Intention Reconsideration like uncertain dichotomous choice model

A key issue in the design of Belief-Desires-Intentions (BDI) agents is that of fnding an appropriate strategy for Intention Reconsider- ation (IR). Traditional approaches to IR defi nes the policy in the agent's design stage, which makes impossible to modify it in execution time. This is clearly not a practical solution for agents operating in dynamic and changing environments. Besides, IR typically involves considering multi- ple criteria. That is why, in this work, we propose a novel approach to IR based on a dichotomous choice model. This approach allows changing commitments to intentions depending on how the environment evolves and involves multi-criteria aggregation for IR.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Intention Reconsideration like uncertain dichotomous choice model

A key issue in the design of Belief-Desires-Intentions (BDI) agents is that of fnding an appropriate strategy for Intention Reconsider- ation (IR). Traditional approaches to IR defi nes the policy in the agent's design stage, which makes impossible to modify it in execution time. This is clearly not a practical solution for agents operating in dynamic and changing environments. Besides, IR typically involves considering multi- ple criteria. That is why, in this work, we propose a novel approach to IR based on a dichotomous choice model. This approach allows changing commitments to intentions depending on how the environment evolves and involves multi-criteria aggregation for IR.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Evolución diferencial con factor de mutación dinámico

El algoritmo de Evolución Diferencial (DE) es un método de optimización para problemas complejos. Como todo método de optimización posee parámetros que deben ser debidamente ajustados para proveer soluciones de buena calidad. Entre estos parámetros se encuentra F 2 [0;1), el factor de escala de la mutación, que afecta la velocidad con la cual evoluciona la población. Dado que dicho factor juega un papel importante en la obtención del óptimo global, en el presente trabajo se realiza un estudio de algoritmos de Evolución Diferencial que implementan factor F constante y otros que lo hacen considerando una variación dinámica del parámetro F en función del tiempo. El estudio se realiza sobre un conjunto de funciones escalables ampliamente difundidas y estudiadas por la comunidad de computación evolutiva.Eje: Workshop Agentes y sistemas inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Intention Reconsideration like uncertain dichotomous choice model

A key issue in the design of Belief-Desires-Intentions (BDI) agents is that of fnding an appropriate strategy for Intention Reconsider- ation (IR). Traditional approaches to IR defi nes the policy in the agent's design stage, which makes impossible to modify it in execution time. This is clearly not a practical solution for agents operating in dynamic and changing environments. Besides, IR typically involves considering multi- ple criteria. That is why, in this work, we propose a novel approach to IR based on a dichotomous choice model. This approach allows changing commitments to intentions depending on how the environment evolves and involves multi-criteria aggregation for IR.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Integración de modelos de razonamiento práctico, tecnologías de acuerdo y aprendizaje

Este artículo describe, en forma breve, los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea de investigación “Agentes Inteligentes” en la problemática vinculada a la integración de tecnologías de acuerdo y aprendizaje dentro de arquitecturas de razonamiento práctico. Se abordan temas vinculados a arquitecturas de agentes inteligentes (en particular, arquitecturas BDI y Procesos de Decisión Markov), mecanismos de votación, argumentación y negociación como tecnologías de acuerdo, y aprendizaje automático.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A framework for multi-criteria argumentation-based decision making within a BDI agent

The BDI model, as a practical reasoning architecture aims at making decisions about what to do based on cognitives notions as beliefs, desires and intentions. However, during the decision making process, BDI agents also have to make background decisions like choosing what intention to achieve next from a set of possibly conflicting desires; which plan to execute from among the plans that satisfy a given intention; and whether is necessary or not to reconsider current intentions. With this aim, in this work, we present an abstract framework which integrates a Possibilistic Defeasible Logic Programming approach to decision making in the inner decision processes within BDI agents.Facultad de Informátic

Multi-criteria argumentation-based decision making within a BDI agent

The BDI model, as a practical reasoning architecture aims at making decisions about what to do based on cognitives notions as beliefs, desires and intentions. However, during the decision making process, BDI agents also have to make background decisions like choosing what intention to achieve next from a set of possibly con icting desires; which plan to execute from among the plans that satisfy a given intention; and whether is necessary or not to reconsider current intentions. With this aim, in this work, we present an abstract framework which integrates a Possibilistic Defeasible Logic Programming approach to decision making in the inner decision processes within BDI agents.XIV Workshop agentes y sistemas inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Integrating a voting protocol within an argumentation-based BDI System

BDI models are powerful tools that can play a fundamental role in implementing intelligent systems for complex business and industrial problems. Besides, it has also been recognized the benefits achieved when integrating BDI models with different reasoning formalisms, like for instance argumentation or case-based reasoning. Several multi-agent systems have been proposed where voting-based protocols have proven to be efficient mechanisms to lead to a coordinated social result. Likewise, there are several works where these protocols have also been applied as internal processes that arise in one agent’s mind. Following these trends, the main contribution of this work it to integrate voting jointly with argumentation into a BDI system to implement the agent’s deliberative aptitudes. All the concepts involved in this proposal are exemplified by working with a travel assistant agent developed with freely available technologies.Presentado en XI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Tecnologías de acuerdo en modelos de razonamiento práctico

En este artículo se describen, en forma resumida, los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea de investigación “Sistemas Inteligentes” en la problemática vinculada a la integración de tecnologías de acuerdo dentro de arquitecturas de razonamiento práctico, y se abordan temas vinculados a arquitecturas de agentes inteligentes, arquitecturas BDI y Procesos de Decisión Markov, mecanismos de votación, argumentación y negociación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Toma de decisiones y aprendizaje en agentes artificiales inteligentes

Este artículo describe, brevemente, las tareas de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea de investigación “Toma de decisiones y aprendizaje automático” en el marco del proyecto “Aprendizaje automático y toma de decisiones en sistemas inteligentes para la Web”. Esta línea se centra en la formalización, diseño y desarrollo de modelos formales y mecanismos para la implementación de sistemas basados en Agentes Inteligentes. En particular, se hace especial hincapié en aquellos procesos y mecanismos que proveen las capacidades fundamentales usualmente asociadas al comportamiento “inteligente”, tales como el aprendizaje automático, el razonamiento y la toma automática de decisiones, la planificación de acciones para alcanzar un objetivo (planning) y la comunicación entre agentes, entre otros. Las temáticas incluyen el uso de argumentación en la toma de decisiones, arquitecturas de razonamiento practico, agentes BDI, agentes basados en Procesos de Decisión de Markov, aprendizaje, votación y argumentación en arquitecturas de agentes inteligentes, comunicación entre agentes deliberativos, toma de decisiones “anticipada”, etc.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI