Aplicación de Sistemas Multiagentes en Problemas de Optimización

2003

Con objeto de soportar la competitividad global y responder a los rápidos cambios del mercado, una empresa de fabricación tiene que estar integrada con sus sistemas de gestión (compras, pedidos, diseño, producción, planificación, control, transporte, recursos, recursos humanos, materiales, calidad, etc.) que son, en general, entornos software y hardware heterogéneos. Tal integración puede realizarse por medio de sistemas de planificación táctica, que están basados en sistemas distribuidos basados en el conocimiento para relacionar gestión de demanda directamente con recursos y planificación de capacidad.

Dentro del marco de la Inteligencia Artificial, los Sistemas Multiagente se han caracterizado por ofrecer una posible solución al desarrollo de problemas complejos con características distribuidas. A la hora de abordar el desarrollo de sistemas multiagente es indudable un notable aumento de complejidad, así como la necesidad de adaptar técnicas ya existentes o, en ocasiones, el desarrollo de técnicas y herramientas nuevas. Resulta evidente que el desarrollo de cualquier tipo de software necesita de la existencia de métodos y herramientas que faciliten la obtención de productos finales fiables. En esa línea, en los últimos años han aparecido diferentes trabajos que tratan de proponer procesos de desarrollo de sistemas multiagente. En este artículo se presenta fundamentalmente un análisis de diversos métodos de desarrollo de sistemas multiagente, así como una ampliación de uno de ellos para su adecuación a entornos de tiempo real.

Ii International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management, 2008

Los Sistemas Multiagente surgieron para resolver grandes problemas en los que los datos podían estar distribuidos y ser de distinta naturaleza. Estas son características propias de los problemas tratados por la Ingeniería de Organización en el ámbito de la Gestión de la Producción, la Cadena de Suministro y el Transporte. La revisión de múltiples aplicaciones de los Sistemas Multiagente en estas áreas muestra la evolución de la adaptación de estos en dichas áreas, así como las condiciones a darse y a tener en cuenta para el adecuado y exitoso desarrollo de los Sistemas Multiagente.

2012

2005

autores en un proyecto de investigación financiado por la Generalitat Valenciana con referencia GV04A-543, con acrónimo "Agentflow".

Universidad de Los Andes, 2020

La interacción entre los sistemas informáticos y el aprendizaje que algunos de ellos son capaces de lograr es vital, los cambios son visibles en la forma tradicional de analizarlos y desarrollarlos. La necesidad de interactuación entre los componentes del sistema es cada vez más importante para resolver tareas conjuntas que individualmente serían muy costosas o incluso imposibles. Los sistemas multiagentes ofrecen una amplia plataforma para realizar tareas distribuidas que cooperan entre sí, pero también permiten incluir en cada agente un comportamiento dotado de inteligencia que puede desarrollarse a través de técnicas de aprendizaje automático. El método aprendizaje por refuerzo insertado en el aprendizaje automático es muy útil para su uso con los agentes, permite a los agentes aprender a través de la interacción de muestras y errores en un entorno dinámico. Este documento aborda conceptos, características, relaciones y otros aspectos importantes del uso de sistemas multiagentes para el aprendizaje automático.

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2003

2018