MDB mecanismo cognitivo darwinista para agentes autónomos

  1. Bellas Bouza, Francisco
Zuzendaria:
  1. Richard J. Duro Fernández Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidade da Coruña

Fecha de defensa: 2003(e)ko urria-(a)k 24

Epaimahaia:
  1. Ángel Pascual del Pobil Ferré Presidentea
  2. Javier de Lope Asiaín Idazkaria
  3. Manuel Graña Romay Kidea
  4. Darío Maravall Gómez-Allende Kidea
  5. José Ramiro Varela Arias Kidea

Mota: Tesia

Teseo: 106530 DIALNET lock_openRUC editor

Laburpena

La presente Tesis Doctoral presenta un Mecanismo Cognitivo denominado MDB (Multilevel Darwinist Brain) basado en teorías darwinistas que ha sido diseñado para permitir que cualquier tipo de agente se adapte a su entorno y a sus motivaciones de forma autónoma. Los posibles cambios, tanto externos como internos, conllevan la necesidad de que el agente produzca soluciones originales y creativas para satisfacer sus motivaciones. El mecanismo dotará a un determinado agente autónomo de capacidades inteligentes que lo catalogan cómo Agente Inteligente (AAI), plataforma de aplicación final. La estructura general del MDB se concreta en una jerarquía de dos niveles: razonamiento e interacción. Esta estructura corresponde a un modelo cognitivo genérico donde internamente se trabaja con modelos de mundo, modelos y estrategias que se escogen para satisfacer la motivación del comportamiento. La principal novedad que aporta el MDB reside en su planteamiento de base, esto es, en las teorías biopsicológicas que lo fundamentan. Se ha optado por un enfoque darwinista donde se hace necesario y el desarrollo interno de modelos que evolucionan tal y como ocurre en los procesos selectivos naturales y que son utilizados para la selección de la acción a palicar. En la interacción con el entorno se comprueba si la estrategia adoptada ha sido correcta, y el resultado que ésta produce proporciona una nueva muestra representativa de la relación agente-entorno que permite ir perfeccionando los modelos en tiempo real. Se hace necesaria, por tanto, la utilización de un mecanismo que gestione las muestras que se van obteniendo y su almacenamiento en una Memoria a Corto Plazo de modo que se guarden las muestras más relevantes para la obtención de los modelos. El proceso de aprendizaje de los modelos se realiza mediante técnicas evolutivas, y dadas las especiales características del MDB, se desarrolla un nuevo algoritmos genético en genes pr