingbeneath.
The system was already implemented using just
classical sets and relationships. Some sociologic
concepts have been fuzzified, and several fuzzy
relations have been used for obtaining closer to
reality results, and also for extracting more
knowledge than classic logic. We detail the
sequence of changes done, and the outputs than
those have produced.

Keyword:
fuzzy logic,intelligent agents, multi-agent system,
social simulation, t-transitive closure.

1. Introducción
A lo largo de los últimos años, de forma paralela
al aumento de capacidad de computación de los
ordenadores, numerosas técnicas de Inteligencia
Artificial (IA) están experimentando un potente
avance, extendiendo sus aplicaciones a ámbitos
cada vez más heterogéneos. Es más, el aumento
de líneas deinvestigación está produciendo una
confluencia entre las aplicaciones de las diversas
técnicas, con lo que hoy en día se pueden ver
combinaciones de múltiples tecnologías en una
sola aplicación. Por ejemplo, ya se desarrollan con
éxito redes neuronales cuyos pesos vienen
determinados por algoritmos genéticos, agentes
inteligentes evolutivos, o incluso redes neuronales
borrosas.
En estecontexto de ampliación de horizontes
de la IA, la simulación basada en sistemas multiagente se está extendiendo por diversos entornos,
constituyendo uno de los de mayor potencial la
simulación social. Dadas las características de los
agentes, que de forma natural se asimilan a los
seres humanos (como se explica más adelante), es
posible la experimentación simulada en entornos
controlados, parasu estudio y análisis. Los
resultados y conclusiones obtenidas permiten
predecir los futuros problemas en los contextos
reales. Sin embargo, el manejo de las numerosas
variables y relaciones, al tratarse de forma nítida,
está fuertemente limitado, sin poder adaptar
plenamente el modelo teórico sociológico con el
sistema simulado.
Por otro lado, la lógica borrosa se está
extendiendo comocomplemento de sistemas
complejos, dado el amplio número de sistemas
que manejan conocimiento aproximado o con
incertidumbre. En particular, en este caso
pretendemos aplicarla a un sistema de simulación
social ya diseñado previamente [6]. Con esto se
pretende potenciar su expresividad, hacerlo más
consistente con el modelo sociológico subyacente

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(y por tanto con la realidad simulada)e incluso
deducir más conocimiento del sistema.
En el punto 2 desarrollaremos los conceptos
básicos de sistemas sociales. En el punto 3 se
introducen los preliminares de conceptos de
lógica borrosa utilizados. En el punto 4 se detalla
el proceso de borrosificación del sistema. En el
punto 5 se discuten los resultados obtenidos y se
explican las conclusiones. Cierran el artículo un...