La planificación en la Composición de Servicios Web, posibilita la creación de nuevos servicios que brindan una solución aceptable cuando un servicio web simple no puede satisfacer la funcionalidad demandada por un usuario o sistema. Por lo tanto, implica una semántica particular en la definición, selección y combinación de estos. Los recientes progresos en este ámbito han posibilitado la localización e invocación de aplicaciones a través de la Web.
La capacidad para la selección e integración eficiente de servicios entre organizaciones heterogéneas en tiempo de ejecución se convierte en un requisito importante para la prestación de los mismos.
Este trabajo presenta el tema de investigación que está desarrollando la Mgter. Ferrarini para obtener el grado de Doctor en Ingeniería de la Universidad Nacional de Cuyo, Mendoza. En el que propone un método de planificación basado en el modelo de Procesos de Decisión de Markov Parcialmente Oculto (POMDP) para la Composición de Servicios Web, con el objetivo de entregarle alternativas de paquetes de servicios web a un usuario teniendo en cuenta sus preferencias personales y atributos contextuales. El método propuesto se encuentra en proceso de validación y forma parte de la segunda capa de una arquitectura de software de tres capas.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Ferrarini Oliver, Cintia

Forradellas Martinez, Raymundo Quilez

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

105 
 
Planificación Estocástica Basada en Markov para la 
Composición y Recomendación de Servicios Web 
Cintia Ferrarini1, Raymundo Forradellas2 
 
1Instituto de Informática / Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales / Universidad 
Nacional de San Juan. 
2Departamento de Informática/Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales / 
Universidad Nacional de San Juan. 
1 ferrarini@iinfo.unsj.edu.ar, 2 kike@usaps.net 
 
 
 
 
 
RESUMEN 
 
La planificación en la Composición de  Servicios 
Web, posibilita la creación de nuevos servicios 
que brindan una solución aceptable cuando un 
servicio web simple no puede satisfacer la 
funcionalidad demandada por un usuario o 
sistema. Por lo tanto, implica una semántica 
particular en la definición, selección  y 
combinación de estos. Los recientes  progresos 
en este ámbito han posibilitado la localización e 
invocación de aplicaciones a través de la Web. 
La capacidad para la selección e integración 
eficiente de servicios entre organizaciones 
heterogéneas en tiempo de ejecución se 
convierte en un requisito importante para la 
prestación de los mismos. 
Este trabajo presenta el tema de investigación 
que está desarrollando la Mgter. Ferrarini para 
obtener el grado de Doctor en Ingeniería de la 
Universidad Nacional de Cuyo, Mendoza. En el 
que propone un método de planificación basado 
en el modelo de Procesos de Decisión de Markov 
Parcialmente Oculto (POMDP) para la 
Composición de Servicios Web, con el objetivo 
de   entregarle   alternativas   de   paquetes    de 
 
servicios web a un usuario teniendo en cuenta 
sus preferencias personales y atributos 
contextuales. El método propuesto se encuentra 
en proceso de validación y forma parte de la 
segunda capa de una arquitectura de software  de 
tres capas. 
 
 
Palabras clave: procesos estocásticos, 
composición de servicios web, planificación 
bajo incertidumbre. 
 
 
CONTEXTO 
 
El trabajo de tesis se desarrolla en el ámbito del 
Instituto de Informática de la Facultad de 
Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la 
Universidad Nacional de San Juan, para obtener 
el grado de Doctor en Ingeniería de la 
Universidad Nacional de Cuyo, bajo la  
dirección del Dr. Raymundo Forradellas. La 
doctoranda financia sus estudios con una beca 
cofinanciada entre CONICET y la Universidad 
Nacional de San Juan. Resol. N° O191 
106 
 
