Método para la evaluación del desempeño de la integración de agentes inteligentes and WSN a través de métricas

Abstract

Resumen: En esta tesis de maestría se propone un método que permite, a través de la ejecución de un proceso organizado y detallado, realizar el seguimiento y la evaluación del desempeño a través de métricas de una Red de Sensores Inalámbricos o WSN (por su acrónimo en inglés Wireless Sensor Networks) dotada con agentes inteligentes de software y en general de cualquier WSN. Para realizar la selección de las métricas, se sugiere un listado de posibles criterios que podrían ser utilizados, los cuales se han categorizado desde 4 enfoques: energético, prioridad de los mensajes, adaptabilidad de la red y finalmente el número de nodos y de agentes requeridos. El método propuesto en esta tesis de maestría fue validado a través de casos de estudio con dispositivos reales y permite también desplegar estratégicamente una WSN a partir de la identificación de sus principales características. Mediante los diferentes casos de estudio se pudo concluir que cuando se requiere hacer frente a diferentes retos que se presentan en un montaje real, bajo condiciones muchas veces impredecibles, para las cuales la red no fue diseñada, el uso de técnicas de inteligencia artificial, específicamente de agentes inteligentes de software, es una solución promisoria, la cual hace posible mejorar el desempeño de una WSN a través de la modelación de agentes de software que se ajusten a las limitaciones de recursos de éstas sin perder su capacidad de deliberar. De lo contrario, el uso de agentes de software se hace innecesario

Abstract: The aim of this Computer Science master’s thesis is to propose a detailed and organized method that allows performing metric-based tracking and performance evaluation of WSN (Wireless Sensor Networks) in general and also when they are equipped with intelligent agents. In order to make the selection of the metrics a list of possible criteria that should be used is proposed by the method taken into consideration four viewpoints: energy consumption, message priority, network adaptability, and finally, the number of nodes and agents required. The method proposed was validated through several case studies with real devices and also strategically allows deploying a WSN using the identification and characterization of its main features. Based on different case studies it can be concluded that when it is required to deal with different challenges presented in a real network, involving unpredictable conditions for which the network wasn ́t designed, the use of artificial intelligence techniques and in particular intelligent software agents is a promising solution. Such a solution makes it possible to improve the performance of a WSN through the modeling of software agents that fit the WSN’s physical resource constraints without losing their ability to deliberate. Otherwise, the use of software agents becomes unnecessary