{"id":98668,"date":"2018-03-11T10:19:30","date_gmt":"2018-03-11T10:19:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelado-automatico-del-comportamiento-de-agentes-inteligentes\/"},"modified":"2018-03-11T10:19:30","modified_gmt":"2018-03-11T10:19:30","slug":"modelado-automatico-del-comportamiento-de-agentes-inteligentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/modelado-automatico-del-comportamiento-de-agentes-inteligentes\/","title":{"rendered":"Modelado autom\u00e1tico del comportamiento de agentes inteligentes"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Jos\u00e9 Antonio Iglesias Martinez <\/strong><\/h2>\n<p>Las teor\u00edas m\u00e1s recientes sobre el cerebro humano confirman que un alto porcentaje de su capacidad es utilizado para predecir el futuro, incluyendo el comportamiento de otras personas. Para actuar de la forma m\u00e1s adecuada en un contexto social, los humanos tratan de reconocer el comportamiento de las personas que les rodean y as\u00ed hacer predicciones basadas en estos reconocimientos. Cuando este proceso se lleva a cabo por agentes software, se conoce como modelado de agentes donde un agente puede ser un robot, un agente software o un humano.  el modelado de agentes es un proceso que permite a un agente extraer y representar conocimiento (comportamiento, creencias, metas, acciones, planes, etc\u00e9tera) de otros agentes en un entorno determinado. Un agente capaz de reconocer el comportamiento de otros, puede realizar diversas tareas como predecir el comportamiento futuro de los agentes observados, coordinarse con ellos, facilitarles la ejecuci\u00f3n de sus acciones o detectar sus posibles errores. Si este reconocimiento puede ser realizado de forma autom\u00e1tica, su utilidad puede ser muy relevante en muchos dominios. En esta tesis doctoral se aborda la tarea de adquirir autom\u00e1ticamente conocimiento acerca del comportamiento de otros agentes inteligentes.  actualmente, las t\u00e9cnicas para modelar el comportamiento de otros agentes est\u00e1n comenzando a surgir de forma importante en el campo de la inteligencia artificial. Cabe destacar que en la mayor\u00eda de las investigaciones actuales, se proponen modelados no generales de un determinado tipo de agentes en un dominio concreto, es decir, modelados ad hoc.  esta tesis doctoral presenta tres enfoques diferentes para el modelado autom\u00e1tico del comportamiento de agentes inteligentes basado en la identificaci\u00f3n de patrones en un comportamiento observado. Estos enfoques permitir\u00e1n que un agente situado en un entorno determinado, sea capaz de adquirir conocimiento acerca de otros agentes situados en el mismo entorno. Cada enfoque propuesto posee caracter\u00edsticas particulares que le permiten adecuarse a un tipo de dominio, lo que implica que se puede adquirir conocimiento de otros agentes en diversos sistema multiagente. Los tres enfoques propuestos transforman las observaciones del comportamiento de uno o varios agentes en una secuencia de eventos que lo definen. Esta secuencia es analizada con la finalidad de obtener su correspondiente modelo de comportamiento. De esta forma, en esta tesis doctoral, la tarea de modelado e identificaci\u00f3n del comportamiento de uno o varios agentes es tratado, principalmente, como un problema de miner\u00eda de secuencias de eventos. La aplicaci\u00f3n de cada enfoque propuesto en dominios muy diferentes demuestra su generalidad.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelado autom\u00e1tico del comportamiento de agentes inteligentes<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelado autom\u00e1tico del comportamiento de agentes inteligentes <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Jos\u00e9 Antonio Iglesias Martinez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Carlos III de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 19\/01\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Mar\u00eda  Araceli Sanchis De Miguel<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: pedro Isasi vi\u00f1uela <\/li>\n<li>felix Moreno gonzalez (vocal)<\/li>\n<li>Rafael Martinez tomas (vocal)<\/li>\n<li>Juan  Manuel Corchado rodr\u00edguez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Jos\u00e9 Antonio Iglesias Martinez Las teor\u00edas m\u00e1s recientes sobre el cerebro humano confirman que un alto porcentaje 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