INTRODUCCIÓN 
 
Las Tecnologías de la Información y la 
Comunicación (TIC) han transformado todos los 
ámbitos de la sociedad mediante la 
automatización de procesos y tareas; han 
favorecido el acceso a la información, a los 
servicios, a nuevas formas de comunicarse, de 
aprender y de trabajar. No obstante, este acceso 
ilimitado a diferentes recursos disponibles en la 
web, han vuelto complejo el proceso de  análisis, 
selección y toma de decisiones en estos entornos 
dinámicos. 
Es en este ámbito, donde la Inteligencia 
Artificial (IA), juega un rol fundamental. La IA 
intenta emular el racionamiento humano a través 
de automatizar tareas intelectuales con el 
propósito de brindar soluciones a problemas del 
mundo real [1]. Abarca una diversidad de áreas, 
entre las que se encuentran la Planificación 
Automática (PA). Esta última es de interés para 
la comunidad científica, ya que permite 
establecer computacionalmente rumbos de 
acción en los casos en que un ser humano no  los 
pueda abordar adecuadamente por su 
complejidad. La Planificación Automática 
[2],[3] estudia computacionalmente el proceso 
de deliberación en la actuación e intenta 
construir herramientas de procesamiento de 
información que ofrezcan acceso a recursos de 
planificación eficientes para resolver problemas 
de abordaje complejos para un ser humano, 
permitiéndole establecer rumbos de acción 
posibles. Particularmente, en aquellos problemas 
de naturaleza dinámica, estocástica y en dónde la 
gestión del tiempo juega un rol importante [4]. 
La automatización de planes contribuye a los 
procesos de toma de decisiones y a  la  
realización  de  tareas  complejas  en una 
gran variedad de dominios como: la industria, las 
telecomunicaciones, la logística de transporte, 
las fuerzas armadas, los sistemas de información, 
los servicios web [3][5], la robótica[6], los 
juegos, la gestión de la educación y  la salud, 
entre otros. 
Un problema de planificación en IA [3] consiste 
en encontrar una secuencia de acciones para 
transformar el estado actual en uno de los 
estados meta, contando con la descripción del 
estado actual del sistema, el conjunto de 
acciones que pueden realizarse sobre él y una 
descripción de un conjunto de estados meta a 
alcanzar. 
La planificación en la Composición  de 
Servicios Web, es un mecanismo de creación de 
nuevos servicios Web y por tanto, requiere de 
una semántica particular en su definición, 
selección y combinación [3][5][7].  Los 
recientes progresos enel ámbito de   la 
Composición de  Servicios Web  han 
posibilitado la localización e invocación de 
aplicaciones a través de la Web. Contribuyendo 
a aquellos casos en que un servicio web simple 
no puede satisfacer la funcionalidad requerida 
por un usuario o sistema y por lo tanto debe ser 
capaz de coordinar y funcionar con otros 
servicios disponibles a fin de dar respuesta a la 
solicitud. 
Este trabajo de tesis intenta hacer su aporte a la 
planificación automática, específicamente en la 
planificación de paquetes/ composición de 
servicios web, en tiempo real, en un entorno de 
recomendación. Para tal fin, se propone un 
método de planificación para la toma de 
decisiones basado en un algoritmo de iteración- 
valor de los Procesos de Decisión de Markov 
Parcialmente   Observables   (POMDP)  para la 
107 
 
composición de servicios web en un Entorno de 
Recomendación, que contemple las preferencias 
y atributos contextuales de sus usuarios. El 
ámbito de aplicación se caracteriza como un 
dominio de espacio discreto, con el objetivo de 
entregarles alternativas de paquetes de servicios 
que respondan a las necesidades a sus usuarios  y 
en el menor tiempo posible. Los POMDPs  han 
sido ampliamente utilizados en otros ambientes 
de decisión, por proveer un buen modelo 
matemático para entornos con incertidumbre 
[8],[9],[10] pero aun no han sido incorporados en 
este tipo de contextos. Una de las razones es su 
alta complejidad computacional, lo que implica 
un esfuerzo en mejorar su capacidad de 
procesamiento reduciendo el tiempo de 
resolución, entre otras. En el marco de esta 
investigación se optó por  un diseño 
metodológico que combina instancias 
exploratorio-descriptivas con instancias 
experimentales. Teniendo en cuenta las 
siguientes fases: Fase Nº1 de Investigación y 
Estudio del estado del arte; Fase Nº2 de 
Problematización y Formulación del problema. 
Identificación y Definición de variables. 
Formulación de Hipótesis; Fase Nº3 de 
Construcción y Formulación de la Propuesta; 
Fase Nº 4 de Validación – Experimentación; y 
Fase Nº5 de Comunicación y Divulgación que 
implica la escritura de la tesis doctoral y la 
publicación en eventos y revistas científicas 
nacionales e internacionales. 
 
