No abstract

No abstract

No abstract

Valencia, abril de 2004.A mis padres y hermanos."Efectuar elecciones viables se produce en un crisol de errores informativos. Así acepta la Inteligencia la fiabilidad. Y cuando no son conocidas las elecciones absolutas (infalibles), la Inteligencia corre sus riesgos con los datos limitados que posee en una arena donde los errores no sólo son posibles sino necesarios.-Darwi Odrade". Casa capitular: Dune. Frank Herbert."La calidad nunca es un accidente; siempre es el resultado de un esfuerzo de la inteligencia." John Ruskin I ReconocimientosQuiero agradecer este trabajo en primer lugar a mis directores, Vicente Botti y Ana García Fornes, por su dedicación y ayuda para poder realizar este trabajo.También mi agradecimiento a todos los miembros del grupo al que pertenezco, el grupo de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial (GTI-IA). Especialmente quiero destacar a Andrés Terrasa e Ignacio Pachés por su trabajo en la arquitectura ARTIS sin el cual no podría haberse llevado a cabo este trabajo. También a Carlos Carrascosa por su trabajo en el módulo de control de la arquitectura ARTIS. II III ResumenEl área de la Inteligencia Artificial está experimentando un gran avance en los últimos tiempos con su aplicación a un mayor número de campos diferentes. Uno de ellos es el de los problemas de tiempo real. Problemas donde no sólo es importante la lógica del cálculo de las soluciones, sino también el instante de tiempo en que son calculadas dichas soluciones.Este acercamiento entre ambas áreas es, en principio, provechoso, pues la Inteligencia Artificial puede aportar nuevas posibilidades a los sistemas de tiempo real, como una mayor flexibilidad de adaptación a entornos complejos y dinámicos. Sin embargo esta aproximación ha presentado desde siempre importantes dificultades.Principalmente los sistemas de tiempo real poseen unos requerimientos temporales (predecibilidad de los tiempos de respuesta principalmente) que no suelen ser habituales en las técnicas de Inteligencia Artificial.Entre otras formas de abordar este problema, está el desarrollo de arquitecturas software para el diseño de agentes inteligentes para su uso en entornos de tiempo real. Estas arquitecturas poseen diferentes mecanismos para que los agentes construidos puedan trabajar en entornos de tiempo real ofreciendo comportamientos reactivos (para cumplir los requerimientos temporales) y deliberativos (que hacen uso de técnicas de Inteligencia Artificial para conseguir mejores prestaciones).Una de estas arquitecturas es ARTIS. Esta arquitectura hace uso de una planificación de sus tareas a dos niveles para conseguir cumplir sus objetivos. Por un lado un planificador de primer nivel garantiza la obtención de respuestas dentro de límites temporales estrictos. Un planificador de segundo nivel se encarga del control de componentes que mejoran la calidad de los resultados.El trabajo presentado se centra en este segundo planificador, desarrollando dos heurísticas, SSS (slack-slide scheduling, scheduling por desplazamiento del slack) y SSSM (SSS con Memor...