| Sumario: | La principal contribución de esta Tesis es la propuesta de un modelo de agente BDI graduado (g-BDI) que permita especificar una arquitectura de agente capaz de representar y razonar con actitudes mentales graduadas. Consideramos que una arquitectura BDI más flexible permitirá desarrollar agentes que alcancen mejor performance en entornos inciertos y dinámicos, al servicio de otros agentes (humanos o no) que puedan tener un conjunto de motivaciones graduadas. En el modelo g-BDI, las actitudes graduadas del agente tienen una representación explícita y adecuada. Los grados en las creencias representan la medida en que el agente cree que una fórmula es verdadera, en los deseos positivos o negativos permiten al agente establecer respectivamente, diferentes niveles de preferencias o de rechazo. Las graduaciones en las intenciones también dan una medida de preferencia pero en este caso, modelan el costo/beneficio que le trae al agente alcanzar una meta. Luego, a partir de la representación e interacción de estas actitudes graduadas, pueden ser modelados agentes que muestren diferentes tipos de comportamiento. La formalización del modelo g-BDI está basada en los sistemas multi-contextos. Diferentes lógicas modales multivaluadas se han propuesto para representar y razonar sobre las creencias, deseos e intenciones, presentando en cada caso una axiomática completa y consistente. Para tratar con la semántica operacional del modelo de agente, primero se definió un calculus para la ejecución de sistemas multi-contextos, denominado Multi-context calculus. Luego, mediante este calculus se le ha dado al modelo g-BDI semántica computacional. Por otra parte, se ha presentado una metodología para la ingeniería de agentes g-BDI en un escenario multiagente. El objeto de esta propuesta es guiar el diseño de sistemas multiagentes, a partir de un problema del mundo real. Por medio del desarrollo de un sistema recomendador en turismo como caso de estudio, donde el agente recomendador tiene una arquitectura g-BDI, se ha mostrado que este modelo es valioso para diseñar e implementar agentes concretos. Finalmente, usando este caso de estudio se ha realizado una experimentación sobre la flexibilidad y performance del modelo de agente g-BDI, demostrando que es útil para desarrollar agentes que manifiesten conductas diversas. También se ha mostrado que los resultados obtenidos con estos agentes recomendadores modelizados con actitudes graduadas, son mejores que aquellos alcanzados por los agentes con actitudes no-graduadas.
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