OpenSearch-geo: the simple standard for geographic web search engines

When publishing information on the web, one expects it to reach all the people that could be interested in. This is mainly achieved with general purpose indexing and search engines like Google which is the most used today. In the particular case of geographic information (GI) domain, exposing content to mainstream search engines is a complex task that needs specific actions. In many occasions it is convenient to provide a web site with a specially tailored search engine. Such is the case for on-line dictionaries (wikipedia, wordreference), stores (amazon, ebay), and generally all those holding thematic databases. Due to proliferation of these engines, A9.com proposed a standard interface called OpenSearch, used by modern web browsers to manage custom search engines. Geographic information can also benefit from the use of specific search engines. We can distinguish between two main approaches in GI retrieval information efforts: Classical OGC standardization on one hand (CSW, WFS filters), which are very complex for the mainstream user, and on the other hand the neogeographer’s approach, usually in the form of specific APIs lacking a common query interface and standard geographic formats. A draft ‘geo’ extension for OpenSearch has been proposed. It adds geographic filtering for queries and recommends a set of simple standard response geographic formats, such as KML, Atom and GeoRSS. This proposal enables standardization while keeping simplicity, thus covering a wide range of use cases, in both OGC and the neogeography paradigms. In this article we will analyze the OpenSearch geo extension in detail and its use cases, demonstrating its applicability to both the SDI and the geoweb. Open source implementations will be presented as well

A formalization for multi-agent decision support in cooperative environments. A framework for situated agents

La tesis propone un marco de trabajo para el soporte de la toma de decisiones adecuado para soportar la ejecución distribuida de acciones cooperativas en entornos multi-agente dinámicos y complejos. Soporte para la toma de decisiones es un proceso que intenta mejorar la ejecución de la toma de decisiones en escenarios cooperativos. Este proceso ocurre continuamente en la vida diaria. Los humanos, por ejemplo, deben tomar decisiones acerca de que ropa usar, que comida comer, etc. En este sentido, un agente es definido como cualquier cosa que está situada en un entorno y que actúa, basado en su observación, su interpretación y su conocimiento acerca de su situación en tal entorno para lograr una acción en particular.Por lo tanto, para tomar decisiones, los agentes deben considerar el conocimiento que les permita ser consientes en que acciones pueden o no ejecutar. Aquí, tal proceso toma en cuenta tres parámetros de información con la intención de personificar a un agente en un entorno típicamente físico. Así, el mencionado conjunto de información es conocido como ejes de decisión, los cuales deben ser tomados por los agentes para decidir si pueden ejecutar correctamente una tarea propuesta por otro agente o humano. Los agentes, por lo tanto, pueden hacer mejores decisiones considerando y representando apropiadamente tal información. Los ejes de decisión, principalmente basados en: las condiciones ambientales, el conocimiento físico y el valor de confianza del agente, provee a los sistemas multi-agente un confiable razonamiento para alcanzar un factible y exitoso rendimiento cooperativo.Actualmente, muchos investigadores tienden a generar nuevos avances en la tecnología agente para incrementar la inteligencia, autonomía, comunicación y auto-adaptación en escenarios agentes típicamente abierto y distribuidos. En este sentido, esta investigación intenta contribuir en el desarrollo de un nuevo método que impacte tanto en las decisiones individuales como colectivas de los sistemas multi-agente. Por lo tanto, el marco de trabajo propuesto ha sido utilizado para implementar las acciones concretas involucradas en el campo de pruebas del fútbol robótico. Este campo emula los juegos de fútbol real, donde los agentes deben coordinarse, interactuar y cooperar entre ellos para solucionar tareas complejas dentro de un escenario dinámicamente cambiante y competitivo, tanto para manejar el diseño de los requerimientos involucrados en las tareas como para demostrar su efectividad en trabajos colectivos. Es así que los resultados obtenidos tanto en el simulador como en el campo real de experimentación, muestran que el marco de trabajo para el soporte de decisiones propuesto para agentes situados es capaz de mejorar la interacción y la comunicación, reflejando en un adecuad y confiable trabajo en equipo dentro de entornos impredecibles, dinámicos y competitivos. Además, los experimentos y resultados también muestran que la información seleccionada para generar los ejes de decisión para situar a los agentes, es útil cuando tales agentes deben ejecutar una acción o hacer un compromiso en cada momento con la intención de cumplir exitosamente un objetivo colectivo. Finalmente, algunas conclusiones enfatizando las ventajas y utilidades del trabajo propuesto en la mejora del rendimiento colectivo de los sistemas multi-agente en situaciones tales como tareas coordinadas y asignación de tareas son presentadas.