 
AVANCES 
 
Se estudio, por una parte, la problemática de la 
composición de servicios, donde se identificaron 
las características que conforman un paquete de 
servicios y los tipos de  servicios 
que lo componen. Y por otra, los diferentes 
mecanismos de asignaciones de recursos y 
planificación en Inteligencia Artificial, 
Investigación Operativa (IO) y Sistemas 
Multiagentes (SMA) existentes en la literatura. 
Esto permitió considerar la incorporación del 
modelo de POMDP para la toma de decisiones 
en la construcción de paquetes de servicios en 
tiempo real en un entorno de recomendación 
como un mecanismo para mejorar su tiempo de 
respuesta. Este entorno contará con una 
arquitectura de tres capas. En la primera, se 
contará con la especificación el modelo de 
usuario que incorpora sus preferencias mediante 
la valoración de atributos. En la segunda, se 
define el modelo de decisiones del que forma 
parte el método de planificación basado en 
POMDP propuesto y; la tercera capa, estará 
conformada por un modelo de extracción de 
datos basado en minería de datos preexistente. 
En este momento se están realizando pruebas 
experimentales (con datos aleatorios) del método 
de planificación propuesto teniendo en cuenta su 
tiempo de respuesta, a fin de  refinarlo. Una vez 
finalizado ese proceso se incorporará a un 
Sistema de Recomendación destinado al 
Turismo. 
 
 
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN, 
DESARROLLO E INNOVACIÓN 
Este proyecto se encuadra en el Área Inteligencia 
Artificial de las Ciencias de la Computación. Las 
líneas de investigación que se abordan son la 
Planificación Automática en Sistemas de 
Tiempo Real y la Planificación Estocástica. 
108 
 
RESULTADOS Y OBJETIVOS 
 
El trabajo de tesis tiene como objetivo general 
obtener un método para la generación paquetes 
de servicios adaptados a los requerimientos de 
los usuarios. Para ello se analizaron los  métodos 
aplicados a sistemas con  incertidumbre y de 
tiempo real. Se han comparado los métodos 
existentes para la creación de paquetes/ 
composición de servicios web. Se está 
trabajando en un planificador estocástico que 
mejore el tiempo de respuesta  en la construcción 
de paquetes/ composición de servicios web, 
teniendo en cuenta las preferencias de sus 
usuarios. 
Los resultados alcanzados en el marco de esta 
investigación son la generación de  
conocimiento sobre el diseño y desarrollo de un 
planificador para la composición de servicios 
web. Mediante el desarrollo de un prototipo  para 
la realización de pruebas experimentales con 
algunos usuarios para poder mejorar los 
prototipos. 
Se han presentado hasta el momento los 
siguientes trabajos: 
“Generación de Planes para la creación de 
Paquetes de Servicios”. Encuentro de 
Investigadores Jóvenes de San Juan y 2º Jornada 
de Becarios de Investigación de la UNSJ. 
Argentina, San Juan; Año: 2012.  Autora: Cintia 
Ferrarini Oliver. 
“Planificación con POMDP para la creación de 
Paquetes de Servicios”. Libro. Artículo Breve. 
Conferencia. 2ND IJCAI SCHOOL on Artificial 
Intelligence – Doctoral Consortium 2014.   
AAIA   (SADIO),   43   JAIIO. Autores: 
Cintia       Ferrarini   Oliver,       Silvana  Aciar, 
Raimundo Forradellas. Argentina. Buenos 
Aires. 2014. 
“Stochastic planning method for building 
service packages”. Colombia, Popayan. 2016. 
Autores: Cintia Ferrarini Oliver, Raymundo 
Forradellas  y Fernando di Sciascio. 
 
