Integración de procesos de negocio basados en servicios Web: Coreografía y satisfacción de restricciones

Los procesos de negocio en ocasiones necesitan funcionalidades adicionales que pueden alcanzarse empleando servicios del mismo dominio o de uno externo. Durante este procedimiento, los servicios web involucrados deben integrarse, de tal forma que sus funcionalidades individuales generen un comportamiento global. La coreografía de servicios web controla la secuencia de las interacciones entre los servicios durante el proceso de integración. Este artículo presenta una aproximación al modelado basado en restricciones de la coreografía de servicios web, a fin de lograr su automatización

Multi-agent system for Knowledge-based recommendation of Learning Objects

Learning Object (LO) is a content unit being used within virtual learning environments, which -once found and retrieved- may assist students in the teaching - learning process. Such LO search and retrieval are recently supported and enhanced by data mining techniques. In this sense, clustering can be used to find groups holding similar LOs so that from obtained groups, knowledge-based recommender systems (KRS) can recommend more adapted and relevant LOs. In particular, prior knowledge come from LOs previously selected, liked and ranked by the student to whom the recommendation will be performed. In this paper, we present a KRS for LOs, which uses a conventional clustering technique, namely K-means, aimed at finding similar LOs and delivering resources adapted to a specific student. Obtained promising results show that proposed KRS is able to both retrieve relevant LO and improve the recommendation precision

Modelamiento dinámico y estático del proceso de coreografía de servicios web

La coreografía de servicios web se encarga de la definición de la vista global de un proceso de composición de servicios; en esta definición se identifica los componentes y sus distintas interacciones. La coreografía puede ser definida teniendo en cuenta sus aspectos estáticos y dinámicos. La vista estática está definida por el orden funcional requerido por el servicio compuesto. La vista dinámica se enfoca en las interacciones entre los servicios, ya que a través de estas se intercambia información. En este artículo se presenta un modelamiento a la coreografía de servicios web, con el fin de ser solucionada por medio de definición de restricciones

Method to handle workload problem in multi-agent systems

Los Sistemas Multi-Agente (SMA) permiten la solución de un problema mediante la descomposición de éste en subproblemas, cada uno de los cuales puede ser solucionado por uno o un grupo de agentes en particular. Para optimizar el tiempo de ejecución de tareas en un SMA se requiere que éste presente características especiales, como son: La división del problema en subproblemas de tiempos de ejecución similares; y una programación de tareas para cada agente, de tal forma que puedan efectuarse aproximadamente en forma paralela y no serial, buscando que el tiempo de ejecución total sea el mínimo. Este proyecto propone la elaboración de un método para la operación de los SMA, que permita la optimización del tiempo de ejecución mediante la distribución uniforme de cargas de trabajo dentro del sistema. Para lograrlo es necesario realizar variaciones en las características tanto de los agentes como del sistema, con el fin de considerar el tiempo como una variable indispensable en la sincronización de la ejecución de las tareas. Las características del sistema que se tuvieron en cuenta para la optimización del tiempo de ejecución fueron: la organización, cooperación, coordinación, control y su protocolo de comunicación.Palabras clave: Sistemas Multiagente -SMA-, Agentes Planificadores, Clonación de Agentes, Recargas de Trabajo en SMA.Multi-Agent Systems (SMA) allow the solution of a problem by breaking it down into sub-problems, each of which can be solved by one or a group of agents in particular. To optimize the execution time of tasks in an SMA, it is required that it present special characteristics, such as: The division of the problem into sub-problems with similar execution times; and a task schedule for each agent, in such a way that they can be carried out approximately in parallel and not serially, seeking to keep the total execution time to a minimum. This project proposes the elaboration of a method for the operation of the SMA, which allows the optimization of the execution time through the uniform distribution of workloads within the system. To achieve this, it is necessary to make variations in the characteristics of both the agents and the system, in order to consider time as an essential variable in the synchronization of task execution. The characteristics of the system that were taken into account for the optimization of the execution time were: the organization, cooperation, coordination, control and its communication protocol

A Support model for electricity trade using fuzzy logic and machine learning.

