ciencia

2013
HORMIGAS BUSCADORAS

INTEGRANTES DEL GRUPO:
Valencia Ledezma Elmer
Flores Acevedo Milver
Achá Maicol
Fernandez Vicente
DOCENTE:
Lic. Patricia Rodríguez
MATERIA:
Inteligencia Artificial
FECHA:
10 de diciembre

INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA
La Inteligencia Artificial, campo de la informática, no ha sido impasible a este
avance y a finales de los años setenta aparecenlos primeros trabajos en Inteligencia
Artificial Distribuida (aunque la primera reunión temática fue en 1980). Su objeto es el
estudio de modelos y técnicas para resolución de problemas en los que la distribución,
sea física o funcional, sea inherente. La metáfora de la 'inteligencia' utilizada está
fundada en diferentes metáforas de las ciencias exactas y sociales, como la biología, la
físicay la sociológica. Los individuales heterogéneos e independientes del sistema son
'inteligentes' si alcanzan un cierto grado de adaptación mutua.
Al principio de los años noventa aparecen sistemas multiagente con control
descentralizado y con módulos reusables. Los agentes de un sistema multiagente se
conciben como independientes de un problema en concreto y se dota al sistema de
protocolos decomunicación suficientemente genéricos. Un ejemplo es ARCHON.
Recientemente los trabajos se han orientado al estudio de la interoperabilidad de
sistemas heterogéneos distribuidos o de agentes autónomos y a su forma de adaptarse a
entornos dinámicos.
En general, los sistemas IAD se caracterizan por una arquitectura formada por
componentes inteligentes y modulares que interactúan de formacoordinada. No existe
una terminología compartida en la IAD, ni esquemas de clasificación reconocidos por la
mayoría, aunque no hay discrepancias substanciales en cuanto a las ventajas que ofrece
el enfoque IAD sobre los paradigmas convencionales:
1. Como los sistemas distribuidos convencionales, los sistemas de la IAD
aprovechan la distribución natural del dominio (espacial, temporal, funcional)con
los fines siguientes: mejorar el rendimiento, la robustez, facilitar reusabilidad y
mantenimiento.
Además una arquitectura distribuida facilita el aprovechamiento del
paralelismo inherente en la estructura de un problema.
2. Los sistemas IAD generan un valor añadido, que se manifiesta en: una
mejor aceptabilidad en la sociedad, favorecer la adaptación estructuras
preexistentes en lasorganizaciones humanas y facilitar la interacción hombremáquina.

3. Favorecen el desarrollo de modelos cognitivos de cooperación y
coordinación como fenómenos complejos y generan evidencia para teorías
lingüísticas, psicológicas, sociológicas y filosóficas respecto a estos temas.
RESOLUCIÓN DISTRIBUIDA DE PROBLEMAS
La resolución distribuida de problemas (RDP) estudia los sistemasinteligentes
distribuidos con una funcionalidad global y cuyos agentes cumplen unas características
mínimas de:


Benevolencia: Los agentes cooperan con los demás siempre que les sea

posible. No pueden 'mentir', ni esconder información.


Objetivos compartidos: Todos los agentes valoran el resultado de la

actividad del grupo con la misma escala y desean contribuir para maximizar su
calidad.

Diseño central: Todos los agentes se diseñan para que se integren en un

sistema inteligente, capaz de resolver un problema.
El diseñador debe asegurar que los agentes utilicen el mismo lenguaje, que cada
agente desempeñe un papel que incluya en la consecución del objetivo global etc.
El proceso de razonamiento en un grupo de agentes de un sistema RDP se puede
subdividir en cuatrodiferentes etapas (en general):


Descomposición de tareas: una tarea se descompone en tareas menos

complejas o más pequeñas.


Asignación de tareas y recursos entre agentes: se determina que

agentes tendrán que resolver una tarea y de los recursos que disponen.


Resolución de subproblemas: cada agente resuelve las tareas que le han

sido asignadas.


Integración de...