Dynamic task allocation and coordination in cooperative multi-agent environments

La coordinació i assignació de tasques en entorns distribuïts ha estat un punt important de la recerca en els últims anys i aquests temes són el cor dels sistemes multi-agent. Els agents en aquests sistemes necessiten cooperar i considerar els altres agents en les seves accions i decisions. A més a més, els agents han de coordinar-se ells mateixos per complir tasques complexes que necessiten més d'un agent per ser complerta. Aquestes tasques poden ser tan complexes que els agents poden no saber la ubicació de les tasques o el temps que resta abans de que les tasques quedin obsoletes. Els agents poden necessitar utilitzar la comunicació amb l'objectiu de conèixer la tasca en l'entorn, en cas contrari, poden perdre molt de temps per trobar la tasca dins de l'escenari. De forma similar, el procés de presa de decisions distribuït pot ser encara més complexa si l'entorn és dinàmic, amb incertesa i en temps real. En aquesta dissertació, considerem entorns amb sistemes multi-agent amb restriccions i cooperatius (dinàmics, amb incertesa i en temps real). En aquest sentit es proposen dues aproximacions que permeten la coordinació dels agents. La primera és un mecanisme semi-centralitzat basat en tècniques de subhastes combinatòries i la idea principal es minimitzar el cost de les tasques assignades des de l'agent central cap als equips d'agents. Aquest algoritme té en compte les preferències dels agents sobre les tasques. Aquestes preferències estan incloses en el bid enviat per l'agent. La segona és un aproximació d'scheduling totalment descentralitzat. Això permet als agents assignar les seves tasques tenint en compte les preferències temporals sobre les tasques dels agents. En aquest cas, el rendiment del sistema no només depèn de la maximització o del criteri d'optimització, sinó que també depèn de la capacitat dels agents per adaptar les seves assignacions eficientment. Addicionalment, en un entorn dinàmic, els errors d'execució poden succeir a qualsevol pla degut a la incertesa i error de accions individuals. A més, una part indispensable d'un sistema de planificació és la capacitat de re-planificar. Aquesta dissertació també proveeix una aproximació amb re-planificació amb l'objectiu de permetre als agent re-coordinar els seus plans quan els problemes en l'entorn no permeti la execució del pla. Totes aquestes aproximacions s'han portat a terme per permetre als agents assignar i coordinar de forma eficient totes les tasques complexes en un entorn multi-agent cooperatiu, dinàmic i amb incertesa. Totes aquestes aproximacions han demostrat la seva eficiència en experiments duts a terme en l'entorn de simulació RoboCup Rescue.

Desenvolupament d'un sistema expert com a eina per a una millor gestió de la qualitat de les aigües fluvials

Avui en dia no es pot negar el fet que els humans són un component més de les conques fluvials i que la seva activitat afecta enormement la qualitat de les aigües. A nivell europeu, l'elevada densitat de població situada en les conques fluvials ha comportat un increment de la mala qualitat de les seves aigües fluvials. En les darreres dècades l'increment de les càrregues de nutrients en els sistemes aquàtics ha esdevingut un problema prioritari a solucionar per les administracions competents en matèria d'aigua. La gestió dels ecosistemes fluvials no és una tasca fàcil. Els gestors es troben amb què són sistemes molt complexos, donada l'estreta relació existent entre els ecosistemes fluvials i els ecosistemes terrestres que drenen. Addicionalment a la complexitat d'aquests sistemes es troba la dificultat associada de la gestió o control de les entrades de substàncies contaminants tant de fonts puntuals com difoses. Per totes aquestes raons la gestió de la qualitat de les aigües fluvials esdevé una tasca complexa que requereix un enfocament multidisciplinar. Per tal d'assolir aquest enfocament diverses eines han estat utilitzades, des de models matemàtics fins a sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. Però, la major part dels esforços han estat encarats cap a la resolució de problemes de reduïda complexitat, fent que molts dels problemes ambientals complexos, com ara la gestió dels ecosistemes fluvials, no hagin estat vertaderament tractats. Per tant, es requereix l'aplicació d'eines que siguin de gran ajuda en els processos de presa de decisions i que incorporin un ampli coneixement heurístic i empíric: sistemes experts i sistemes de suport a la decisió. L'òptima gestió de la qualitat de l'aigua fluvial requereix una aproximació integrada i multidisciplinar, que pot ésser aconseguida amb una eina intel·ligent construïda sobre els conceptes i mètodes del raonament humà. La present tesi descriu la metodologia desenvolupada i aplicada per a la creació i construcció d'un Sistema Expert, així com el procés de desenvolupament d'aquest Sistema Expert, com el principal mòdul de raonament d'un Sistema de Suport a la Decisió Ambiental. L'objectiu principal de la present tesi ha estat el desenvolupament d'una eina d'ajuda en el procés de presa de decisions dels gestors de l'aigua en la gestió de trams fluvials alterats antròpicament per tal de millorar la qualitat de la seva aigua fluvial. Alhora, es mostra el funcionament de l'eina desenvolupada a través de dos casos d'estudi. Els resultats derivats del Sistema Expert desenvolupat, implementat i presentat en la present tesi mostren que aquests sistemes poden ésser eines útils per a millorar la gestió dels ecosistemes fluvials.