Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Planificación Multiagente Distribuida
Enfoque donde varios agentes autónomos calculan sus trayectorias de manera descentralizada, sin un supervisor central, basándose en información local y comunicaciones inter-agentes para alcanzar un objetivo global.
Problema de Satisfacción de Restricciones Distribuido (DCSP)
Formalización matemática donde cada agente gestiona un subconjunto de variables y restricciones, y el objetivo es encontrar una asignación de valores a todas las variables que satisfaga el conjunto de restricciones inter-agentes.
Búsqueda de Consenso Distribuido
Proceso iterativo mediante el cual los agentes intercambian información sobre sus estados o decisiones locales para converger hacia un acuerdo o una solución común, esencial para la sincronización de las acciones.
Optimización de Trayectorias Acopladas
Técnica donde las trayectorias de varios agentes se optimizan conjuntamente, teniendo en cuenta sus interdependencias dinámicas, para evitar colisiones y mejorar la eficiencia global del sistema.
Función de Costo Potencial Distribuida
Método donde cada agente define una función de costo que incluye términos de potencial para modelar la influencia de los otros agentes, permitiendo una optimización descentralizada que integra las interacciones.
Planificación por Control Predictivo Distribuido (Distributed Model Predictive Control)
Estrategia de control donde cada agente resuelve un problema de optimización en un horizonte deslizante, anticipando las futuras acciones de los otros agentes y ajustando su propia trayectoria en consecuencia.
Grafos de Dependencia Temporal
Estructuras de datos que representan las restricciones de precedencia y sincronización temporal entre las acciones de los diferentes agentes, utilizadas para garantizar la ejecución ordenada y coherente del plan.
Asignación de Tareas y Recursos Distribuida
Mecanismo por el cual los agentes negocian o se coordinan para distribuir objetivos y recursos espaciales o temporales, con el fin de maximizar la eficiencia colectiva y minimizar los conflictos.
Sincronización Basada en Eventos
Paradigma de coordinación donde los agentes ajustan su progreso en función de eventos desencadenantes (ej: alcanzar un punto de paso, detección de otro agente), en lugar de un tiempo global sincronizado.
Enrutamiento Multiagente sin Colisión
Conjunto de algoritmos que garantizan que los caminos calculados para cada agente en un entorno compartido estén libres de cualquier intersección espacial y temporal que pueda conducir a una colisión física.
Mapeo y Localización Simultáneos Distribuidos (Distributed SLAM)
Proceso donde un equipo de agentes colabora para construir un mapa común de un entorno mientras estima sus propias trayectorias, fusionando datos sensoriales de manera descentralizada.
Formación Restringida Multiagente
Problema de planificación donde los agentes deben mantener una geometría relativa específica (una formación) mientras navegan colectivamente hacia un objetivo, requiriendo una coordinación continua de velocidades y posiciones.
Lógica Temporal Distribuida
Extensión de las lógicas temporales (como LTL) para especificar y verificar propiedades sobre el comportamiento global de un sistema multiagente, donde los operadores lógicos se evalúan sobre trazas de ejecución distribuidas.
Negociación de Trayectorias
Proceso de comunicación mediante el cual los agentes proponen, contraproponen y aceptan modificaciones de sus trayectorias iniciales para resolver conflictos de intersección y alcanzar un plan mutuamente aceptable.
Planificación Robusta a la Incertidumbre Distribuida
Enfoque que busca generar trayectorias para cada agente que permanezcan válidas y seguras a pesar de las imprecisiones de los modelos, los retrasos en la comunicación o las acciones impredecibles de otros agentes.
Programación de Paso en Puntos de Conflicto
Mecanismo de coordinación que asigna franjas horarias de paso a los agentes para zonas críticas (intersecciones, pasajes estrechos), con el fin de secuenciar su cruce y garantizar un flujo fluido sin bloqueos.
Aprendizaje por Refuerzo Multiagente para la Planificación
Uso de algoritmos de aprendizaje donde cada agente aprende una política de planificación (elección de trayectoria) interactuando con el entorno y los demás agentes, para maximizar una recompensa colectiva o individual.