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GAIA permite al analista ir sistemáticamente desde el análisis al diseño lo suficientemente detallado como para ser implementado directamente. También pretende que el objetivo del análisis sea comprender el sistema y su estructura sin referenciar ningún aspecto de implementación. Esto se consigue a través de la idea de organización. En GAIA, una organización es una colección de roles agrupados en cuatro aspectos: responsabilidades del agente, los recursos que utiliza, las tareas asociadas e interacciones. GAIA propone dos fases: Análisis a alto nivel • Modelo de Roles: para identificar los roles claves en el sistema junto con sus propiedades definitorias. • Modelo de Interacciones: define las interacciones mediante una referencia a un modelo institucionalizado de intercambio de mensajes. Diseño a alto nivel • Modelo de agentes: define los tipos de agente que existen, cuántas instancias de cada tipo hay y qué papeles juega cada agente. • Modelo de Servicios: identifica los servicios (funciones del agente) asociados a cada rol. • Modelo de Conocidos: define los enlaces de comunicaciones que existen entre los agentes. La principal crítica que se puede hacer a GAIA es que se queda a un nivel de abstracción demasiado alto. Con ello, se consigue desacoplar GAIA de las distintas soluciones de implementación de agentes. Sin embargo, debido al nivel de abstracción que se obtiene se espera que el esfuerzo a invertir para pasar de una especificación GAIA hasta su implementación sea alto [3]. Fuente: [1] Wooldridge, M., Jennings, N. y Kinny, D.: The Gaia Methodology for Agent-Oriented Analysis and Design. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, Kluwer Academic Publishers. 2000. [2] Zambonelly F., Wooldridge M. and Jennings N.R.: Organisational Rules as an Abstraction for the Analysis and Design of Multi-Agent Systems, International Journal of Software Engineering and knowledge Engineering. 2000. [3] Gómez Sanz J.: Metodologías para el desarrollo de sistemas Multi- Agente. Inteligencia Artificial, Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. No.18, pp. 51-63. 2003.
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Publicado el 8/07/2018. |
