ii jornada de informática gráfica, universitat jaume i, castelló. julio 02 tontos inteligentes...
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II Jornada de Informática Gráfica, Universitat Jaume I, Castelló. Julio 02
Entornos virtuales tontostontos e inteligentesinteligentes, viejos algoritmos
de IA para los nuevos dominios gráficos
Miguel Lozano IbáñezMiguel Lozano IbáñezGrupo Artec, Instituto de RobóticaGrupo Artec, Instituto de Robótica
Departament d’InformàticaDepartament d’Informàtica Facultat de FísiquesFacultat de Físiques
Universitat de ValènciaUniversitat de València
II Jornada de Informática Gráfica, Universitat Jaume I, Castelló. Julio 02
Índice
• Entornos virtuales “tontos”“tontos”
• Inteligencia Artificial para Humanos Virtuales• Personajes, avatares• Agentes autónomos
• Animación comportamental: actores capaces de comportarse y reaccionar en su entorno.
• Path-Planning: navegación de actores en entornos virtuales.
• Simulación multi-agente: MAS y coordinación.
• Problemas pendientes: Futuro
II Jornada de Informática Gráfica, Universitat Jaume I, Castelló. Julio 02
Entornos virtuales “tontos”
• Basados en alguna API gráfica (OpenGL), los entornos se crean a partir de:
– Modelado y Representación de la Geometría.Modelado y Representación de la Geometría.– Modelos Polígonales.– Modelos de Superficies.– Modelado Sólido.– Modelos de partición Espacial
• Normalmente se trabaja a partir de primitivas poligonales optimizadas.Normalmente se trabaja a partir de primitivas poligonales optimizadas.– Tira de cuadrados.Tira de cuadrados.– Tira de Triangulos.Tira de Triangulos.– Abanico de Triangulos...Abanico de Triangulos...
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Entornos virtuales “tontos”
• Propiedades de color y textura: la luz.Propiedades de color y textura: la luz.
• ... propiedades de los objetos.• ... comportamiento de la Luz.• Soluciones computables:
– Modelos de Iluminación • Iluminación Local (pto, normal, nvértices, no interacción entre objetos, (pto, normal, nvértices, no interacción entre objetos,
...)...)
– ... sombreado.• Phong• Goraud• ...
• Iluminación global (interacción entre objetos, sombras, ...)(interacción entre objetos, sombras, ...)
• T.Rayos• Radiosidad
• Mejora de las Soluciones: Mapeado de Texturas.
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Entornos virtuales “tontos”
El procesamiento de los Gráficos 3D. La El procesamiento de los Gráficos 3D. La pipelinepipeline Gráfica. Gráfica.
• Procesamiento de Objetos.• Procesamiento de Vértices
– Transformaciones del Modelo.– Transformaciones de la Vista.– Iluminación– Proyección.
Polígonos Vertices 2D +Z
RASTERINGPixels
Imagen final
Base de datos
Seleccinar objetos
Operaciones por pixels
Cálculo por vétices
1 2 3 4
C Á LC U LO D EL C O LO R
P R O Y E C TA R 3D -2D
•Procesamiento de Pixels:
–Zbuffer.
–Rellenado de color.
–Texturación.
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Entornos virtuales “tontos”
• Interacción mínima/nula con el entorno, orientados a la orientados a la visualización ...visualización ...
Entornos estáticos no Entornos estáticos no demasiado amigables demasiado amigables
(frios) calidad gráfica != (frios) calidad gráfica != calidad comportamental calidad comportamental
• Ausencia de actores/personajes autónomos
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Entornos virtuales “tontos”
Simulación (Man In the (Man In the Loop)Loop)
t
D a to S e n so rP ro c e s o d e l
M o d e lo
D is p o s it iv oV is u a liz a c ió n
G e n e rac ió n d eM o v im ie n to
S a l id a s
Ta T p
T i
Ts1
Ts2
Ts = m a x (Ts 1 ,Ts 2 )
T r = Ta + T p + Ts
Interacción usuari@ - entorno a través del modelo simulado
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Entornos virtuales “tontos”
–Grafos acíclicos dirigidos.
–Recorrido o traversal del grafo se obtiene como resultado un conjunto de primitivas con las transformaciones del modelo acumuladas.
–Los nodos sirven para organizar la escena, aplicar transformaciones, toma de decisiones, indicar geometría, propiedades visuales de los objetos, etc.
Estructuras de datos para la simulación 3D TR:Estructuras de datos para la simulación 3D TR:
–Nodos Visuales (geom & propiedades).
