Using Magentix2 in Smart-Home Environments

[EN] In this paper, we present the application of a multi-agent platform Magentix2 for the development of MAS in smart-homes. Specificallly, the use of Magentix2 (http://gti-ia.upv.es/sma/tools/magentix2/index.php) platform facilitates the management of the multiple occupancy in smart living spaces. Virtual organizations provide the possibility of defining a set of norms and roles that facilitate the regulation and control of the actions that can be carried out by the internal and external agents depending on their profile. We illustrate the applicability of our proposal with a set of scenarios. © Springer International Publishing Switzerland 2015.This work is supported by the Spanish government grants CONSOLIDER INGENIO 2010 CSD2007-00022, MINECO/FEDER TIN2012-36586-C03-01, TIN2011-27652-C03-01, and SP2014800.Valero Cubas, S.; Del Val Noguera, E.; Alemany Bordera, J.; Botti, V. (2015). Using Magentix2 in Smart-Home Environments. En 10th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. Springer Verlag. 27-37. https://doi.org/10.1007/978-3-319-19719-7_3S2737Bajo J, Fraile JA, Pérez-Lancho B, Corchado JM (2010) The thomas architecture in home care scenarios: a case study. Expert Syst Appl 37(5):3986–3999Cetina C, Giner P, Fons J, Pelechano V (2009) Autonomic computing through reuse of variability models at runtime: The case of smart homes. Computer 42(10):37–43Cook DJ (2009) Multi-agent smart environments. J Ambient Intell Smart Environ 1(1):51–55Crandall AS, Cook DJ (2010) Using a hidden markov model for resident identification. In: 6th international conference on intelligent environments, pp 74–79. IEEECriado N, Argente E, Botti V (2013) THOMAS: an agent platform for supporting normative multi-agent systems. J Logic Comput 23(2):309–333Davidoff S, Lee MK, Zimmerman J, Dey A (2006) Socially-aware requirements for a smart home. In: Proceedings of the international symposium on intelligent, environments, pp 41–44Grupo de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial (GTI-IA) (2015). http://www.gti-ia.upv.es/sma/tools/magentix2/archivos/Magentix2UserManualv2.1.0.pdf . Magentix2 User’s Manual v2.0Loseto G, Scioscia F, Ruta M, di Sciascio E (2012) Semantic-based smart homes: a multi-agent approach. In: 13th Workshop on objects and agents (WOA 2012), vol 892, pp 49–55Rodriguez S, Julián V, Bajo J, Carrascosa C, Botti V, Corchado JM (2011) Agent-based virtual organization architecture. Eng Appl Artif Intell 24(5):895–910Rodríguez S, Paz JFD, Villarrubia G, Zato C, Bajo J, Corchado JM (2015) Multi-agent information fusion system to manage data from a WSN in a residential home. Inf Fusion 23:43–57Such JM, Garca-Fornes A, Espinosa A, Bellver J (2012) Magentix2: a Privacy-enhancing Agent Platform. Eng Appl Artif IntellSun Q, Yu W, Kochurov N, Hao Q, Hu F (2013) A multi-agent-based intelligent sensor and actuator network design for smart house and home automation. J Sens Actuator Netw 2(3):557–588Val E, Criado N, Rebollo M, Argente E, Julian V (2009) Service-oriented framework for virtual organizations. 1:108–114Wu C-L, Liao C-F, Fu L-C (2007) Service-oriented smart-home architecture based on osgi and mobile-agent technology. IEEE Trans Syst Man Cybern Part C Appl Rev 37(2):193–205Yin J, Yang Q, Shen D, Li Z-N (2008) Activity recognition via user-trace segmentation. ACM Trans Sens Netw (TOSN) 4(4):1

Enhancing Smart-Home Environments using Magentix2

[EN] Multi-agent system paradigm has been envisioned as an appropriate solution for challenges in the area of smart-environments. Specifically, MAS add new capabilities such as adaption, reorganization, learning, coordination, etc. These features allow to deal with open issues in the context of smart-homes such as multi-occupancy, activity tracking or profiling activities and behaviors from multiple residents. In this paper, we present Magentix2 as a suitable MAS platform for the development of dynamic smart environments. Specifically, the use of Magentix2 (http://gti-ia.upv.es/sma/tools/magentix2/index.php) facilitates the management of the multiple occupancy in smart living spaces. Normative virtual organizations provide the possibility of defining a set of norms and organizational roles that facilitate the regulation and control of the actions that can be carried out by internal and external agents depending on their profile. Moreover, Magentix2 provides a tracing service to keep track of activities carried out in the system. We illustrate the applicability and benefits of Magentix2 in a set of scenarios in the context of smart-homes.This work is supported by the Spanish government grants PROMETEOII/2013/019,TIN2014-55206-R, TIN2015-65515-C4-1-R, H2020-ICT-2015-688095.Valero Cubas, S.; Del Val Noguera, E.; Alemany-Bordera, J.; Botti, V. (2017). Enhancing Smart-Home Environments using Magentix2. Journal of Applied Logic. 24:32-44. https://doi.org/10.1016/j.jal.2016.11.022S32442

