Cursos de Verano de El Escorial:
Encuentro sobre Computación Natural

CARLES SIERRA:Evolución de agentes inteligentes

El objetivo fundamental del área de sistemas multiagente es el de construir grupos de agentes intelligentes que de una manera social resuelvan problemas conjuntamente. Desgraciadamente, hoy en dia todavía no disponemos de metodologías claras y contrastadas que nos permitan el diseño de tales sistemas. Una aproximación de 'arriba a abajo', por poner un exemplo, tradicional en ingeniería del software, es claramente inapropiada para el diseño de sistemas compuestos de elementos autonomos. El uso de técnicas de 'abajo a arriba' de generación automática del código de tales agentes, tal y como propone el paradigma de computación natural, parece mucho más apropiado

En esta charla repasaremos los sistemas multiagente actuales que se basan en tal aproximación haciendo especial incapie en los sistemas que modelizan agentes autónomos con material genético que no es una codificación directa del comportamiento del agente sinó que el material genético representa reglas de desarrollo que nos ayudan a hacer evolucionar el agente a lo largo de su vida. Asimismo, nos centraremos en el contexto de agentes autónomos en contextos de negociación automática. Se presentaran resultados sobre el éxito relativo de diferentes estrategias de negociación en diferentes entornos y el uso de algoritmos evolutivos sobre dichas estrategias que se tratan como material genético transmitido a las siguientes generaciones de agentes.

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