–Nodos de Operación (traversal: agrupación, recorte, LODs, Switch ...).
–Nodos de Transformación.
–Nodos de Retroalimentación (navegación ..).
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Entornos virtuales “tontos”
–El aumento de calidad gráfica de los entornos virtuales 3D ha generado la correspondiente expectación a nivel comportamental.
–Grafo de escena claramente orientado a la visualización tiempo real (militar), pero no al mantenimiento de la información de un entorno dinámico (IA) .
–Difícil integración de actores/personajes/criaturas articuladas autónomas en estos entornos ... sensores?, comunicación?, mantenimiento del mundo? ....
–Aylett(00)Aylett(00): La combinación de técnicas inteligentes de IA + VA integradas en criaturas autónomas con capacidad de actuación/interacción ... Entornos Virtuales Inteligentes.
Conclusiones:Conclusiones:
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Inteligencia Artificial para humanos virtuales
Categorías …Categorías …
– Personajes virtuales– Avatares – Agentes autónomos
LIG-EPFL
Agentes FísicosAgentes FísicosComportamiento físico Comportamiento físico
realista (gestos, expr. realista (gestos, expr. Faciales)Faciales)
Agentes CognitivosAgentes CognitivosComportamiento cognitivo:, Comportamiento cognitivo:,
repr. simbólica, leng. repr. simbólica, leng. natural, procesos natural, procesos cognitivos (planning)cognitivos (planning)
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Inteligencia Artificial para humanos virtuales
Personajes virtuales
AnanovaKyoko Date Webbie Tookay
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Inteligencia Artificial para humanos virtuales
Avatares virtuales
• Ciertas capacidades físicas y efectoras sobre el entorno (correr, saltar, volar, bailar, ... ).• Expresan un conjunto de emociones.
representación del usuari@representación del usuari@
Active Worlds
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Inteligencia Artificial para humanos virtualesAgentes autónomos
Comportamiento autónomo individual y/o Comportamiento autónomo individual y/o colectivocolectivo
LIG-EPFL
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Inteligencia Artificial para humanos virtuales
Agentes autónomos … inteligentes?
Sistema capaz de cumplir sus objetivosobjetivos
en un entorno complejo y dinámico, sensorizando su entorno y
actuando sobre el mismo.(Maes95)
No hay intervención humana
Flexibilidad en la toma de decisiones (AI-based, Wooldridge)
Autonomía, sociabilidad, reactividad, proactividadAutonomía, sociabilidad, reactividad, proactividad ...
+ fuerte: en base a conceptos humanos, creencias, intenciones, ...
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(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)Animación comportamental
• Comportamiento: Las posibles acciones que los personajes autónomos (Non-Player Characters (NPCs)Non-Player Characters (NPCs)) llevarán a cabo en función de:– el estado de su entorno (e.j. Lemmings)– Localización espacial del usuari@ o estado del mismo (e.j.
Doom, Tekken, Air Combat …)– estado/reglas del juego (e.j. RISK)– propia iniciativa (objetivosobjetivos)
• Flexibilidad en la toma de decisiones (AI-based, WooldridgeAI-based, Wooldridge)– Ej: El cálculo de las trayectorias necesarias en juegos de
simulación, basado unicamente en módulos de simulación matemática/cinemática no debería ser considerado, estrictamente hablando, como comportamiento inteligente.
• … pero las decisiones a llevar a cabo (ej: atacar/adelantaratacar/adelantar a otros coches ... sí.
Comportamientos ... Reactivos? ... Inteligentes? ...Comportamientos ... Reactivos? ... Inteligentes? ...
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Animación comportamental (AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Comportamientos Comportamientos reactivosreactivos
• Descritos en base a la inmediata reacción ante determinadas situaciones
• Generalmente son comportamientos de bajo nivel – pueden ser parte de un plan más complejo – algunos NPC pueden ser programados únicamente en base
a comportamientos reactivos
... Comportamientos deliberativos... Comportamientos deliberativos
• Razonamiento Lógico/Planificación: búsqueda de la secuencia de acciones que permite al agente alcanzar su objetivo. En nuestro contexto puede ser considerada como la forma más genérica de animación comportamental para agentes virtuales inteligentes.