A framework for distributed interaction in intelligent environments

Ubiquitous computing is extending its applications to an increasing number of domains. "Monolithic" approaches use centralised systems, controlling devices and users' requests. A different solution can be found in works proposing "distributed" intelligent devices that communicate, without a central reasoner, creating little communities to support the user. If the former approach uses all the available sensors being more easily context-aware, the latter is scalable and naturally supports multiple users. In this work we introduce a model for a distributed network of entities in Intelligent Environments. Each node satisfies users' requests through Natural User Interfaces. If a node cannot produce the expected output, it communicates with others in the network, generating paths where the final target is undetermined and intermediate nodes do not understand the request; this is the focus of our work. The system learns parameters and connections in the initial topology. We tested the system in two scenarios. Our approach finds paths close to the optimum with reasonable connections

Developing an emotional-based application for human-agent societies

The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s00500-016-2289-5The purpose of this paper is to present an emotional-based application for human-agent societies. This kind of applications are those where virtual agents and humans coexist and interact transparently into a fully integrated environment. Specifically, the paper presents an application where humans are immersed into a system that extracts and analyzes the emotional states of a human group trying to maximize the welfare of those humans by playing the most appropriate music in every moment. This system can be used not only online, calculating the emotional reaction of people in a bar to a new song, but also in simulation, to predict the people s reaction to changes in music or in the bar layout.This work is partially supported by the MINECO/FEDER TIN2015-65515-C4-1-R and the FPI Grant AP2013-01276 awarded to Jaime-Andres Rincon.Rincón Arango, JA.; Julian Inglada, VJ.; Carrascosa Casamayor, C. (2016). Developing an emotional-based application for human-agent societies. Soft Computing. 20(11):4217-4228. https://doi.org/10.1007/s00500-016-2289-5S421742282011Ali F, Amin M (2013) The influence of physical environment on emotions, customer satisfaction and behavioural intentions in chinese resort hotel industry. In: KMITL-AGBA conference Bangkok, pp 15–17Barella A, Ricci A, Boissier O, Carrascosa C (2012) MAM5: Multi-agent model for intelligent virtual environments. In: 10th European workshop on multi-agent systems (EUMAS 2012), pp 16–30Becker-Asano C, Wachsmuth I (2010) Affective computing with primary and secondary emotions in a virtual human. Auton Agents Multi-Agent Syst 20(1):32–49. doi: 10.1007/s10458-009-9094-9Billhardt H, Julián V, Corchado J, Fernández A (2014) An architecture proposal for human-agent societies. In: Highlights of practical applications of heterogeneous multi-agent systems. The PAAMS collection, Communications in Computer and Information Science, vol 430, Springer, pp 344–357, doi: 10.1007/978-3-319-07767-3_31Billhardt H, Julián V, Corchado JM, Fernández A (2015) Human-agent societies: challenges and issues. Int J Artif Intell 13(1):28–44Broekens J (2007) Emotion and reinforcement: Affective facial expressions facilitate robot learning. Lecture notes in computer science (including subseries lecture notes in artificial intelligence and lecture notes in bioinformatics) 4451 LNAI:113–132. doi: 10.1007/978-3-540-72348-6_6Canento F, Fred A, Silva H, Gamboa H, Lourenço A (2011) Multimodal biosignal sensor data handling for emotion recognition. In: Sensors, 2011 IEEE, pp 647–650Delac K, Grgic M, Grgic S (2005) Statistics in face recognition: analyzing probability distributions of PCA, ICA and LDA performance results. In: ISPA 2005 proceedings of the 4th international symposium on image and signal processing and analysis, 2005, pp 289–294. doi: 10.1109/ISPA.2005.195425Esparcia S, Sánchez-Anguix V, Aydogan R (2013) A negotiation approach for energy-aware room allocation systems. In: 1st Workshop on conflict resolution in decision making (COREDEMA 2013), Springer, vol 365, pp 280–291GOELEVEN E, De Raedt R, LEYMAN L, Verschuere B (2008) The karolinska directed emotional faces: a validation study. Cognit Emot 22(6):1094–1118Gouaïch A, Michel F, Guiraud Y (2005) MIC*: a deployment environment for autonomous agents. Springer, BerlinHale K, Stanney K (2002) Handbook of virtual environments: design, implementation, and applications. Human Factors and Ergonomics, Taylor and Francis, OxfordshireHan DM, Lim JH (2010) Smart home energy management system using IEEE 802.15. 