 
FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS 
 
La Mgter. Cintia Ferrarini Oliver, ha 
cumplimentado los cursos de formación 
requeridos por el Doctorado en Ingeniería de la 
Universidad Nacional de Cuyo. Actualmente, se 
encuentra en la etapa de desarrollo de la tesis 
requisito para acceder al título de Doctor en 
Ingeniería con orientación en sistemas. En 2010 
obtuvo el título de Magíster en Informática 
otorgado por la Universidad Nacional de la 
Matanza. En 2015 obtuvo el título de 
Especialista en Educación Superior y TIC, 
otorgado por Ministerio de Educación de la 
Nación. En 2015 obtuvo el título de Licenciada 
en Ciencias de la Educación otorgado por la 
Universidad de Congreso. En 2016 obtuvo el 
título de Profesora de Ciencias de la Educación 
otorgado por la Universidad de Congreso. 
Ha dirigido o dirige las siguientes Tesis de 
Grado: 
 "Plan Estratégico de Gobierno Electrónico 
para la Municipalidad de 25 de Mayo", 
perteneciente a Héctor Rogelio Aravena 
Rodríguez, para obtener el título de 
Licenciado en Sistemas de Información. 
Directoras: María Inés Lund – Cintia 
Ferrarini Oliver. Año 2010. Calificación 
obtenida 10 (diez).
109 
 
 “Sistema Web Gamificado (SiWGa) para 
Promover Competencias de Resolución de 
Problemas en Matemática en Nivel 
Primario”, perteneciente a Florencia 
Belchior, para obtener el título de Licenciado 
en Sistemas de Información. Directoras: 
Mónica Gilda González de  Doña – Cintia 
Ferrarini Oliver. Año 2017. Presentación de 
tesis ante tribunal, a la espera de designación 
de fecha de Exposición.
 “Gestión de Recursos para videojuegos en 
Entornos Distribuidos”. Tesis de Grado en 
desarrollo, perteneciente a Mauro Gabriel 
Avendaño para obtener el título de 
Licenciado en Sistemas de Información. 
Directores: Emilio Ormeño – Cintia Ferrarini 
Oliver. Año 2017.
 
