Adaptación del comportamiento de agentes cognitivos mediante un modelo de inferencia de características definitorias de otros agentes.

Las aproximaciones basadas en agentes se han convertido en una opción muy atractiva para muchos sistemas debido a las especiales características de este paradigma. Muchas de estas aplicaciones hacen uso de los agentes para estudiar o simular el comportamiento de los seres humanos en diversos contextos lo cual hace necesario la introducción de componentes determinantes en las personas como los rasgos de personalidad, las emociones, las actitudes, etc., que en su conjunto se ha denominado modelo personal. El objetivo es conseguir que el comportamiento de los agentes sea cada vez más creíble y supere las barreras generadas por considerar sólo los aspectos racionales. Así mismo, a medida que se produce la interacción entre personas, cada una de ellas va aprendiendo el modo de ser de las demás y va actualizando sus percepciones acerca de ellos, que serán de vital importancia para la toma de ciertas decisiones en las que necesite saber cómo es el otro. Es por ello que en este trabajo se presenta un modelo que permita a los agentes “conocer” el modelo personal de otros agentes basándose en la interacción entre ellos. Este modelo estará compuesto por un algoritmo genético que permita guiar ese aprendizaje. Finalmente se aplicará el modelo a un caso de estudio basado en un juego para comprobar el funcionamiento del mismo.