Sistemas de razonamiento y conocimiento distribuido. Agentes inteligentes

Resum

La complejidad estructural de la gestión del conocimiento distribuido implica distintos aspectos, todos ellos relevantes y constituyentes de forma aislada en problemas con múltiples vertientes, para los cuales, dependiendo de la naturaleza del conocimiento, se tienen distintos enfoques de resolución, El concepto de conocimiento distribuido supone un salto cualitativo. Desde este punto de vista, en la tesis se aborda en especial la componente de integración y coordinación del conocimiento distribuido. Para ello es necesario afrontar aspectos de representación, razonamiento y coordinación. Centrándonos especialmente en la distribución, tanto física como lógica, en la tesis se propone un modelo a tal fin. Más concretamente se propone el modelado basado en agentes inteligentes, constituyendo el enlace entre el medio físico (internet junto con los procesadores y memorias distribuidas), la representación del conocimiento y los procesos cognitivos (razonamiento y deducción). Para ello, en primer lugar se ha realizado un estudio y recopilación de información del contexto general y un estudio y análisis detallado de la situación actual, en los campos en que se basa el trabajo: los modelos de representación de conocimiento, las técnicas de razonamiento, en especial los sistemas basados en reglas, los agentes inteligentes y sistemas multiagente y los métodos de coordinación y comunicación, en situaciones tanto de colaboración como de competencia entre agentes. Se han estudiado y analizado distintas propuestas de lenguajes y formatos, que se están convirtiendo en estándares reconocidos por especialistas en estos campos: el lenguaje ACL ("Agent Communication Language") y su utilización para la intercomunicación entre agentes autónomos distribuidos, el formato de representación KIF ("Knowledge Interchange Format") para el intercambio de conocimiento entre sistemas heterogéneos y el protocolo KQML ("Knowledge Query and