 
REFERENCIAS 
 
[1] Weiss, G (1999). “Multiagent Systems. A 
Modern Approach to Distributed Modern 
Approach to Artificial Intelligence”. MIT Press, 
Cambridge, Massachusetts Institute of 
Technology, London, England. 
[2]Durfee, E.H.(2008)."Planning for 
Coordination and Coordination for Planning," 
Web Intelligence and Intelligent Agent 
Technology, WI-IAT '08. IEEE/WIC/ACM 
International Conference on, vol.1, no., pp.1-3, 
9-12 Dec. 
[3] Guzmán Luna, J. (2009). “Modelo de 
Planificación y Ejecución Concurrente para la 
Composición de Servicios Web Semánticos en 
Entornos Parcialmente Observables”. Tesis 
Doctoral. Universidad Nacional de Colombia. 
[4]  Bargiacchi  E.,  Verschoor  C.  R.,  Li  G. & 
Roijers, D. M. (2013). “Decentralized Solutions 
and Tactics for RTS”. 
[5] Ferrarini Oliver, C., Aciar, S., Forradella, R. 
(2014) “Planificación con POMDP para la 
creación de Paquetes de Servicios”. Jornadas 
Argentinas de Informática (JAIIO) 
[6] Pajarinen J. & Kyrki V. (2015) “Robotic 
manipulation of multiple objects as a  POMDP”. 
Artificial Intelligence. 
[7]  Braziunas  D.  (2003). POMDP  solution 
methods. Department of Computer Science 
University of Toronto 2003. Disponible en: 
https://www.techfak.uni- 
bielefeld.de/~skopp/Lehre/STdKI_SS10/POMD 
P_solution.pdf 
[7] Uc-Cetina, V.; Moo-Mena, F. & Hernandez- 
Ucan, R. (2015). Composition of Web Services 
Using Markov Decision Processes  and Dynamic 
Programming. Hindawi Publishing Corporation 
e Scientific World Journal Volume 2015, Article 
ID 545308, 9 pages. 
http://dx.doi.org/10.1155/2015/545308. 
[8] Cassandra, A. R. (1998). Exact and 
approximate     algorithms     for partially 
observable Markov decision processes. Ph. D. 
thesis. Brown University. Providence, Rhode 
Island (1998). The POMDP Page, 
http://www.pomdp.org/ 
[9] Puterman M. L. (2005). “Markov Decision 
Processes: Discrete Stochastic Dynamic 
Programming”. Wiley Series in Probability and 
Statistics. Wiley John + Sons, Softcover. ISBN: 
9780471727828 / 0471727822. 
[10] Shani, G., Pineau, J. & Kaplow, R.. “A 
survey of point-based POMDP  solvers”. Journal 
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 
Volume 27, Issue 1, pp 1-51. Cover Date 2013-
07. DOI  10.1007/s10458-012-9200- 
2. Print ISSN 1387-2532. Online ISSN 1573- 
7454. Publisher Springer US. 


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Planificación estocástica basada en Markov para la composición y recomendación de servicios web

