Tesis:
Modelo de aprendizaje para entornos distribuidos colaborativos.
- Autor: PALETTA NANNARONE, Mauricio
- Título: Modelo de aprendizaje para entornos distribuidos colaborativos.
- Fecha: 2010
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: FACULTAD DE INFORMATICA
- Departamentos: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS E INGENIERIA DE SOFTWARE
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/3278/
- Director/a 1º: HERRERO MARTIN, María del Pilar
- Resumen: En la gran familia de aplicaciones distribuidas, los sistemas colaborativos se distinguen por el hecho de que los nodos que forman parte del entorno, pueden tener la intención de trabajar juntos para el cumplimiento de tareas que se originan de alguno de estos nodos. El intercambio de información, el intercambio de solicitudes, el control de unos sobre otros y el intercambio de recursos computacionales son algunos ejemplos de procesos que pueden ser parte de las tareas que los nodos en este tipo de sistemas tengan la intención de buscar o dar colaboración al respecto. Sin embargo, el éxito del logro de la colaboración previamente mencionada, entendiéndose por éxito obtener una mayor calidad en los resultados (eficacia), así como también resolver la tarea en tiempos adecuados (eficiencia), depende de varios factores que tienen que ver principalmente con la forma en la cual el entorno está en un momento dado, así como también dar respuesta a preguntas como ¿con quién colaborar? y ¿cómo colaborar? Con el fin de abordar las necesidades para un entorno distribuido colaborativo, varias propuestas se han presentado para cubrir problemas específicos como por ejemplo la comunicación entre los nodos, mecanismos de exclusión mutua, la distribución de actividades y el balanceo de carga. Si bien es cierto que la mayoría de estas propuestas muestran ser eficientes y/o eficaces en la problemática particular que abordan, varias de ellas, por no decir todas, no consideran la experiencia de colaboraciones llevadas a cabo en el pasado como estrategia de aprendizaje para predecir mejores condiciones de colaboración en el futuro. En este sentido, el objetivo principal de esta investigación se centra en el diseño de un modelo de aprendizaje para entornos distribuidos colaborativos con el propósito de alcanzar valores adecuados de eficiencia y eficacia relacionados con el proceso colaborativo llevado a cabo entre los nodos de este tipo de sistemas. Para satisfacer con este objetivo se propone el modelo AMBAR (Awareness-based learning Model for distriButive collAborative enviRonment). Un primer resultado a obtener en el logro de este objetivo, tiene que ver con la asociación del modelo con un sistema multi-agente y, de allí, la definición de una arquitectura para agentes inteligentes que permita soportar el modelo. Un segundo aspecto está relacionado con identificar aspectos relevantes que, vi en el dominio de los sistemas colaborativos, se le ha dado al concepto de awareness of interaction y, como consecuencia de esto, realizar una representación de las colaboraciones basado en este concepto. Finalmente, esta investigación incluye el planteamiento de estrategias basadas en técnicas heurísticas para abordar algunos aspectos relacionados con el modelo de colaboración, en particular el que tiene que ver con el aprendizaje. Cabe mencionar que, como parte del modelo propuesto, la investigación incluye: 1) un protocolo de comunicación entre los agentes inteligentes que soporte las necesidades del modelo; 2) un mecanismo de exclusión mutua para sincronizar el uso de la data compartida entre los agentes y 3) un mecanismo de negociación entre agentes para situaciones en las cuales la colaboración presenta dificultades de ser alcanzada. Por un lado, la validación funcional presentada muestra que el modelo tiene aplicabilidad en una variedad de problemas de diversa índole. Por otro lado, los resultados de la validación experimental no solo indican que el modelo es capaz de satisfacer un alto porcentaje de los requerimientos de colaboración originados por los nodos de un sistema distribuido, sino que además, la eficacia y eficiencia del modelo muestran una tendencia a mejorar gracias a las habilidades de aprendizaje sobre la experiencia de colaboraciones pasadas que se ha incorporado al modelo.