4 and zigbee. Consumer Electronics, IEEE Transactions on 56(3):1403–1410. http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5606276Holzapfel A, Stylianou Y (2007) A statistical approach to musical genre classification using non-negative matrix factorization. In: ICASSP 2007, IEEE international conference on, acoustics, speech and signal processing, 2007. IEEE, vol 2, pp 2–693Intille SS (2002) Designing a home of the future. IEEE Pervasive Comput 1(2):76–82Ioannou SV, Raouzaiou AT, Tzouvaras VA, Mailis TP, Karpouzis KC, Kollias SD (2005) Emotion recognition through facial expression analysis based on a neurofuzzy network. Neural Netw 18(4):423–435. doi: 10.1016/j.neunet.2005.03.004Jain D, Kobti Z (2011) Simulating the effect of emotional stress on task performance using OCC. Adv Artif Intell, Springer, pp 204–209. http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-21043-3_24Journal I, Technological F, Singla K (2014) Audio noise reduction using different filters 1,2 1(11):1373–1375Kim MH, Joo YH, Park JB (2005) Emotion detection algorithm using frontal face image. In: International conference on computer application in shipbuildingLeon E, Clarke G, Callaghan V, Doctor F (2010) Affect-aware behaviour modelling and control inside an intelligent environment. Pervasive Mob Comput 6(5):559–574. doi: 10.1016/j.pmcj.2009.12.002Mangina E, Carbo J, Molina JM (2009) Agent-based ubiquitous computing. Atlantis Press : World Scientific, Amsterdam; Paris. doi: 10.2991/978-94-91216-31-2Masthoff J (2011) Group recommender systems: Combining individual models. Recommender systems handbook. Springer, Berlin, pp 677–702McCarthy JF, Anagnost TD (1998) Musicfx: An arbiter of group preferences for computer supported collaborative workouts. In: Proceedings of the 1998 ACM conference on computer supported cooperative work, ACM, New York, NY, USA, CSCW ’98, pp 363–372Mehrabian A (1997) Analysis of affiliation-related traits in terms of the PAD temperament model. J Psychol 131(1):101–117. doi: 10.1080/00223989709603508Ortony A (1990) The cognitive structure of emotions. Cambridge University Press, CambridgePiana S, Odone F, Verri A, Camurri A (2014) Real-time Automatic Emotion Recognition from Body Gestures. arXiv preprint pp 1–7. arXiv:1402.5047Richert W, Coelho LP (2013) Building machine learning systems with python. Packt Publishing, BirminghamRincon J, Carrascosa C, Garcia E (2014a) Developing Intelligent Virtual Environments using MAM5 Meta-Model. In: International conference on practical applications of agents and multi-agent systems, Springer, pp 379–382Rincon J, Julian V, Carrascosa C (2015) Social emotional model. In: 13th International conference on practical applications of agents and multi-agent systems, LNAI, vol 9086, pp 199–210Rincon JA, Garcia E, Julian V, Carrascosa C (2014b) Developing adaptive agents situated in intelligent virtual environments. In: International conference on hybrid artificial intelligence systems, 8480 in LNCS, Springer, pp 98–109Sánchez-Anguix V, Julian V, Botti V, García-Fornes A (2013) Studying the impact of negotiation environments on negotiation teams’ performance. Inf Sci 219:17–40Sánchez-Anguix V, Aydogan R, Julian V, Jonker C (2014) Unanimously acceptable agreements for negotiation teams in unpredictable domains. Electron Commer Res Appl 13(4):243–265Satyanarayanan M (2002) A catalyst for mobile and ubiquitous computing. Pervasive Computing, IEEE 1(1):2–5. http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=993138Saunier J, Carrascosa C, Galland S, Kanmeugne PS (2015) Agent bodies: An interface between agent and environment. In: Agent environments for multi-agent systems IV, Springer, pp 25–40Scott T, Green WB, Stuart A (2005) Interactive effects of low-pass filtering and masking noise on word recognition. J Am Acad Audiol 114(11):867–878Senechal T, Rapp V, Prevost L (2011) Facial feature tracking for emotional dynamic analysis. In: Blanc-Talon, J, Kleihorst, R, Philips, W, Popescu, D, Scheunders, P (eds.) Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. Lecture Notes in Computer Science, Vol 6915, pp 495–506Thalmann D, Musse SR, Braun A (2007) Crowd simulation, vol 1. Springer, BerlinTsonos D, Stavropoulou P, Kouroupetroglou G, Deligiorgi D, Papatheodorou N (2014) Emotional prosodic model evaluation for greek expressive text-to-speech synthesis. Lecture Notes in computer science (including subseries lecture notes in artificial intelligence and lecture notes in bioinformatics) 8514 LNCS(PART 2):166–174. doi: 10.1007/978-3-319-07440-5_16Tzanetakis G, Cook P (2002) Musical genre classification of audio signals. IEEE Trans Speech Audio Process 10(5):293–302. doi: 10.1109/TSA.2002.800560Viola P, Jones MJ (2004) Robust real-time face detection. Int J Comput Vis 57(2):137–154. doi: 10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fbVisutsak P (2012) Emotion classification using adaptive SVMs. Int J Comput Commun Eng 1(3):279–282Vukadinovic D, Pantic M (2005) Fully automatic facial feature point detection using Gabor feature based boosted classifiers. In: IEEE International conference on, systems, man and cybernetics, 2005 IEEE, vol 2, pp 1692–169