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

105  Planificación Estocástica Basada en Markov para la Composición y Recomendación de Servicios Web Cintia Ferrarini1, Raymundo Forradellas2  1Instituto de Informática / Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales / Universidad Nacional de San Juan. 2Departamento de Informática/Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales / Universidad Nacional de San Juan. 1 ferrarini@iinfo.unsj.edu.ar, 2 kike@usaps.net      RESUMEN  La planificación en la Composición de  Servicios Web, posibilita la creación de nuevos servicios que brindan una solución aceptable cuando un servicio web simple no puede satisfacer la funcionalidad demandada por un usuario o sistema. Por lo tanto, implica una semántica particular en la definición, selección  y combinación de estos. Los recientes  progresos en este ámbito han posibilitado la localización e invocación de aplicaciones a través de la Web. La capacidad para la selección e integración eficiente de servicios entre organizaciones heterogéneas en tiempo de ejecución se convierte en un requisito importante para la prestación de los mismos. Este trabajo presenta el tema de investigación que está desarrollando la Mgter. Ferrarini para obtener el grado de Doctor en Ingeniería de la Universidad Nacional de Cuyo, Mendoza. En el que propone un método de planificación basado en el modelo de Procesos de Decisión de Markov Parcialmente Oculto (POMDP) para la Composición de Servicios Web, con el objetivo de   entregarle   alternativas   de   paquetes    de  servicios web a un usuario teniendo en cuenta sus preferencias personales y atributos contextuales. El método propuesto se encuentra en proceso de validación y forma parte de la segunda capa de una arquitectura de software  de tres capas.   Palabras clave: procesos estocásticos, composición de servicios web, planificación bajo incertidumbre.   CONTEXTO  El trabajo de tesis se desarrolla en el ámbito del Instituto de Informática de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan, para obtener el grado de Doctor en Ingeniería de la Universidad Nacional de Cuyo, bajo la  dirección del Dr. Raymundo Forradellas. La doctoranda financia sus estudios con una beca cofinanciada entre CONICET y la Universidad Nacional de San Juan. Resol. N° O191 106  INTRODUCCIÓN  Las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) han transformado todos los ámbitos de la sociedad mediante la automatización de procesos y tareas; han favorecido el acceso a la información, a los servicios, a nuevas formas de comunicarse, de aprender y de trabajar. No obstante, este acceso ilimitado a diferentes recursos disponibles en la web, han vuelto complejo el proceso de  análisis, selección y toma de decisiones en estos entornos dinámicos. Es en este ámbito, donde la Inteligencia Artificial (IA), juega un rol fundamental. La IA intenta emular el racionamiento humano a través de automatizar tareas intelectuales con el propósito de brindar soluciones a problemas del mundo real [1]. Abarca una diversidad de áreas, entre las que se encuentran la Planificación Automática (PA). Esta última es de interés para la comunidad científica, ya que permite establecer computacionalmente rumbos de acción en los casos en que un ser humano no  los pueda abordar adecuadamente por su complejidad. La Planificación Automática [2],[3] estudia computacionalmente el proceso de deliberación en la actuación e intenta construir herramientas de procesamiento de información que ofrezcan acceso a recursos de planificación eficientes para resolver problemas de abordaje complejos para un ser humano, permitiéndole establecer rumbos de acción posibles. Particularmente, en aquellos problemas de naturaleza dinámica, estocástica y en dónde la gestión del tiempo juega un rol importante [4]. La automatización de planes contribuye a los procesos de toma de decisiones y a  la  realización  de  tareas  complejas  en una gran variedad de dominios como: la industria, las telecomunicaciones, la logística de transporte, las fuerzas armadas, los sistemas de información, los servicios web [3][5], la robótica[6], los juegos, la gestión de la educación y  la salud, entre otros. Un problema de planificación en IA [3] consiste en encontrar una secuencia de acciones para transformar el estado actual en uno de los estados meta, contando con la descripción del estado actual del sistema, el conjunto de acciones que pueden realizarse sobre él y una descripción de un conjunto de estados meta a alcanzar. La planificación en la Composición  de Servicios Web, es un mecanismo de creación de nuevos servicios Web y por tanto, requiere de una semántica particular en su definición, selección y combinación [3][5][7].  