InAge: Una Herramienta para el Desarrollo y Simulación de Sociedades de Agentes Reactivos

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1 InAge: Una Herramienta para el Desarrollo y Simulación de Sociedades de Agentes Reactivos Sayde Alcántara Santiago 1, Carlos Alberto Fernández-y-Fernández 2, Ricardo Ruiz-Rodríguez 3 1 Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, Luis Enrique Erro #1, Tonantzintla, Pue, México sayde@inaoep. mx 2, 3 Instituto de Electrónica y Computación, Universidad Tecnológica de la Mixteca, Huajuapan de León, Oax, México {caff, rruiz}@mixteco.utm.mx Resumen. En la búsqueda por comprender el comportamiento humano, surgen áreas de estudio como los modelos reactivos, cuyos actores son los agentes. Un agente tiene como principal tarea percibir su ambiente a través de sensores y actuar sobre él a través de efectores. El lenguaje Age2000 propone la construcción de una sociedad formada por uno o más agentes, donde a cada agente se le especifica sus conductas y a su vez estas conductas conllevan ciertas acciones. El lenguaje comprende tres secciones que define el usuario: sociedad de agentes, conductas y acciones; además de estar compuesto de estructuras de control sencillas. En este trabajo se propone el uso de una herramienta llamada InAge, para el desarrollo y experimentación a nivel software, enfocado a la enseñanza y motivación en el estudio de la Inteligencia Artificial, así como nuevos mecanismos para alcanzar dicho objetivo. Keywords: Inteligencia Artificial, Modelos reactivos, Compilador, Máquina Virtual, Programación Orientada a Objetos. 1 Introducción Los modelos reactivos han sido un campo de estudio de la Inteligencia Artificial, en el que se han modelado robots autónomos para navegación y manipulación en interiores. El lenguaje Age2000 [2] es uno de los reflejos del estudio de estos modelos mediante la definición de una sociedad de agentes con sus conductas. El software llamado InAge es la herramienta que se ha desarrollado para tal fin. El nombre InAge surge de un compuesto de dos palabras: integral que con ella se interpreta que contiene la funcionalidad requerida para la elaboración y simulación de programas en lenguaje Age2000, y la palabra agente que son los actores que componen una sociedad. La implantación del software InAge está realizada mediante un lenguaje convencional de programación, Java, con la herramienta JBuilderX. InAge comprende cuatro partes principalmente: un compilador que permite definir, mediante el lenguaje Age2000, una sociedad de agentes reactivos cada uno con conductas básicas para alcanzar un fin común; un editor para la elaboración de dichos programas; un ambiente para la elaboración del mundo en el que actúan los agentes; y