Defeasible Argumentation for Cooperative Multi-Agent Planning

Tesis por compendio[EN] Multi-Agent Systems (MAS), Argumentation and Automated Planning are three lines of investigations within the field of Artificial Intelligence (AI) that have been extensively studied over the last years. A MAS is a system composed of multiple intelligent agents that interact with each other and it is used to solve problems whose solution requires the presence of various functional and autonomous entities. Multi-agent systems can be used to solve problems that are difficult or impossible to resolve for an individual agent. On the other hand, Argumentation refers to the construction and subsequent exchange (iteratively) of arguments between a group of agents, with the aim of arguing for or against a particular proposal. Regarding Automated Planning, given an initial state of the world, a goal to achieve, and a set of possible actions, the goal is to build programs that can automatically calculate a plan to reach the final state from the initial state. The main objective of this thesis is to propose a model that combines and integrates these three research lines. More specifically, we consider a MAS as a team of agents with planning and argumentation capabilities. In that sense, given a planning problem with a set of objectives, (cooperative) agents jointly construct a plan to satisfy the objectives of the problem while they defeasibly reason about the environmental conditions so as to provide a stronger guarantee of success of the plan at execution time. Therefore, the goal is to use the planning knowledge to build a plan while agents beliefs about the impact of unexpected environmental conditions is used to select the plan which is less likely to fail at execution time. Thus, the system is intended to return collaborative plans that are more robust and adapted to the circumstances of the execution environment. In this thesis, we designed, built and evaluated a model of argumentation based on defeasible reasoning for planning cooperative multi-agent system. The designed system is independent of the domain, thus demonstrating the ability to solve problems in different application contexts. Specifically, the system has been tested in context sensitive domains such as Ambient Intelligence as well as with problems used in the International Planning Competitions.[ES] Dentro de la Inteligencia Artificial (IA), existen tres ramas que han sido ampliamente estudiadas en los últimos años: Sistemas Multi-Agente (SMA), Argumentación y Planificación Automática. Un SMA es un sistema compuesto por múltiples agentes inteligentes que interactúan entre sí y se utilizan para resolver problemas cuya solución requiere la presencia de diversas entidades funcionales y autónomas. Los sistemas multiagente pueden ser utilizados para resolver problemas que son difíciles o imposibles de resolver para un agente individual. Por otra parte, la Argumentación consiste en la construcción y posterior intercambio (iterativamente) de argumentos entre un conjunto de agentes, con el objetivo de razonar a favor o en contra de una determinada propuesta. Con respecto a la Planificación Automática, dado un estado inicial del mundo, un objetivo a alcanzar, y un conjunto de acciones posibles, el objetivo es construir programas capaces de calcular de forma automática un plan que permita alcanzar el estado final a partir del estado inicial. El principal objetivo de esta tesis es proponer un modelo que combine e integre las tres líneas anteriores. Más específicamente, nosotros consideramos un SMA como un equipo de agentes con capacidades de planificación y argumentación. En ese sentido, dado un problema de planificación con un conjunto de objetivos, los agentes (cooperativos) construyen conjuntamente un plan para resolver los objetivos del problema y, al mismo tiempo, razonan sobre la viabilidad de los planes, utilizando como herramienta de diálogo la Argumentación. Por tanto, el objetivo no es sólo obtener automáticamente un plan solución generado de forma colaborativa entre los agentes, sino también utilizar las creencias de los agentes sobre la información del contexto para razonar acerca de la viabilidad de los planes en su futura etapa de ejecución. De esta forma, se pretende que el sistema sea capaz de devolver planes colaborativos más robustos y adaptados a las circunstancias del entorno de ejecución. En esta tesis se diseña, construye y evalúa un modelo de argumentación basado en razonamiento defeasible para un sistema de planificación cooperativa multiagente. El sistema diseñado es independiente del dominio, demostrando así la capacidad de resolver problemas en diferentes contextos de aplicación. Concretamente el sistema se ha evaluado en dominios sensibles al contexto como es la Inteligencia Ambiental y en problemas de las competiciones internacionales de planificación.[CA] Dins de la intel·ligència artificial (IA), hi han tres branques que han sigut àmpliament estudiades en els últims anys: Sistemes Multi-Agent (SMA), Argumentació i Planificació Automàtica. Un SMA es un sistema compost per múltiples agents intel·ligents que interactúen entre si i s'utilitzen per a resoldre problemas la solución dels quals requereix la presència de diverses entitats funcionals i autònomes. Els sistemes multiagente poden ser utilitzats per a resoldre problemes que són difícils o impossibles de resoldre per a un agent individual. D'altra banda, l'Argumentació consistiex en la construcció i posterior intercanvi (iterativament) d'arguments entre un conjunt d'agents, amb l'objectiu de raonar a favor o en contra d'una determinada proposta. Respecte a la Planificació Automàtica, donat un estat inicial del món, un objectiu a aconseguir, i un conjunt d'accions possibles, l'objectiu és construir programes capaços de calcular de forma automàtica un pla que permeta aconseguir l'estat final a partir de l'estat inicial. El principal objectiu d'aquesta tesi és proposar un model que combine i integre les tres línies anteriors. Més específicament, nosaltres considerem un SMA com un equip d'agents amb capacitats de planificació i argumentació. En aquest sentit, donat un problema de planificació amb un conjunt d'objectius, els agents (cooperatius) construeixen conjuntament un pla per a resoldre els objectius del problema i, al mateix temps, raonen sobre la viabilitat dels plans, utilitzant com a ferramenta de diàleg l'Argumentació. Per tant, l'objectiu no és només obtindre automàticament un pla solució generat de forma col·laborativa entre els agents, sinó també utilitzar les creences dels agents sobre la informació del context per a raonar sobre la viabilitat dels plans en la seua futura etapa d'execució. D'aquesta manera, es pretén que el sistema siga capaç de tornar plans col·laboratius més robustos i adaptats a les circumstàncies de l'entorn d'execució. En aquesta tesi es dissenya, construeix i avalua un model d'argumentació basat en raonament defeasible per a un sistema de planificació cooperativa multiagent. El sistema dissenyat és independent del domini, demostrant així la capacitat de resoldre problemes en diferents contextos d'aplicació. Concretament el sistema s'ha avaluat en dominis sensibles al context com és la inte·ligència Ambiental i en problemes de les competicions internacionals de planificació.Pajares Ferrando, S. (2016). Defeasible Argumentation for Cooperative Multi-Agent Planning [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/60159TESISCompendi

