Interoperabilidad del servicio de nomenclator y catálogo online del Instituto de Cartografía de Andalucía

El servicio WFS-G de Nomenclátor del Instituto de Cartografía de Andalucía (ICA) basa sus servicios en una base de datos que sigue el estándar del Modelo de Nomenclátor de España y que actualmente contiene unos 149.500 topónimos e identificadores geográficos clasificados temáticamente en áreas administrativas, entidades de población, hidrografía, orografía, patrimonio, infraestructuras, actividades industriales, extractivas, servicios y equipamientos. Este servicio OGC basado en el software libre Deegree 2.2. trata de dar servicio a otros proyectos del ICA como la IDEAndalucia, el catálogo de productos on-line LINE@ y en un futuro al buscador de cartografía histórica; por otro lado dispone de un visor propio de búsqueda de nombres geográficos con utilidades de descarga, rectificación y localización de topónimos cercanos

Cálculo del tiempo de concentración en hidrología con GRASS

Se presenta un programa desarrollado mediante GRASS 6.2 que permite calcular el tiempo de concentración en cuencas hidrográficas a partir del modelo digital de elevaciones. El hecho de que no haya ningún comando específico en GRASS que permita calcular el tiempo de concentración nos ha llevado a calcular éste a partir de aquellos comandos que aportan información hidrográfica, utilizando básicamente r.watershed. Además, se analizan los comandos GRASS que dan las direcciones de flujo, sus semejanzas, discrepancias y utilidades. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos aplicando diferentes valores a la técnica de adaptación del modelo digital de elevaciones a partir de la información vectorial de la red hidrográfica existente

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.