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Formalismos (AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Geometría Geometría Geometría Geometría
Precálculos cinemáticos(motion capture) Cinemática Cinemática Cinemática
Simulación dinámica
Comportamientoreactivo
Comportamientoreactivo
Modeladocognitivo
(dirigido por objetivo)IntegraciónIntegración
Comportamiento - Sistema Comportamiento - Sistema motor/actuadormotor/actuador
• Introduciremos tres formalismos:Introduciremos tres formalismos:– Máquinas de estados finitos (Máquinas de estados finitos (Case-based reasoningCase-based reasoning))– Razonamiento basado en reglas (Razonamiento basado en reglas (Rule-based reasoning)Rule-based reasoning)
• Sistemas de producción Sistemas de producción – Planificación jerárquicaPlanificación jerárquica
• Árboles Y/O (Árboles Y/O (AND/OR GraphsAND/OR Graphs))
ReactivosReactivos
DeliberativosDeliberativos
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Máquinas de estados finitos
• Técnica dominante en juegos– Formalmente son tuplas (V, Q, I, F, m) ...– Técnica eficiente ... adecuada para actores virtuales– Alto grado de descripción y fácilidad de mantenimiento:
normalmente máquinas con un número de estados reducido
(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Puerta Cerrada
Abrir Puerta
Puerta Abierta
• Nodos representan estados, mientras que los arcos representan transiciones entre estados• Pueden ser vistos como “planes compilados”“planes compilados”
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A
B
C
D
1
2
3
3
1
Distintos autómatas basados en la Teoría de autómatas finitos (ATN,
FSTN, ...)(adaptación de A. Whittaker)
A
B
C
D
1
2
3
3
1
ab
d
A
B
C
D
1
2
3
3
1
ab
dState
Percept
Transition
Action
iii
iii
Register
Máquinas de estados finitos ((FFinite inite SState tate TTransition ransition NNetworks)etworks)
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Ejemplo: Quake
• El comportamiento está basado en la definición del autómata, estados (idle, attacking, reacting to attack, idle, attacking, reacting to attack, …… etc.) y transiciones.
The QUAKE™ FSA
(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
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idleidle attackattack deaddead
searchsearch hurthurt
Sees enemySees enemy
Kills enemyKills enemy
Loses interestLoses interestloses sightloses sightof enemyof enemy
Gets killedGets killed
gets hurtgets hurt
Compute LOSCompute LOS
Compute LOSCompute LOS
Compute damageCompute damage
Compute, e.g. time limitCompute, e.g. time limit
retaliateretaliate
Search procedureSearch procedure
Change Change appearanceappearance
• Data-drivenData-driven system ... división entre tareas de programación de perceptspercepts/actionsactions y las tareas de diseño comportamental (creación del autómata).
• Un buen formalismo debería proporcionar mecanismos necesarios para realizar cambios consistentes o mejoras.
• Ajustes mediante parametrización– Variar el tiempo límite de pérdida de interés para hacer a
los personajes más persistentes– Alterar la línea de visión
Ejemplo: Quake (comentarios)(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
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(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Razonamiento basado en reglas (rule-based systems)
• Técnica muy utilizada en IA– Tradicionalmente asociada con los sistemas expertos– Paradigma de programación (alta aplicabilidad)– Declaratividad, ModularidadDeclaratividad, Modularidad ... Separación control/datos +
robusto
• Elementos– Hechos (memoria dinámica)– Reglas (memoria estática/dinámica?)– Motor de inferencia– Mecanismo de unificación (eficiencia?)(eficiencia?)
• En Entornos Virtuales ha sido utilizada– Toma de decisiones (forward/backward chaining)(forward/backward chaining)– Simulación comportamental [1..n] actores (Ej: Flock of birds (Reynolds)) (forward(forward chaining)chaining)
equilibrio
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(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Sistemas de producción (rule-based systems)
• Las reglas/producciones son de la forma
IF (hechoshechos) THEN (hechos | accioneshechos | acciones)
• … añadir nuevos hechos a la M.T. hará que se disparen nuevas reglas ..