Cooperative planning in multi-agent systems

Tesis por compendio[EN] Automated planning is a centralized process in which a single planning entity, or agent, synthesizes a course of action, or plan, that satisfies a desired set of goals from an initial situation. A Multi-Agent System (MAS) is a distributed system where a group of autonomous agents pursue their own goals in a reactive, proactive and social way. Multi-Agent Planning (MAP) is a novel research field that emerges as the integration of automated planning in MAS. Agents are endowed with planning capabilities and their mission is to find a course of action that attains the goals of the MAP task. MAP generalizes the problem of automated planning in domains where several agents plan and act together by combining their knowledge, information and capabilities. In cooperative MAP, agents are assumed to be collaborative and work together towards the joint construction of a competent plan that solves a set of common goals. There exist different methods to address this objective, which vary according to the typology and coordination needs of the MAP task to solve; that is, to which extent agents are able to make their own local plans without affecting the activities of the other agents. The present PhD thesis focuses on the design, development and experimental evaluation of a general-purpose and domain-independent resolution framework that solves cooperative MAP tasks of different typology and complexity. More precisely, our model performs a multi-agent multi-heuristic search over a plan space. Agents make use of an embedded search engine based on forward-chaining Partial Order Planning to successively build refinement plans starting from an initial empty plan while they jointly explore a multi-agent search tree. All the reasoning processes, algorithms and coordination protocols are fully distributed among the planning agents and guarantee the preservation of the agents' private information. The multi-agent search is guided through the alternation of two state-based heuristic functions. These heuristic estimators use the global information on the MAP task instead of the local projections of the task of each agent. The experimental evaluation shows the effectiveness of our multi-heuristic search scheme, obtaining significant results in a wide variety of cooperative MAP tasks adapted from the benchmarks of the International Planning Competition.[ES] La planificación automática es un proceso centralizado en el que una única entidad de planificación, o agente, sintetiza un curso de acción, o plan, que satisface un conjunto deseado de objetivos a partir de una situación inicial. Un Sistema Multi-Agente (SMA) es un sistema distribuido en el que un grupo de agentes autónomos persiguen sus propias metas de forma reactiva, proactiva y social. La Planificación Multi-Agente (PMA) es un nuevo campo de investigación que surge de la integración de planificación automática en SMA. Los agentes disponen de capacidades de planificación y su propósito consiste en generar un curso de acción que alcance los objetivos de la tarea de PMA. La PMA generaliza el problema de planificación automática en dominios en los que diversos agentes planifican y actúan conjuntamente mediante la combinación de sus conocimientos, información y capacidades. En PMA cooperativa, se asume que los agentes son colaborativos y trabajan conjuntamente para la construcción de un plan competente que resuelva una serie de objetivos comunes. Existen distintos métodos para alcanzar este objetivo que varían de acuerdo a la tipología y las necesidades de coordinación de la tarea de PMA a resolver; esto es, hasta qué punto los agentes pueden generar sus propios planes locales sin afectar a las actividades de otros agentes. La presente tesis doctoral se centra en el diseño, desarrollo y evaluación experimental de una herramienta independiente del dominio y de propósito general para la resolución de tareas de PMA cooperativa de distinta tipología y nivel de complejidad. Particularmente, nuestro modelo realiza una búsqueda multi-agente y multi-heurística sobre el espacio de planes. Los agentes hacen uso de un motor de búsqueda embebido basado en Planificación de Orden Parcial de encadenamiento progresivo para generar planes refinamiento de forma sucesiva mientras exploran conjuntamente el árbol de búsqueda multiagente. Todos los procesos de razonamiento, algoritmos y protocolos de coordinación están totalmente distribuidos entre los agentes y garantizan la preservación de la información privada de los agentes. La búsqueda multi-agente se guía mediante la alternancia de dos funciones heurísticas basadas en estados. Estos estimadores heurísticos utilizan la información global de la tarea de PMA en lugar de las proyecciones locales de la tarea de cada agente. La evaluación experimental muestra la efectividad de nuestro esquema de búsqueda multi-heurístico, que obtiene resultados significativos en una amplia variedad de tareas de PMA cooperativa adaptadas a partir de los bancos de pruebas de las Competición Internacional de Planificación.