El trabajo que se describe en este artículo explora la posibilidad de emplear un modelo basado en la lógica difusa y en el aprendizaje de máquina para que los agentes comercializadores del mercado eléctrico Colombiano, o de alguno con características similares, maximicen sus utilidades de acuerdo a su perfil de riesgo. El modelo consta de dos partes, la primera es un sistema experto difuso que les brinda a estos agentes una recomendación respecto a la estrategia comercial que deben emplear, y cuya definición depende principalmente de las condiciones del mercado. La segunda es un mecanismo de aprendizaje por refuerzo con el que los agentes “aprenden” a medida que perciben las consecuencias que sus acciones les acarrean, de manera que las modifican esperando obtener una recompensa no solo en el corto sino también en el largo plazo./ Abstract: The work presented in this paper explores the posibility of using a model based on fuzzy logic and machine learning in order to maximize the profits of Colombian energy trade agents according to their risk profile. The model has two parts, the first one is a fuzzy expert system that gives to these agents a recommendation about the trade strategy they should follow, and whose definition depends mainly on market conditions. The second one is a reinforced learning mechanism with which the agents “learn” when they perceive the consequences of their actions, so they modify them looking for a reward not just in short but also in long term

Método para manejar el problema de la recarga de trabajo en los sistemas multi-agente

Los Sistemas Multi-Agente (SMA) permiten la solución de un problema mediante la descomposición de éste en subproblemas, cada uno de los cuales puede ser solucionado por uno o un grupo de agentes en particular. Para optimizar el tiempo de ejecución de tareas en un SMA se requiere que éste presente características especiales, como son: La división del problema en subproblemas de tiempos de ejecución similares; y una programación de tareas para cada agente, de tal forma que puedan efectuarse aproximadamente en forma paralela y no serial, buscando que el tiempo de ejecución total sea el mínimo. Este proyecto propone la elaboración de un método para la operación de los SMA, que permita la optimización del tiempo de ejecución mediante la distribución uniforme de cargas de trabajo dentro del sistema. Para lograrlo es necesario realizar variaciones en las características tanto de los agentes como del sistema, con el fin de considerar el tiempo como una variable indispensable en la sincronización de la ejecución de las tareas. Las características del sistema que se tuvieron en cuenta para la optimización del tiempo de ejecución fueron: la organización, cooperación, coordinación, control y su protocolo de comunicación.Palabras clave: Sistemas Multiagente -SMA-, Agentes Planificadores, Clonación de Agentes, Recargas de Trabajo en SMA

Modelo multi-agente para la evaluación y el diagnóstico de fallas en procesos de enseñanza-aprendizaje

En los ambientes virtuales de aprendizaje no existen actualmente mecanismos efectivos que permitan una detección temprana y diagnóstico de fallas en el aprendizaje. Integrar este tipo de elementos a los entornos virtuales de aprendizaje, podría mejorar el aprendizaje ya que a partir del diagnóstico suministrado por el sistema se puede diseñar un plan de acciones que contribuya al fortalecimiento de las temáticas de los cursos. El objetivo de este artículo es presentar el diseño y desarrollo de un modelo multi-agente para la evaluación y el diagnóstico de fallas el cual busca descubrir las falencias en el aprendizaje a partir del proceso de evaluación virtual. Adicionalmente, el modelo busca ofrecer una retroalimentación y recomendar nuevos contenidos educativos adaptados a los perfiles de los aprendices. Basado en el modelo propuesto, un prototipo fue implementado y validado a través de un caso de estudio. Los resultados obtenidos permiten concluir que los estudiantes se sintieron acompañados durante el proceso de evaluación y obtuvieron una retroalimentación en tiempo real que identificó falencias y permitió recomendar recursos educativos con el fin de fortalecer el proceso de aprendizaje

Agent-based Market Research Learning Environment for New Entrepreneurs

Due to the importance of creating alternative mechanisms to generate know-how on potential markets for new entrepreneurs this paper proposes an agent-based learning environment to help them learning market research strategies within new businesses. An instructor agent, serving as a learning assistant within the MAS environment guides new entrepreneurs to identify their most adequate market niche. The integration of MAS-CommonKADS and GAIA methodologies is used along with AUML diagrams in order to design and develop this agentbased learning environment, called MaREMAS. The paper thus describes all the stages concerning MaREMAS construction focusing on the conceptualization, analysis, design, prototype development, and validation. The tests developed in the MaREMAS learning environment were satisfactory, however, it is proposed as future work to provide the system a more robust statistical module that allows a better analysis of the research variables and hence be able to generate more useful suggestions to the entrepreneur.Keywords: Agent-based learning environments, market research strategies, entrepreneurship, intelligent learning systems, learning helpers modelin