2 una máquina virtual donde se simula la interacción de los agentes como resultado del comportamiento que emerge de la interacción entre ellos. En la siguiente sección se dará una breve introducción del lenguaje Age2000. En la sección 3 se presenta la metodología y diseño de las principales partes que comprende la construcción de la herramienta. En la sección 4 se presenta un programa prueba como resultado de experimentación en la herramienta. Y finalmente, en la sección 5 se presentan las conclusiones a las que se llegaron en este trabajo así como algunos trabajos a futuro que se sugieren. 2 Marco de Referencia Rodney Brooks ha creado robots que no tienen que conocer el mundo en el que se desenvuelven, se llaman modelos reactivos. El comportamiento de estos modelos se fundamenta de acción y reacción, reflejando un tipo de inteligencia. La manera en que se desenvuelven estos robots es con ayuda de sensores, para detectar los obstáculos que se presentan, y actuadores para superarlos [2]. La creación de robots y éstos interactuando con el mundo real, es la forma razonable para evaluar los alcances que teóricamente se plantean. El desarrollo de software que simule el comportamiento de estos robots, también es un medio para la concepción de modelos reactivos, tal es el caso del lenguaje Age2000. En [2] los autores proponen un lenguaje que define una sociedad de agentes con conductas básicas que permite que los agentes participen para alcanzar un fin común, y la creación de una máquina virtual en el que se visualice esta conducta. InAge se construyó como una herramienta que permite al desarrollador definir sociedades de agentes, mediante el lenguaje Age2000, reflejando su comportamiento en un simulador básico, resultando transparente la forma en que se sincronizan, y permitiendo rápidos desarrollos experimentales. Al momento de realizar este trabajo, no se tenían referencias de herramientas similares, colocándolo como una aportación modesta, pero no por ello despreciable, en el campo de la IA y en la construcción de software. 2.1 Lenguaje Age2000 En el lenguaje Age2000, una sociedad se define como un conjunto de agentes cuya estructura está constituida por una o más conductas de propósito específico detectados por sensores, mediante la activación de un actuador. Los agentes se desenvolverán en el mundo mediante sensores, y una vez que alguno de éstos se active toca el turno a los actuadores llevar a cabo su reacción. Todas estas conductas de los agentes en una sociedad se realizan de forma paralela, por lo que es necesario implementar un agente llamado oráculo para la sincronización de las peticiones, así como la resolución de los conflictos [3]. El orden de declaración de las conductas de cada agente indica la prioridad, de mayor a menor, en atención para la correspondiente acción. Esta concepción se basa en los mecanismos de coordinación, los cuales se diseñan con el fin de coordinar las conductas concurrentes en el sistema de control [1]. Los agentes tendrán la capacidad de tener tres tipos de sensores: táctil, luz y temperatura.

3 3 Metodología usada El desarrollo de un sistema de software implica la aplicación de metodologías y procesos que nos apoyen en la realización de dicho sistema para lograr un producto final de calidad. Para modelar el sistema se ha optado por utilizar UML. El lenguaje de programación que se utiliza es Java, siendo éste un lenguaje donde destacan características como: orientado a objetos, concurrencia y multiplataforma. En la Fig. 1 se ilustra los casos de uso elaborado a partir de los requerimientos de la herramienta InAge. Fig 1. Diagrama de Casos de Uso de la herramienta InAge [5]. 3.1 Compilador Desde un punto de vista conceptual, un compilador opera en fases, de las cuales destacan dos principalmente que son la columna vertebral en un compilador: el Analizador Léxico y Analizador Sintáctico [4]. Para la elaboración del Analizador Léxico se construyó un Autómata Finito Determinístico, para posteriormente elaborar la Tabla de Transiciones correspondiente. El diagrama de clases diseñado para su implementación bajo programación orientada a objetos se aprecia en la Fig.2. Fig. 2. Diagrama de clases del Analizador Léxico [5]. El Analizador Sintáctico es una de las fases del compilador más complejas. En él recae la responsabilidad de reconocer un programa válido por el lenguaje. El método bajo el cual se construyó el analizador sintáctico es el Análisis Sintáctico Predictivo, el

4 cual hace uso de la gramática LL. En la Tabla 1 se presenta la definición de la gramática de una sección (la definición de una Sociedad de Agentes) del lenguaje. G (T, N, P, S) T = { :, ;, sociedad, finsociedad, agente, finagente, var_conducta, EofSym} N= {<programaage>, <inicio>, <sociedad>, <agentes>, <agente>, <lista_robot>, <lista_conductas>, <alm_conducta>} P= { <programaage> <inicio> EofSym <inicio> <sociedad> <sociedad> sociedad : <agentes> finsociedad <agentes> <agente> { <agente> } <agente> agente <lista_robot>: <lista_conductas> finagente <lista_robot> var_robot <lista_conductas> <alm_conducta> { <alm_conducta> } <alm_conducta> var_conducta; } S= {< programaage>} Tabla 1. Gramática de la sección que define una sociedad de agentes reactivos Para su implementación, cada uno de los símbolos terminales de la gramática está asociado a una clase. El funcionamiento en general es que un objeto (símbolos no terminales) intercambia mensajes con otros objetos, hasta llegar a los objetos que contienen el carácter que se analiza (símbolos terminales). 3.2 Máquina Virtual Una vez que el compilador produce el código objeto, es necesario contar con alguna aplicación para poderlo ejecutar. El diagrama de clases elaborado para modelar la máquina virtual se ilustra en la Fig. 3. Las entidades Conducta, Sensor, Oráculo y Accion funcionan con su propio hilo de ejecución dentro de la máquina virtual de Java, con esto se logra simular un comportamiento concurrente. No se puede hablar de concurrencia real, ya que solamente se cuenta con un solo procesador para la implementación de multihilos. Fig. 3. Clases contenidas dentro del paquete MaquinaVirtual [5].

