Distribución y Extensión de la herramienta TOAST

Abstract

TOAST es una herramienta desarrollada por el Grupo de Inteligencia Artificial de la Universidad Rey Juan Carlos, como proyectos fin de carrera y final de máster. Permite la simulación de organizaciones virtuales de agentes en diferentes dominios, donde dichos agentes se ayudan de modelos de confianza y reputación para encontrar los mejores compañeros con los que interactuar. Los modelos de confianza sirven para ayudar a los agentes a la hora de tomar decisiones sobre qué acción debe realizar a continuación y con quién deben llevarla a cabo. En la primera versión, la herramienta tenía una serie de limitaciones. Los modelos de confianza solo podían basarse en experiencias previas de los agentes. No podían usar el concepto de reputación social, es decir, un agente no podía preguntarle su opinión a otro agente sobre un tercero. En la nueva versión, desarrollada durante el proyecto de fin de máster, se incluyó toda la infraestructura necesaria para ello. Esta nueva funcionalidad, conlleva muchas operaciones, lo que ralentiza bastante los experimentos. Se pensó que una posible solución para este problema podría ser distribuir la aplicación desacoplando las entidades principales. Como solución a este problema se planteó distribuir la aplicación y desacoplar las entidades más problemáticas, que podrían ser la causa de este problema. Para ello, se decidió utilizar RMI de Java debido a su facilidad para integrarlo con otras API de Java, como ocurre en nuestro caso con TOAST. Por tanto, el propósito del presente proyecto fin de carrera, es el estudio de la distribución de la herramienta TOAST, mediante la tecnología RMI de Java, con el fin de optimizar la simulación de las organizaciones.