• … proponer acción …
IF (health < 10%) and (Medikit nearby)IF (health < 10%) and (Medikit nearby)
THEN (pick up the Medikit at once)THEN (pick up the Medikit at once)
IF (health < 40%) THEN (health_is_bad) IF (health < 40%) THEN (health_is_bad)
IF (health_is_bad)IF (health_is_bad) and (no plasma_gun)and (no plasma_gun)THEN (situation_is_bad)THEN (situation_is_bad)
forward chainingforward chaining
facts_0
rules
facts_1
facts_2...rules
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Elaboration
Propose Operators
Evaluate Proposed Operators
Select One Operator
Perform Operator Actions
Soar
(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Sistemas de producción (rule-based systems)
Ejemplo: Soar Quakebots (Laird): QuakeII, Unreal, …QuakeII, Unreal, …
Sistema experto en tiempo real, el conocimiento del juego está codificado en aproximadamente 800 reglas
IF enemy visible AND my health is < very-low-health-value (20%) OR his weapon is much better than mineTHEN propose retreat
(Toma de decisiones: (Toma de decisiones: Inteligencia táctica Inteligencia táctica aplicada a las ppales fases del juego, aplicada a las ppales fases del juego,
coger armas, atacar, retirarse,…)coger armas, atacar, retirarse,…)
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(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Sistemas de producción (rule-based systems)
Encadenamiento hacia atrás (Backward chaining)
… demostrar que una conclusión/hecho es cierto buscando “hacia “hacia atrás …”atrás …”
IF A and B THEN CIF A and B THEN C
IF C or D THEN EIF C or D THEN E
IF E and F THEN G IF E and F THEN G
demostrar A y B
Demostrar G
… F
Laird, GDC99Laird, GDC99
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(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Computer-Aided Instruction: Steve
• Steve es un humano virtual autónomo para el entrenamiento de tareas de mantenimiento
• Steve se comunica con el usuari@ por medio de voz sintética …
University of Southern CaliforniaUniversity of Southern California
Sistemas de producción (rule-based systems)
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• Control es complicado ... número de reglas ..• ... a menudo muchas reglas se disparan ...• ... consecuencias contradictorias? ... acciones
incompatibles ... conflictosconflictos • ..en algunos casos todas las reglas son plausibles ...
En otros no ... Agrupaciones de reglas ...
(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Sistemas de producción (rule-based systems)
Problemas …
IF (you are unarmed) IF (you are unarmed) and (guard has not noticed you)and (guard has not noticed you)THENTHEN (attack with bare fists)(attack with bare fists)
IF (you are unarmed) IF (you are unarmed) and (guard has not noticed you)and (guard has not noticed you)THENTHEN (wait)(wait)
• Meta-reglas que operan sobre reglas ..• Son usadas para la resolución de conflictos,
donde varias reglas se han disparado
IF (several rules can be applied)(several rules can be applied)
THEN (apply first rules dealing with health)(apply first rules dealing with health)
• Asociar valores numéricos a las reglas (v. certeza/ prob ...)
• Usar estos “marcadores” para resolver el conflicto
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• Juegos Interactivos …Cine interactivo ... Planes de “nivel alto”
Ejemplo II: Virtual Storytelling(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Planificación jerárquica
Cavazza, VR00Cavazza, VR00
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(AI Techniques for NPC Behaviours)(AI Techniques for NPC Behaviours)
Generación de la historia …
Los personajes compiten Los personajes compiten por los por los
“recursos/objetos” que “recursos/objetos” que percibe en su escenariopercibe en su escenario
(… The Sims)(… The Sims)
Virtual Storytelling
Planificación jerárquica
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Recordemos ...
• Entornos virtuales “tontos”“tontos”
• Inteligencia Artificial para Humanos Virtuales
• Problemas principales
• Animación comportamental: actores capaces de comportarse y reaccionar en su entorno.
• Path-Planning: navegación de actores en entornos virtuales.
• Sistemas multi-agente e IAD
• Problemas pendientes: Futuro
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Navegación de actores virtuales (Path-planning)(Path-planning)
• … entornos robóticos y virtuales …
• 2 enfoques:
• Global• NPC: acceso a toda la BD … no tienen limitación
sensorial (omniscientes?, entornos estáticos?) … • Familia de algortimos de Búsqueda Heuristica
(A*, RTA*, D*…)
• Local• Robots & Agentes/Humanos Virtuales• Navegación reactiva … orientados a entornos
dinámicos• Reglas, Redes Neuronales, …
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Navegación de actores virtuales (Path-planning)(Path-planning)
Navegando con información global ...
• Problema de búsqueda aplicado al problema de la navegación ... Laberinto (real?)
• Ir de A a B evitando obstáculos• Moviemintos válidos 4/8
vecinos• Camino más corto …
DiscretizaciónDiscretizacióndel entornodel entorno
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Navegación de actores virtuales (Path-planning)(Path-planning)
Camino A-B
A
B
• A* es un algoritmo de búsqueda que garantiza una solución/camino óptimo.
• A* reduce el numero de nodos expandidos por medio de una función heuristica, ... de esta manera explora el árbol más rápido.