5 4 Resultados Para una de las pruebas de InAge, se elaboró un programa donde se declara una sociedad en la que actúan dos agentes en un mundo virtual en busca de luz, y una vez hallada detienen sus acciones. El programa ha sido llamado busca_luz.age, y se ilustra en la Tabla 2. Se realizó la simulación de la sociedad de agentes busca_luz.age en el mundo virtual busca_luz.mdo con éxito, ambos agentes encontraron la luz, y una vez la hallaron detuvieron sus acciones. Se realizaron diferentes pruebas en la herramienta InAge, con declaración de más de un agente en la sociedad, como: esquivar obstáculos, recorrer un cuarto por los bordes de una pared, encontrar otro agente. 5 Conclusiones y Trabajo Futuro El presente documento expone la construcción y funcionalidad de la herramienta InAge cuyo lenguaje se basa en Age2000, el cual permite la declaración de sociedades de agentes reactivos. La importancia de este trabajo radica en la facilidad con que se define sociedades de agentes que permita mostrar pruebas didácticas y rápidos desarrollos experimentales, mismos que pueden ser usados para desarrollar simulaciones o ilustrar algunos de los conceptos de inteligencia artificial y que se imparten como curso del mismo nombre en la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Como trabajo futuro, por la metodología adoptada para su modelado, se puede ampliar el lenguaje con rutinas más especializadas, enriqueciendo su código en la elaboración de comportamiento más complejo de los agentes. Aunado a esto, se puede construir un simulador con mayores características. Finalmente, se considera que el presente trabajo se puede extender para que se pueda simular de manera distribuida el comportamiento de un robot, o construir un robot físico comandado por el lenguaje. Programa busca_luz.age Pantallas InAge

6 sociedad: agente agente1: caminar; evitar_obstaculos; finagente agente agente2: caminar; evitar_obstaculos; finagente finsociedad comportamiento: tactil sensor_frente(sensor_1); luz sensor_luz(sensor_2); conducta caminar: si sensor_luz == 0 entonces solicita dar_un_paso; finconducta conducta evitar_obstaculos: si sensor_frente == 1 entonces solicita vuelta; finconducta fincomportamiento acciones: accion dar_un_paso: avanza; finaccion accion vuelta: giraizq; finaccion finacciones Tabla 2. Programa de ejemplo en la herramienta InAge; las figuras ilustran la ejecución exitosa en el compilador, y el desenvolvimiento de los agentes en un mundo virtual [5]. Referencias [1] Rodney A. Brooks. Integrated Systems Based on Behaviors. MIT Arificial Intelligence Laboratory, SIGART Bulletin Vol. 2, Nol 4, E.E.U.U., [2] H.G. Acosta-Mesa y C. A. Fernández-y-Fernández. Propuesta de un Ambiente para el Modelado de Sociedades de Agentes Reactivos. Memorias del XI Simposium Nacional de Informática, México, [3] A. Atkinson. Diseño de Agentes Autónomos Utilizando un Enfoque de Control basado en Conductas. Revista Facultad de Ingeniería, U.T.A., (Chile), Vol 5, [4] John Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman. Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation. Ed. Addison-Wesley, [5] Alcántara S. S. Compilador y Máquina Virtual para un lenguaje de Sociedades de Agentes Reactivos, Tesis de Ingeniería en Computación, Universidad Tecnológica de la Mixteca, 2006.