1.2 Propósito de la investigación

Analizando modelos como los arriba descritos, así como el modelo de Veloso de planeación jerárquica, el de Tsamardinos y A-Teams de Talukdar (Talukdar et al 98), aquí se propone el Modelo de Metaplaneador mediante Células de Planeación por Composición de Acciones (MeCePCA), que satisface un área de oportunidad en mezcla de planes.

MeCePCA tiene como finalidad crear un modelo de Metaplaneación basado en una memoria organizacional donde se registran las soluciones a todos los problemas de un dominio dado, que permita proporcionar el plan de solución para problemas en equipos o procesos estratégicos de cualquier organización

El propósito que se busca en este proyecto de investigación es Diseñar un modelo que permita mezclar el conocimiento registrado de varias personas expertas para plantear la solución de problemas de planeación.

Describiendo un concepto básico de planeación manejado en el modelo, diremos que en MeCePCA los planes están conformados por metas y las metas por acciones, llamados también operadores.

1.3 Objetivo de la investigación

El Objetivo principal que se plantea para la presente tesis es:

Definir un modelo de Metaplaneador, formado por la composición de acciones de experiencias de agentes.

El modelo aquí propuesto permitirá aprovechar las experiencias retenidas en una Memoria Organizacional de los expertos de un dominio para realizar una composición de las acciones de cada meta de las experiencias. La composición comprende el análisis para decidir, si una acción es más adecuada porque la mayoría de los agentes realizó esa acción en el logro de las mismas metas. Asimismo el criterio de negociación utilizado puede decidir entre dos o más acciones iguales. De igual manera dicho criterio afecta el orden de secuencia de las acciones en la solución obtenida.

Para alcanzar el objetivo principal, se plantean los siguientes objetivos específicos:

Objetivos Específicos

I Conseguir completez para cada meta del plan de solución

La composición de acciones tiene como alcance dar refinamiento en el logro de una meta. El refinamiento da un mayor grado de completez a la consecución de cada meta debido a que detalla qué acciones harán que la realización de una meta no pase por alto aquellas acciones que pueden ser críticas, relevantes o complementarias. La completez en este modelo incorpora todas las acciones que son iguales en el conjunto de acciones de cada meta en las experiencias de los agentes y asegura que para cada acción se hicieron las comparaciones con todas las acciones de metas iguales y se obtuvo mayoría en dichas acciones (consenso).

II Que el modelo propuesto contenga la facilidad de manejar

Soluciones con sesgos

Para poder manejar un rango de soluciones deseadas se requiere analizar las implicaciones que tiene el uso de sesgos en la forma de realizar las acciones (argumentos).

Las soluciones planteadas por el modelo, descritas a través de un plan pueden ser analizadas por los responsables de ejecutar los planes, quienes pueden adecuar la solución para no incluir determinados argumentos. Las observaciones serán alimentadas como sesgos a una o más acciones. Los sesgos implican no tomar en cuenta determinados tipos de argumentos en acciones de las metas.

III Implementar un prototipo que permita evaluar la completez en la

conformación de planes.

Un prototipo del modelo es presentado para evaluar los resultados que se pueden obtener con ejemplos de datos ficticios y reales. Se tiene la necesidad de desarrollar el prototipo porque no existe un modelo similar; aunque es factible aprovechar los sistemas libres en internet que permiten la comunicación entre agentes, esta parte no es la más importante en el modelo sino la forma de integrar las acciones de cada meta en la solución. Por lo anterior se optó por desarrollar un prototipo que simula la comunicación entre agentes pero que garantiza la composición de acciones tomando en cuenta todas las experiencias de los agentes.

IV Presentar y discutir aplicaciones reales

Para describir el funcionamiento del prototipo del modelo propuesto se explicará mediante un ejemplo de datos donde se maneja información de experiencias. Algunas áreas de la industria buscan tener una manera de aprovechar la experiencia acumulada a través de su Memoria Organizacional en diferentes áreas en donde requieren planear soluciones firmes que no busquen reducir costos, sino asegurar funcionamiento permanente. Por ejemplo en el mantenimiento de equipos estratégicos.

V Comparar el modelo propuesto con otro modelo que plantee

soluciones

Se analizará un modelo que se asemeja al modelo propuesto en el tipo de trabajo que realiza para plantear soluciones a problemas en forma de planes. Esto permitirá ubicar y contrastar el alcance porque las soluciones deben ser comparadas no sólo en el plan obtenido sino en la manera de alcanzarlo. Así se podrán medir características como tiempo de obtención, dispersión de participantes que conforman las acciones en la solución, entre otros.

VI Presentar y discutir posibles líneas de investigación que pueden

surgir a partir de este modelo.

El futuro de los sistemas multiagentes para planeación bajo esta línea de investigación, parece ser la colaboración con agentes en empresas del mismo ramo. La colaboración entre agentes ya existe pero no bajo el esquema de compartir experiencias a nivel de composición de acciones en problemas de planeación de soluciones. Se plantean como posibles líneas el uso de composición de planes mediante reducciones previas en las experiencias de un mismo agente, para llegar a un proceso que únicamente contenga planes previamente filtrados y se reduzca el conjunto de metas a analizar.