Este trabajo de tesis ha tenido un largo desarrollo temporal, que ha permitido abordar campos de aplicación de contextos tradicionalmente muy distantes, permitiendo tener una visión más amplia y fortaleciendo el trabajo realizado. Un agente inteligente es una entidad que actúa de manera racional intentando lograr un objetivo, para ello percibe su entorno, procesa estas percepciones y responde en su entorno. Pero la resolución de un problema complejo presenta grandes dificultades y restricciones, tanto de tiempo como de recursos, así como necesita gran cantidad de conocimiento. Esto hace que la dificultad de resolución de los problemas aumente o las haga inviables para un agente trabajando individualmente. En los sistemas multiagente un grupo de agentes colaborarán, combinando sus habilidades y su conocimiento, permitiendo la resolución del problema de manera conjunta. Los sistemas multiagente son cada vez más demandados y utilizados. Su aplicación la podremos encontrar en un amplio número de campos como robótica, Big Data, aplicaciones de transporte y logística, sistemas de información geográfica, balanceo de redes y móviles, diagnóstico médico, aplicaciones gráficas, juegos, así como en muchos otros campos. A lo largo de los años se ha trabajado mucho para facilitar el diseño y la construcción de sistemas multiagente, han aparecido diversas arquitecturas, metodologías y herramientas, incluso se ha creado un estándar, el estándar IEEE-FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents). Pero se ha dejado la implementación a bajo nivel en manos de los equipos de desarrollo, los cuales han ido creando soluciones adhoc para cada uno de sus problemas. En esta tesis se presenta una arquitectura versátil que permita avanzar en el diseño y construcción de sistemas multiagente. Para ello proponemos una arquitectura híbrida multinivel y una metodología que nos facilita la creación de estos sistemas de una manera rápida, con bajo coste y de alta calidad. Para validar la arquitectura y demostrar su versatilidad la hemos aplicado a tres contextos de diferentes: • Edificios inteligentes: en sistema multiagente para mejorar el ahorro energético en un hotel, donde podremos observar una de las ventajas de la arquitectura: la integración de elementos de bajo nivel a través de la integración de elementos IoT (Internet of Things). • Robótica: en sistema de enjambre robótico para la detección de señales de radiofrecuencia, que demostrará la flexibilidad, escalabilidad y robustez de la arquitectura al aplicarse en un contexto de múltiples robots y de simulación. • Sistemas biomédicos: en una herramienta tecnológica para medir y registrar movimiento de hiperactividad (ADHD), donde podemos observar la versatilidad de la arquitectura a través de un contexto totalmente diferente, el de diagnósticos en salud.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/114611 |
| Date | 26 January 2021 |
| Creators | Mora Lizán, Francisco José |
| Contributors | Aznar Gregori, Fidel, Rizo-Maestre, Carlos, Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
| Publisher | Universidad de Alicante |
| Source Sets | Universidad de Alicante |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Rights | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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