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La metodología [3] parte del paradigma orientado a objetos y asume que un agente es sólo una especialización de un objeto. La especialización consiste en que los agentes se coordinan unos con otros y actúan proactivamente para alcanzar metas individuales y del sistema. Los agentes son sólo una abstracción, que puede o no poseer inteligencia. MaSE propone dos etapas: El análisis consta de tres pasos: • Capturar los objetivos. - Diagrama de objetivos. • Aplicar los casos de uso. - Casos de Uso. • Refinar roles. - Diagrama de roles. El diseño consta de cuatro pasos: • Crear clases de agentes. - Diagrama de Clases de Agentes. • Construir conversaciones. • Ensamblar clases de agentes. - Diagrama UML de despliegue. • Diseño del sistema. - Descomposición del sistema en subsistemas. MaSE propone un proceso más simple que podría traducirse como tome la herramienta de soporte y rellene los diferentes apartados. La ventaja de este enfoque es que se aprende rápido: sólo hay que experimentar con la herramienta. Sin embargo, como en el modelo BDI, se tiene dependencias entre los diagramas propuestos. Fuente: [1] Gómez Sanz J.: Metodologías para el desarrollo de sistemas Multi-Agente. Inteligencia Artificial, Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. No.18, pp. 51-63. 2003. [2] Wood M., DeLoach S.: An Overview of the Multiagent Systems Engineering Methodology. Agent-Oriented Software Engineering - First International Workshop (AOSE), Limerick, Ireland. 2000. [3] DeLoach,: A. Analysis and Design using MaSE and agentTool. Midwest Artificial Intelligence and Cognitive Science Conference -MAICS 2001.
Tema: Inteligencia Artificial
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Publicado el 9/07/2018. |