En este trabajo se propone un modelo temporal que permite la representación y gestión de conocimiento temporal en una red de creencias temporales para agentes inteligentes que se encuentran situados en entornos con restricciones de tiempo real estricto. El modelo se aplica a la arquitectura de agente ARTIS, para agentes inteligentes de tiempo real.
El modelo utiliza una lógica modal basada en RTCTL, de forma que se pueden expresar restricciones métricas sobre los operadores temporales. Esta lógica se denomina RTAL. La primitiva empleada es el punto de tiempo, que se utiliza para la definición de hechos, eventos y acciones temporales. La incorporación de acciones al modelo temporal permite abordar problemas intensivos en conocimiento tanto de análisis (monitorización, clasificación, validación, diagnóstico..) como de síntesis (planificación, scheduling, asignación..).
La utilización de la lógica RTAL se extiende a la especificación del agente completo, de manera que se puedan especificar propiedades de seguridad y viveza que dan lugar a las restricciones de integridad y los objetivos que establecen el comportamiento del agente.
Los métodos de gestión de información temporal utilizan algoritmos de búsqueda en grafos en tiempo real. Se han estudiado distintas variantes, seleccionando finalmente LRTA* como algoritmos base. Los procesos de gestión de las creencias temporales se implementan como métodos interrumpibles, que proporcionan una respuesta más precisa en cada paso de ejecucción y pueden detenerse en cualquier momento.
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