A
B
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Navegación de actores virtuales (Path-planning)(Path-planning)
• Cada nodo tendrá asociado una función de evaluación o coste
f’(n) = h’(n) + g(n)f’(n) = h’(n) + g(n)
• Coste estático (g(n)g(n)) : derivado a partir de su padre
g(n) g(n) = g(padre) + c(padre,n)
• La función heuristica corresponderá a algún tipo de distancia al nodo/celda objetivo (h’(n) h’(n) estimará a la distancia real h(n) )
A
B
x
z
Distancia Euclidea
Distancia de Manhattan
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Navegación de actores virtuales (Path-planning)(Path-planning)
f’(n) = g(n) + h’(n) f’(n) = g(n) + h’(n)
“Depth-first” component“Breadth-first” component
f’f’ww(n) = (1-w) g(n) + w h’(n)(n) = (1-w) g(n) + w h’(n)
... con pesos (Pohl)... con pesos (Pohl)
w = 0 (breadth-first)w = 1/2 (A*)w = 1 (BF*, with f = h)
… equilibrio entre eficienciay seguridad ...
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Navegación de actores virtuales (Path-planning)(Path-planning)
• Complejidad …• La complejidad temporal de A* es exponencial, a menos
que la función heurística sea excelente (.. el error por debajo de la función logarítmica)
• Una restricción más fuerte es la complejidad espacial de A*’, … también exponencial, limitando su uso práctico (n-puzzles)
• IDA* (Korf) soluciona este problema de A*, sin sacrificar su optimalidad.
Es aconsejable? ...
• Humanos tenemos un campo de visión limitado, lo que nos hace“buscar” los objetos que caen fuera de él.
• Caminos poco realistas (suavizados posteriormente)
• Entornos dinámicos !!
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Navegación de actores virtuales (Path-planning)(Path-planning)
La familia de A*La familia de A*
• RTARTA*:*: Real-Time A*. .. Calcula un mvto. por ciclo … no todo el camino off-line
• LRTA*:LRTA*: Learning RTA* (pesos dinámicos, objetivo móvil)
• IDA*:IDA*: Iterative-Deepening A*
• D*:D*: Dynamic A*, permite “replanningreplanning”
• Rd*:Rd*: Variante que utiliza información a cerca de la bondad de la función heurística
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... más de 1 agente
… sistemas multiagente (MAS)(MAS) e IAD (distributed problem (distributed problem solving)solving)
¿trabajan en común resolviendo un problema?¿trabajan en común resolviendo un problema?
las tareas “inteligentes” (planning, etc) son llevadas
a cabo por agentes con capacidad de comunicarse
para cooperar
Rama de la IA que estudia la resolución de problemas mediante procesamiento
descentralizado
contiene a ...contiene a ...
• Algunos juegos/simulaciones, etc. están basados en la interacción de agentes/actores ...
• ... es posible obtener comportamientos globales complejos como resultado de los comportamientos individuales (MAS)
• Las técincas Multi-agente son también una forma de resolver problemas (general problem-solving technique)(general problem-solving technique) ... No confundir con coordinación multi-agente (multi-agent co-ordination)(multi-agent co-ordination)
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Multi-agent (High-Level) Co-ordination (simulation agents)
En juegos … NPC co-ordinationNPC co-ordination
– … con el usuari@ (Team Buddies, X-Squad, etc.)– … con otros agentes– ... comportaminto colectivo agentes: coches, hormigas,
aviones, gente …
• Basados en algún lenguaje de comunicación entre agentes
KQMLKQML, ACL (FIPA), COOL, (CFOR)
• Tratamiento de mensajes …Blackboard Controller
Controller Buffer
Battle ScriptOverride
KS Controller
KS1 KS2 KS3
KS Interface
Agent1
Agent2
Agent3
AgentNotificationController
Blackboard
Time
SYSTEMTIME
Message Processing
FormalUnification
KSn
Agentn
KSDB
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IAD (resolución de problemas) y Sistemas Multiagente
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• La solución de la IAD sería asociar un agente a cada celda
• Cada agente tendría comportamientos elementales como “atacar otra celda para ocupar su posicón” o “escapar en caso de ataque”
• Además cada agente tendría su objetivo “ocupar su posición final”
Este metodo proporciona Este metodo proporciona resultados similares a RTA* y resultados similares a RTA* y LRTA*, es decir, similar a los LRTA*, es decir, similar a los
mejores métodos de búsqueda mejores métodos de búsqueda heuristicaheuristica LemmingLemming
s’s’
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Futuro …
Problemas pendientes …Problemas pendientes …
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