Los recientes progresos enel ámbito de   la Composición de  Servicios Web  han posibilitado la localización e invocación de aplicaciones a través de la Web. Contribuyendo a aquellos casos en que un servicio web simple no puede satisfacer la funcionalidad requerida por un usuario o sistema y por lo tanto debe ser capaz de coordinar y funcionar con otros servicios disponibles a fin de dar respuesta a la solicitud. Este trabajo de tesis intenta hacer su aporte a la planificación automática, específicamente en la planificación de paquetes/ composición de servicios web, en tiempo real, en un entorno de recomendación. Para tal fin, se propone un método de planificación para la toma de decisiones basado en un algoritmo de iteración- valor de los Procesos de Decisión de Markov Parcialmente   Observables   (POMDP)  para la 107  composición de servicios web en un Entorno de Recomendación, que contemple las preferencias y atributos contextuales de sus usuarios. El ámbito de aplicación se caracteriza como un dominio de espacio discreto, con el objetivo de entregarles alternativas de paquetes de servicios que respondan a las necesidades a sus usuarios  y en el menor tiempo posible. Los POMDPs  han sido ampliamente utilizados en otros ambientes de decisión, por proveer un buen modelo matemático para entornos con incertidumbre [8],[9],[10] pero aun no han sido incorporados en este tipo de contextos. Una de las razones es su alta complejidad computacional, lo que implica un esfuerzo en mejorar su capacidad de procesamiento reduciendo el tiempo de resolución, entre otras. En el marco de esta investigación se optó por  un diseño metodológico que combina instancias exploratorio-descriptivas con instancias experimentales. Teniendo en cuenta las siguientes fases: Fase Nº1 de Investigación y Estudio del estado del arte; Fase Nº2 de Problematización y Formulación del problema. Identificación y Definición de variables. Formulación de Hipótesis; Fase Nº3 de Construcción y Formulación de la Propuesta; Fase Nº 4 de Validación – Experimentación; y Fase Nº5 de Comunicación y Divulgación que implica la escritura de la tesis doctoral y la publicación en eventos y revistas científicas nacionales e internacionales.   AVANCES  Se estudio, por una parte, la problemática de la composición de servicios, donde se identificaron las características que conforman un paquete de servicios y los tipos de  servicios que lo componen. Y por otra, los diferentes mecanismos de asignaciones de recursos y planificación en Inteligencia Artificial, Investigación Operativa (IO) y Sistemas Multiagentes (SMA) existentes en la literatura. Esto permitió considerar la incorporación del modelo de POMDP para la toma de decisiones en la construcción de paquetes de servicios en tiempo real en un entorno de recomendación como un mecanismo para mejorar su tiempo de respuesta. Este entorno contará con una arquitectura de tres capas. En la primera, se contará con la especificación el modelo de usuario que incorpora sus preferencias mediante la valoración de atributos. En la segunda, se define el modelo de decisiones del que forma parte el método de planificación basado en POMDP propuesto y; la tercera capa, estará conformada por un modelo de extracción de datos basado en minería de datos preexistente. En este momento se están realizando pruebas experimentales (con datos aleatorios) del método de planificación propuesto teniendo en cuenta su tiempo de respuesta, a fin de  refinarlo. Una vez finalizado ese proceso se incorporará a un Sistema de Recomendación destinado al Turismo.   LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN, DESARROLLO E INNOVACIÓN Este proyecto se encuadra en el Área Inteligencia Artificial de las Ciencias de la Computación. Las líneas de investigación que se abordan son la Planificación Automática en Sistemas de Tiempo Real y la Planificación Estocástica. 108  RESULTADOS Y OBJETIVOS  El trabajo de tesis tiene como objetivo general obtener un método para la generación paquetes de servicios adaptados a los requerimientos de los usuarios. Para ello se analizaron los  métodos aplicados a sistemas con  incertidumbre y de tiempo real. Se han comparado los métodos existentes para la creación de paquetes/ composición de servicios web. Se está trabajando en un planificador estocástico que mejore el tiempo de respuesta  en la construcción de paquetes/ composición de servicios web, teniendo en cuenta las preferencias de sus usuarios. Los resultados alcanzados en el marco de esta investigación son la generación de  conocimiento sobre el diseño y desarrollo de un planificador para la composición de servicios web. Mediante el desarrollo de un prototipo  para la realización de pruebas experimentales con algunos usuarios para poder mejorar los prototipos. Se han presentado hasta el momento los siguientes trabajos: “Generación de Planes para la creación de Paquetes de Servicios”. Encuentro de Investigadores Jóvenes de San Juan y 2º Jornada de Becarios de Investigación de la UNSJ. Argentina, San Juan; Año: 2012.  