General
Desarrollar las habilidades necesarias para analizar y proponer sistemas informáticos que presenten un comportamiento autónomo. Para lograr este objetivo se debe entender conceptos y vocabulario de Inteligencia Artificial y de Sistemas Distribuidos, además comprender enfoques como lo son la teoría de Juegos, algebras de procesos, entre otros.

Específicos
Usando herramientas teóricas y experimentales los estudiantes serán capaces de analizar requerimientos y diseño de sistemas autónomos.

1. Introducción
1.1. Definición de agente y sociedades de agentes
1.2. Introducción a los Sistemas Multi Agentes o SMAs
2. Comunicación entre agentes
2.1. Comunicación entre agentes
2.2. Negociación
2.3. Argumentación
3. Coordinación
3.1. Calculo social en SMAs
3.2. Métodos de subastas
3.3. Principios de coaliciones
3.4. Confianza y reputación en SMAs
4. Habilidades cognitivas en SMAs
4.1. Aprendizaje de agentes
4.2. Planeación multi-agentes
4.3. Control y ejecución en SMAs
4.4. Problema de satisfacción de restricciones
4.5. Optimización

1. Gerard Weise, MIT press, 2013. Multi-Agent Systems
2. Michel Wooldridge. An Introduccion to Multi-Agent Systems Second Edition, Willey and Sons., 2009.
3. Yoav Shoham, Kevin Leyton-Brown, Multiagent Systems Algorithmic, Game-Theoretic, and logic fundations Cambridge University Press., 2009.

• Examen 1 15%
• Examen 2 15%
• Proyecto 1 25%
• Proyecto 2 25%
• Apreciación (puntualidad, participación, calidad en la entrega de trabajos, etc.) 20%
• Total 100%

• Conocimientos: Análisis y diseño de sistemas autónomos
• Habilidades: Técnicas y diseño de sistemas autónomos
• Actitudes y valores: Compromiso, responsabilidad y dedicación