[CA] La planificació automàtica és un procés centralitzat en el que una única entitat de planificació, o agent, sintetitza un curs d'acció, o pla, que satisfau un conjunt desitjat d'objectius a partir d'una situació inicial. Un Sistema Multi-Agent (SMA) és un sistema distribuït en el que un grup d'agents autònoms persegueixen les seues pròpies metes de forma reactiva, proactiva i social. La Planificació Multi-Agent (PMA) és un nou camp d'investigació que sorgeix de la integració de planificació automàtica en SMA. Els agents estan dotats de capacitats de planificació i el seu propòsit consisteix en generar un curs d'acció que aconseguisca els objectius de la tasca de PMA. La PMA generalitza el problema de planificació automàtica en dominis en què diversos agents planifiquen i actúen conjuntament mitjançant la combinació dels seus coneixements, informació i capacitats. En PMA cooperativa, s'assumeix que els agents són col·laboratius i treballen conjuntament per la construcció d'un pla competent que ressolga una sèrie d'objectius comuns. Existeixen diferents mètodes per assolir aquest objectiu que varien d'acord a la tipologia i les necessitats de coordinació de la tasca de PMA a ressoldre; és a dir, fins a quin punt els agents poden generar els seus propis plans locals sense afectar a les activitats d'altres agents. La present tesi doctoral es centra en el disseny, desenvolupament i avaluació experimental d'una ferramenta independent del domini i de propòsit general per la resolució de tasques de PMA cooperativa de diferent tipologia i nivell de complexitat. Particularment, el nostre model realitza una cerca multi-agent i multi-heuristica sobre l'espai de plans. Els agents fan ús d'un motor de cerca embegut en base a Planificació d'Ordre Parcial d'encadenament progressiu per generar plans de refinament de forma successiva mentre exploren conjuntament l'arbre de cerca multiagent. Tots els processos de raonament, algoritmes i protocols de coordinació estan totalment distribuïts entre els agents i garanteixen la preservació de la informació privada dels agents. La cerca multi-agent es guia mitjançant l'aternança de dues funcions heurístiques basades en estats. Aquests estimadors heurístics utilitzen la informació global de la tasca de PMA en lloc de les projeccions locals de la tasca de cada agent. L'avaluació experimental mostra l'efectivitat del nostre esquema de cerca multi-heurístic, que obté resultats significatius en una ampla varietat de tasques de PMA cooperativa adaptades a partir dels bancs de proves de la Competició Internacional de Planificació.Torreño Lerma, A. (2016). Cooperative planning in multi-agent systems [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/65815TESISPremiadoCompendi

Logic-based Technologies for Multi-agent Systems: A Systematic Literature Review

Precisely when the success of artificial intelligence (AI) sub-symbolic techniques makes them be identified with the whole AI by many non-computerscientists and non-technical media, symbolic approaches are getting more and more attention as those that could make AI amenable to human understanding. Given the recurring cycles in the AI history, we expect that a revamp of technologies often tagged as “classical AI” – in particular, logic-based ones will take place in the next few years. On the other hand, agents and multi-agent systems (MAS) have been at the core of the design of intelligent systems since their very beginning, and their long-term connection with logic-based technologies, which characterised their early days, might open new ways to engineer explainable intelligent systems. This is why understanding the current status of logic-based technologies for MAS is nowadays of paramount importance. Accordingly, this paper aims at providing a comprehensive view of those technologies by making them the subject of a systematic literature review (SLR). The resulting technologies are discussed and evaluated from two different perspectives: the MAS and the logic-based ones

