| Competencias del título |
| Código | Competencias de la titulación |
| A1 | Aprender de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas avanzadas adecuadas para la investigación, el diseño y el desarrollo de sistemas y servicios informáticos. |
| A5 | Saber especificar, diseñar e implementar sistemas inteligentes cuando las soluciones convencionales no resultan satisfactorias. |
| B1 | Aprender a aprender. |
| B2 | Resolver problemas de forma efectiva. |
| B3 | Aplicar un pensamiento crítico, lógico y creativo. |
| B4 | Aprendizaje autónomo. |
| B11 | Razonamiento crítico. |
| B12 | Capacidad para el análisis y la síntesis. |
| C1 | Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma. |
| C2 | Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero. |
| C3 | Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida. |
| C6 | Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse. |
| C7 | Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida. |
| C8 | Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaje) | Competencias de la titulación | ||
| Introducir el concepto de Sistemas Multiagente a partir de la necesidad de arquitecturas distribuidas en los sistemas inteligentes | A1 A5 |
B1 B4 |
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| Comprender las diferentes aproximaciones a las arquitecturas de los agentes inteligentes | A1 A5 |
B1 B4 |
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| Comprender la noción de Negociación como un aspecto básico inherente a los sistemas multiagentes | A1 A5 |
B1 B4 |
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| Comprender las nociones y los aspectos básicos de la coordinación, la cooperación y la comunicación | A1 A5 |
B1 B4 |
C2 |
| Conocer aplicaciones de este tipo de sistemas en entornos industriales, biomédicos, informáticos, etc. | A1 A5 |
B12 |
C6 C7 |
| Capacitar al alumno para reconocer aquellos problemas que necesiten de una arquitectura distribuida que no esté prefijada durante el diseño del sistema, problemas que serán adecuados para la implementación de sistemas multiagente inteligentes, dada su mayor flexibilidad. | A5 |
B11 |
C6 |
| Capacitar al alumno para la resolución de problemas, en este caso en el desarrollo y la implementación de un sistema multiagente | A5 |
B2 B3 B12 |
C1 |
| Capacitar al alumno para aplicar los conocimientos adquiridos a la práctica | A5 |
B2 B3 |
C3 C6 C7 C8 |
| Capacitar al alumno para mantener la coherencia y la integridad de un sistema que necesita un alto grado de interacciones | A5 |
B2 B3 |
C3 C6 C8 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| MÓDULO 1.- CONCEPTOS BÁSICOS | |
| Tema 1. Los Sistemas Expertos. Introducción | 1.1. Introducción histórica a los Sistemas Expertos 1.2. Definición y estructura básica de un Sistema Experto 1.3. Inteligencia Artificial Distribuida 1.4. Los agentes y los Sistemas Multiagente (SMA) 1.5. Retos para el futuro |
| Tema 2. Agentes. Generalidades | 2.1. Introducción 2.2. Definición de agente 2.3. Definición de agente inteligente 2.4. Los sistemas multiagente 2.5. Agentes y otros paradigmas 2.6. Tipos de entornos |
| Tema 3. Agentes inteligentes. Arquitecturas | 3.1. Los agentes como sistemas intencionales 3.2. Arquitecturas abstractas para agentes inteligentes 3.3. Cómo decirles qué hacer 3.4. Sintetizando agentes |
| MÓDULO 2.- ARQUITECTURAS DE AGENTES | |
| Tema 4. Agentes de razonamiento deductivo | 4.1. Introducción 4.2. Los agentes como probadores de teoremas 4.3. Programación orientada a agentes 4.4. Concurrent MetateM |
| Tema 5. Agentes de razonamiento práctico | 5.1. El razonamiento práctico 5.2. Las intenciones en el razonamiento práctico 5.3. Planificación 5.4. Implementación de un agente con razonamiento práctico 5.5. HOMER: Un agente que plani¯ca 5.6. El sistema de razonamiento procesal |
| Tema 6. Agentes reactivos y agentes híbridos | 6.1. La arquitectura de Brooks 6.2. Las limitaciones de los agentes reactivos 6.3. Los agentes híbridos |
| MÓDULO 3.- INTERACCIÓN, COOPERACIÓN Y NEGOCIACIÓN EN SISTEMA MULTIAGENTE | |
| Tema 7. Interacciones multiagente | 7.1. Utilidades y preferencias 7.2. Los encuentros multiagente 7.3. Las estrategias dominantes y el equilibrio de Nash 7.4. Interacciones competitivas y de suma cero 7.5. El dilema del prisionero 7.6. Otras interacciones simétricas 2x2 7.7. Relaciones de dependencia en sistemas multiagente. |
| Tema 8. La negociación | 8.1. El diseño de mecanismos 8.2. Las subastas 8.3. La negociación 8.4. La argumentación |
| Tema 9. La comunicación | 9.1. Los actos de hablar 9.2. Los lenguajes de comunicación de agentes 9.3. Las ontologías para la comunicación de agentes 9.4. Los lenguajes de coordinación |
| Tema 10. Trabajando juntos | 10.1. La resolución de problemas cooperativa distribuida 10.2. Compartir tareas y compartir resultados 10.3. Combinar compartir tareas y resultados 10.4. Manejar inconsistencias 10.5. La coordinación 10.6. La planificación y la sincronización multiagente |
| MÓDULO 4.- EJEMPLOS DE SISTEMAS MULTIAGENTE | |
| Tema 11. Aplicaciones | |
| MÓDULO 5.- TEMARIO PRÁCTICO | |
| Introducción a JADE | |
| Creación de un SMA con JADE: Arquitecturas inteligentes | |
| Creación de un SMA coordinado: Comunicación entre agentes |
| Planificación | |||
| Metodologías / pruebas | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Prueba objetiva | 0 | 100 | 100 |
| Atención personalizada | 0 | 0 | 0 |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | |||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Prueba objetiva | Prueba de evaluación que se realizará al final del curso en las correspondientes convocatorias oficiales. Consistirá en una prueba escrita en la que habrá que responder a diferentes tipos de preguntas tanto de tipo teórico como práctico. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | ||
| Metodologías | Descripción | Calificación |
| Prueba objetiva | Prueba final de la materia que consistirá en la realización de un examen individual y por escrito. Esta prueba tendrá una parte de teoría y otra de práctica. La parte teórica se valorará con el 70% de la nota y la parte práctica con el 30%, pero es necesario aprobar las dos partes. | 100 |
| Observaciones evaluación | ||
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La evaluación de la asignatura se realizará mediante una prueba objetiva que abordará contenidos teóricos y prácticos de acuerdo con el temario de la asignatura. La ponderación entre el valor de la parte práctica y teórica de la prueba objetiva es del 30%-70%, respectivamente, siendo imprescindible aprobar cada parte por separado, es decir, que la nota mínima de la teoría y de la práctica es un 5. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
A.Mas (2002). Agentes software y sistemas multiagente: Conceptos, Arquitecturas y Aplicaciones. Pearson Educación
M. Wooldridge (2002). An introduction to multiagent systems . John Wiley and Sons
F. L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood (2007). Developing Multi-Agent Systems with JADE.. Wiley
J.C. Giarratano, G. Riley (1998). Expert systems: Principles and Programming . Boston. PWS Pub. Co.
G. Weiss (1999). Multiagent systems: A modern approach to distributed artificial intelligence . MIT Press |
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| Complementária | |
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| Recomendaciones | |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente | |
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| Asignaturas que continúan el temario |
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