Autora: Cintia Ferrarini Oliver. “Planificación con POMDP para la creación de Paquetes de Servicios”. Libro. Artículo Breve. Conferencia. 2ND IJCAI SCHOOL on Artificial Intelligence – Doctoral Consortium 2014.   AAIA   (SADIO),   43   JAIIO. Autores: Cintia       Ferrarini   Oliver,       Silvana  Aciar, Raimundo Forradellas. Argentina. Buenos Aires. 2014. “Stochastic planning method for building service packages”. Colombia, Popayan. 2016. Autores: Cintia Ferrarini Oliver, Raymundo Forradellas  y Fernando di Sciascio.   FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS  La Mgter. Cintia Ferrarini Oliver, ha cumplimentado los cursos de formación requeridos por el Doctorado en Ingeniería de la Universidad Nacional de Cuyo. Actualmente, se encuentra en la etapa de desarrollo de la tesis requisito para acceder al título de Doctor en Ingeniería con orientación en sistemas. En 2010 obtuvo el título de Magíster en Informática otorgado por la Universidad Nacional de la Matanza. En 2015 obtuvo el título de Especialista en Educación Superior y TIC, otorgado por Ministerio de Educación de la Nación. En 2015 obtuvo el título de Licenciada en Ciencias de la Educación otorgado por la Universidad de Congreso. En 2016 obtuvo el título de Profesora de Ciencias de la Educación otorgado por la Universidad de Congreso. Ha dirigido o dirige las siguientes Tesis de Grado:  "Plan Estratégico de Gobierno Electrónico para la Municipalidad de 25 de Mayo", perteneciente a Héctor Rogelio Aravena Rodríguez, para obtener el título de Licenciado en Sistemas de Información. Directoras: María Inés Lund – Cintia Ferrarini Oliver. Año 2010. Calificación obtenida 10 (diez).109   “Sistema Web Gamificado (SiWGa) para Promover Competencias de Resolución de Problemas en Matemática en Nivel Primario”, perteneciente a Florencia Belchior, para obtener el título de Licenciado en Sistemas de Información. Directoras: Mónica Gilda González de  Doña – Cintia Ferrarini Oliver. Año 2017. Presentación de tesis ante tribunal, a la espera de designación de fecha de Exposición. “Gestión de Recursos para videojuegos en Entornos Distribuidos”. Tesis de Grado en desarrollo, perteneciente a Mauro Gabriel Avendaño para obtener el título de Licenciado en Sistemas de Información. Directores: Emilio Ormeño – Cintia Ferrarini Oliver. Año 2017.  REFERENCIAS  [1] Weiss, G (1999). “Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Modern Approach to Artificial Intelligence”. MIT Press, Cambridge, Massachusetts Institute of Technology, London, England. [2]Durfee, E.H.(2008)."Planning for Coordination and Coordination for Planning," Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT '08. IEEE/WIC/ACM International Conference on, vol.1, no., pp.1-3, 9-12 Dec. [3] Guzmán Luna, J. (2009). “Modelo de Planificación y Ejecución Concurrente para la Composición de Servicios Web Semánticos en Entornos Parcialmente Observables”. Tesis Doctoral. Universidad Nacional de Colombia. [4]  Bargiacchi  E.,  Verschoor  C.  R.,  Li  G. & Roijers, D. M. (2013). “Decentralized Solutions and Tactics for RTS”. [5] Ferrarini Oliver, C., Aciar, S., Forradella, R. (2014) “Planificación con POMDP para la creación de Paquetes de Servicios”. Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO) [6] Pajarinen J. & Kyrki V. (2015) “Robotic manipulation of multiple objects as a  POMDP”. Artificial Intelligence. [7]  Braziunas  D.  (2003). POMDP  solution methods. Department of Computer Science University of Toronto 2003. Disponible en: https://www.techfak.uni- bielefeld.de/~skopp/Lehre/STdKI_SS10/POMD P_solution.pdf [7] Uc-Cetina, V.; Moo-Mena, F. & Hernandez- Ucan, R. (2015). Composition of Web Services Using Markov Decision Processes  and Dynamic Programming. Hindawi Publishing Corporation e Scientific World Journal Volume 2015, Article ID 545308, 9 pages. http://dx.doi.org/10.1155/2015/545308. [8] Cassandra, A. R. (1998). Exact and approximate     algorithms     for partially observable Markov decision processes. Ph. D. thesis. Brown University. Providence, Rhode Island (1998). The POMDP Page, http://www.pomdp.org/ [9] Puterman M. L. (2005). “Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming”. Wiley Series in Probability and Statistics. Wiley John + Sons, Softcover. ISBN: 9780471727828 / 0471727822. [10] Shani, G., Pineau, J. & Kaplow, R.. “A survey of point-based POMDP  solvers”. Journal Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. Volume 27, Issue 1, pp 1-51. Cover Date 2013-07. DOI  10.1007/s10458-012-9200- 2. Print ISSN 1387-2532. Online ISSN 1573- 7454. Publisher Springer US. 

SEDICI - Repositorio de la UNLP

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/61514/Documento_completo.pdf?sequence=1

Planificación estocástica basada en Markov para la composición y recomendación de servicios web

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El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

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