Social Emotions in Multiagent Systems

Tesis por compendioA lo largo de los últimos años, los sistemas multi-agente (SMA) han demostrado ser un paradigma potente y versátil, con un gran potencial a la hora de resolver problemas complejos en entornos dinámicos y distribuidos. Este potencial no se debe principalmente a sus características individuales (como son su autonomía, su capacidad de percepción, reacción y de razonamiento), sino que también a la capacidad de comunicación y cooperación a la hora de conseguir un objetivo. De hecho, su capacidad social es la que más llama la atención, es este comportamiento social el que dota de potencial a los sistemas multi-agente. Estas características han hecho de los SMA, la herramienta de inteligencia artificial (IA) más utilizada para el diseño de entornos virtuales inteligentes (IVE), los cuales son herramientas de simulación compleja basadas en agentes. Sin embargo, los IVE incorporan restricciones físicas (como gravedad, fuerzas, rozamientos, etc.), así como una representación 3D de lo que se quiere simular. Así mismo, estas herramientas no son sólo utilizadas para la realización de simulaciones. Con la aparición de nuevas aplicaciones como \emph{Internet of Things (IoT)}, \emph{Ambient Intelligence (AmI)}, robot asistentes, entre otras, las cuales están en contacto directo con el ser humano. Este contacto plantea nuevos retos a la hora de interactuar con estas aplicaciones. Una nueva forma de interacción que ha despertado un especial interés, es el que se relaciona con la detección y/o simulación de estados emocionales. Esto ha permitido que estas aplicaciones no sólo puedan detectar nuestros estados emocionales, sino que puedan simular y expresar sus propias emociones mejorando así la experiencia del usuario con dichas aplicaciones. Con el fin de mejorar la experiencia humano-máquina, esta tesis plantea como objetivo principal la creación de modelos emocionales sociales, los cuales podrán ser utilizados en aplicaciones MAS permitiendo a los agentes interpretar y/o emular diferentes estados emocionales y, además, emular fenómenos de contagio emocional. Estos modelos permitirán realizar simulaciones complejas basadas en emociones y aplicaciones más realistas en dominios como IoT, AIm, SH.Over the past few years, multi-agent systems (SMA) have proven to be a powerful and versatile paradigm, with great potential for solving complex problems in dynamic and distributed environments. This potential is not primarily due to their individual characteristics (such as their autonomy, their capacity for perception, reaction and reasoning), but also the ability to communicate and cooperate in achieving a goal. In fact, its social capacity is the one that draws the most attention, it is this social behavior that gives potential to multi-agent systems. These characteristics have made the SMA, the artificial intelligence (AI) tool most used for the design of intelligent virtual environments (IVE), which are complex agent-based simulation tools. However, IVE incorporates physical constraints (such as gravity, forces, friction, etc.), as well as a 3D representation of what you want to simulate. Also, these tools are not only used for simulations. With the emergence of new applications such as \emph {Internet of Things (IoT)}, \emph {Ambient Intelligence (AmI)}, robot assistants, among others, which are in direct contact with humans. This contact poses new challenges when it comes to interacting with these applications. A new form of interaction that has aroused a special interest is that which is related to the detection and / or simulation of emotional states. This has allowed these applications not only to detect our emotional states, but also to simulate and express their own emotions, thus improving the user experience with those applications. In order to improve the human-machine experience, this thesis aims to create social emotional models, which can be used in MAS applications, allowing agents to interpret and / or emulate different emotional states, and emulate phenomena of emotional contagion. These models will allow complex simulations based on emotions and more realistic applications in domains like IoT, AIm, SH.Al llarg dels últims anys, els sistemes multi-agent (SMA) han demostrat ser un paradigma potent i versàtil, amb un gran potencial a l'hora de resoldre problemes complexos en entorns dinàmics i distribuïts. Aquest potencial no es deu principalment a les seues característiques individuals (com són la seua autonomia, la seua capacitat de percepció, reacció i de raonament), sinó que també a la capacitat de comunicació i cooperació a l'hora d'aconseguir un objectiu. De fet, la seua capacitat social és la que més crida l'atenció, és aquest comportament social el que dota de potencial als sistemes multi-agent. Aquestes característiques han fet dels SMA, l'eina d'intel·ligència artificial (IA) més utilitzada per al disseny d'entorns virtuals intel·ligents (IVE), els quals són eines de simulació complexa basades en agents. No obstant això, els IVE incorporen restriccions físiques (com gravetat, forces, fregaments, etc.), així com una representació 3D del que es vol simular. Així mateix, aquestes eines no són només utilitzades per a la realització de simulacions. Amb l'aparició de noves aplicacions com \emph{Internet of Things (IOT)}, \emph{Ambient Intelligence (AmI)}, robot assistents, entre altres, les quals estan en contacte directe amb l'ésser humà. Aquest contacte planteja nous reptes a l'hora d'interactuar amb aquestes aplicacions. Una nova forma d'interacció que ha despertat un especial interès, és el que es relaciona amb la detecció i/o simulació d'estats emocionals. Això ha permès que aquestes aplicacions no només puguen detectar els nostres estats emocionals, sinó que puguen simular i expressar les seues pròpies emocions millorant així l'experiència de l'usuari amb aquestes aplicacions. Per tal de millorar l'experiència humà-màquina, aquesta tesi planteja com a objectiu principal la creació de models emocionals socials, els quals podran ser utilitzats en aplicacions MAS permetent als agents interpretar i/o emular diferents estats emocionals i, a més, emular fenòmens de contagi emocional. Aquests models permetran realitzar simulacions complexes basades en emocions i aplicacions més realistes en dominis com IoT, AIM, SH.Rincón Arango, JA. (2018). Social Emotions in Multiagent Systems [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/98090TESISCompendi

