6 Construyendo Modelos Basados en Agentes

6.1 ¿Cómo modelar un MOBA?

Para modelar un sistema, la distancia entre el modelo y el sistema que se está modelando debe hacerse tan pequeño como sea posible. Este es un ejercicio desafiante por varias razones, se requiere muy buen conocimiento del sistema que se está modelando, adecuadas herramientas de modelado y se debe crear el modelo con estas herramientas, mientras que las restricciones inherentes al sistema a ser modelado deben ser tenidas en cuenta. Un modelo siempre busca abordar una pregunta de investigación. Esto es una condición previa requerida para la identificación de los elementos constituyentes del sistema objetivo. Para lograr esto, es necesario descubrir:

los agentes del sistema.
las interacciones entre ellos y su entorno.
las entidades autónomas y sus comportamientos.
el espacio también es de primordial importancia, y su topología y propiedades deben ser considerados

Las relaciones tienen un gran significado en el proceso, a menudo son la clave de la complejidad de los sistemas. Así, el modelo no necesita apuntar a cubrir todos los aspectos del sistema modelado. Más bien, puede concentrarse en sus particularidades. La validación del modelo es una etapa compleja en este proceso. ¿Como podemos estar seguros de que el modelo representa el sistema simulado?

Los resultados del modelo pueden usarse como base para esto, se pueden comparar con lo que sucede en el mundo real

El método paso a paso para construir un modelo basado en agentes es:

definición de las preguntas científicas que el modelo pretende resolver
identificación de los componentes del sistema objetivo
recopilación de datos necesarios para construir el modelo
definición de los agentes y el medio ambiente. Definición de las interacciones entre todos los elementos del modelo
implementación del modelo
calibración del modelo a través de simulaciones sucesivas
exploración del modelo que responde las preguntas científicas, o redefinición de estas preguntas

Pasos del Modelado

6.2 El paradigma del agente

6.2.1 Conceptos básicos

Una de las definiciones más influyentes del concepto de agente, que es utilizado como punto de referencia por la comunidad de investigación , fue sugerido por Jacques Ferber en [FER 95]. De acuerdo con esta definición, el agente es una entidad física o virtual:

que puede actuar en un entorno.
que puede comunicarse directamente con otros agentes;
que es impulsado por un conjunto de tendencias (en la forma de objetivos individuales o de satisfacción, tal vez incluso función de supervivencia, o de optimización).
que posee sus propios recursos.
que es capaz de percibir su entorno (en una manera limitada).
que solo tiene una representación parcial de su entorno disponible (incluso puede no tener representación de la misma);
que tiene habilidades y ofrece servicios.
que posiblemente puede reproducirse;
cuyo comportamiento tiende a satisfacer objetivos, teniendo en cuenta los recursos y habilidades a su disposición y en función de su percepción.

Esta definición establece las propiedades mínimas que una entidad debe tener para ser considerado un agente. Estas características pueden ser resumidas en cuatro palabras:

autonomía: capacidad de evolucionar según su propio comportamiento sin
intervención externa.
reactividad: capacidad de reaccionar a eventos externos.
proactividad: capacidad de tomar decisiones para lograr sus objetivos.
sociabilidad: capacidad de interactuar con otros agentes.

En el mismo espíritu de la definición anterior, el concepto de un modelo basado en agentes considera los siguientes elementos:

agentes: conjunto de entidades activas en el sistema que tienen sus comportamientos propios.
entorno: medio en el que evolucionan los agentes. Su estructura depende del dominio de la aplicación. Sin embargo, a menudo se le otorga una métrica.
interacciones: conjunto de idiomas y protocolos de intercambio entre los agentes Estos a veces son de bajo nivel, originarios de la física, o de alto nivel, como actos de lenguaje.
organización: conjunto de agrupaciones de agentes donde todos los agentes tienen un objetivo común

6.2.2 Interacciones

La riqueza de los MOBAs radica, en gran medida, en las interacciones que ocurren entre agentes. Estas interacciones se pueden expresar de muchos formas y se pueden resumir de la siguiente manera:

los agentes pueden comunicarse entre sí;
un agente proporciona un conjunto de servicios y los pone a disposición de todos los otros agentes en el sistema. *cada agente es responsable de limitar su accesibilidad a otros agentes.
cada agente es responsable de definir sus relaciones, contratos,etc…, con otros agentes.

Por lo tanto, un agente directamente “sabe” (a través de su conjunto de conocimiento) todos los agentes con los que puede interactuar.

6.2.3 Tipos de agentes

Todos aquellos interesados en MOBA están de acuerdo en que, para fines pedagógicos, hay dos categorías principales de agentes :

reactivos y cognitivos.

La primera categoría de agentes se basa en comportamientos simples que corresponden a una acción de estímulo respuesta. En contraste, la segunda categoría de agentes tiene genuinas facultades para reflexionar y adaptar su comportamiento, los agentes y los MOBAs para simular fenómenos complejos tanto como sea posible y a menudo se encuentran en la encrucijada entre la reacción y la cognición, o determinismo y estocasticidad y a menudo presentan una arquitectura que combina:

reglas de comportamiento reactivo que se basan en estímulos recibidos o percibidos por el agente (eventos, mensajes, observaciones o leyes estocásticas), las reglas de comportamiento reactivo pueden aplicar algunas acciones o llamar a algunas funciones cognitivas de alto nivel.
reglas de comportamiento cognitivo que utilizan algoritmos sofisticados y el conocimiento del agente, por ejemplo, un algoritmo de ruta más corto basado en un espacio estructurado en forma de grafo.

6.2.4 Paradigmas de organización de MOBAs

Como todos los sistemas distribuidos, hay dos tipos principales de control en los MOBAs:

control centralizado: en el que un agente maestro gestiona el trabajo,
organiza soluciones y media conflictos y..
control distribuido, donde se dice que el sistema es evolutivo y donde cada agente tiene un plan de acción total o parcial.

En la práctica, no hay arquitecturas totalmente centralizados ó arquitecturas totalmente distribuidas las arquitecturas combinan ambos enfoques.

6.3 Otros tipos de modelado

Hay varios posibles enfoques para estructurar el modelo y la formalización del problema. Primero, podemos mencionar la matemática enfoques como ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE) y parciales ecuaciones diferenciales (PDE), métodos estocásticos (como redes Bayesianas y cadenas de Markov).