Diseño de organizaciones virtuales ubícuas utilizando desarrollo dirigido por modelos

Hoy en día los avances en la miniaturización de sistemas electrónicos han impulsado el desarrollo de dispositivos o artefactos que incorporan capacidades computacionales y de comunicación. Estos dispositivos pueden proveer de una serie de servicios en diferentes entornos gracias a su tecnología empotrada, como por ejemplo: reconocimiento de personas, localización de usuarios en un entorno, ajuste automático de la temperatura e iluminación de un entorno, etc. Este potencial de procesamiento y comunicación, está permitiendo crear nuevas aplicaciones distribuidas, donde el rol principal no lo tiene el computador personal, sino los diferentes dispositivos empotrados en el entorno: sensores, interfaces, actuadores, teléfonos móviles, etc., Esto ha generado novedosas áreas de aplicación como: Internet de Cosas (Internet of Things), Computación Móvil, Redes de Sensores, Sistemas Ubícuos, Inteligencia Ambiental, etc. Estos avances han conducido al desarrollo de un nuevo paradigma, computación orientada a la interacción, es decir, la computación ocurre a través de los actos de comunicación entre las entidades. Por lo tanto, es lógico pensar que este paradigma requiere, desde un punto de vista de diseño, el desarrollo de aplicaciones en diferentes plataformas de software y de hardware, debido a lo heterogeneo de los sistemas de computación, lenguajes, sistemas operativos, y objetos (dispositivos físicos: sensores, actuadores, interfaces, etc.) dispersos en el entorno. Dicha heterogeneidad presente en los sistemas ubícuos, representa todo un reto a la hora de diseñarlos. La ingeniería de software basada en sistemas multi-agente, en particular, los sistemas multi-agente abiertos (como las Organizaciones Virtuales), tiene la capacidad de abordar los retos al diseñar sistemas ubícuos. A ello hay que unir, que varias metodologías de desarrollo de software han adoptado el enfoque “dirigido por modelos” (model-driven) para realizar el análisis y el diseño del software. Dicho enfoque puede ser adoptado en los sistemas multi-agente, para mejorar el proceso de desarrollo y la calidad del software basado en agentes. Así mismo, el desarrollo dirigido por modelos proporciona un soporte apropiado para abordar este tipo de sistemas, ya que nos permite el uso de modelos como principal elemento abstracto para el diseño del sistema, por medio de la interconexión de un conjunto de componentes visuales. En este trabajo proponemos el desarrollo de sistemas ubícuos utilizando una organización virtual, creando una Organización Virtual Ubícua, la cual es diseñada usando el enfoque de desarrollo dirigido por modelos. De forma más detallada, este trabajo presenta tres propuestas. La primera, presenta un conjunto de meta-modelos para diseñar una Organización Virtual Ubícua, llamado πVOM, que utiliza conceptos generales que se abstraen de las metodologías y de las plataformas de agentes, lo permite diseñar aplicaciones utilizando abstracciones generales de alto nivel, evitando los detalles de implementación de bajo nivel. Así mismo, se presentan dos modelos de transformaciones, que permiten obtener el modelo de implantación de la organización (con los agentes, entidades y dispositivos), por medio de transformaciones semi-automáticas dadas por la metodología model-driven, reduciendo la brecha entre las fases de diseño y de implementación para este tipo de sistema. La segunda propuesta presenta una arquitectura de implantación que define una estructura de capas funcionales basada en servicios, que soporta la interacción de las entidades de la organización virtual. La arquitectura de implantación permite la interoperabilidad de diferentes entidades, plataformas de software y hardware, proporcionando a los miembros de la organización virtual la capacidad de administrar y controlar los dispositivos del entorno (del sistema ubícuo). La tercera propuesta presenta una plataforma de ejecución de agentes empotrados llamada Andromeda, que permite ejecutar agentes empotrados sobre sistema operativo Android que cumplen con el modelo de agente de πVOM. Los agentes en Andromeda pueden acceder a los dispositivos del entorno, tal y como sucede en los sistemas ubícuos. Las propuestas presentadas fueron evaluadas empíricamente con dos ejemplos, que permiten mostrar sus bondades.Aguero Medina, J. (2015). Diseño de organizaciones virtuales ubícuas utilizando desarrollo dirigido por modelos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/52597TESI