RESUMEN La simulació de mons virtuals habitats per personatges 3D és un problema complex que necessita la integració d'àrees diverses com ara els gràfics per computador i la intelligència artificial. De la primera, hom pot obtenir la credibilitat gràfica de l'escena, de la segona, l'autonomia i la interactivitat pròpia de l'animació comportamental dels així coneguts com 3DIVA (3D Intelligent Virtual Agents). Normalment, la interactivitat dels 3DIVA s'adreça a l'entorn (p. ex. la capacitat d'executar tasques sobre els objectes 3D) o a l'usuari (p. ex. la capacitat de comunicació amb un usuari humà, la reproducció d'emocions o actituds expressives, etc.). Amb tot, cal fer una passa endavant quan es treballa amb societats artificials com les que apareixen, per exemple, dins dels mons virtuals dels jocs d'entreteniment, dels simuladors per a l'aprenentatge de tasques civils o militars, o de ciberespais com el famós SecondLife. Malgrat el realisme gràfic assolit per les tècniques d'animació, és necessari aprofundir en la interacció entre aquests actors sintètics autònoms per tal de fer-los evolucionar cap a una intelligència social que estiga més a prop de la sociabilitat humana. L'objectiu principal d'aquesta tesi és la integració d'habilitats socials en l'animació comportamental d'humanoides autònoms situats dins de mons virtuals 3D. Per tant, en primer lloc fem una revisió dels mons virtuals habitats, així com dels diferents mecanismes d'animació comportamental emprats normalment en actors sintètics. En segon lloc, repassem els models de sociabilitat més comuns que hom pot trobar dins l'estat de l'art dels agents socialment intelligents. La presa de decisions que han de dur a terme els actors sintètics amb capacitats socials per interaccionar amb la resta d'agents comporta processos cognitius complexos i requereix un coneixement abstracte dels elements de l'entorn. Darrerament, hom ha proposat la inclusió d'informació semàntica dins dels entorns virtuals, coneguts sota el terme anglosaxó de Semantic Virtual Environments (SVE). D'acord amb açò, en aquest treball proposem l'ús d'ontologies per aconseguir tres objectius: millorar la sensorització d'escenes complexes, definir operatives generals que els agents puguen reutilitzar en situacions diverses i definir les relacions socials establides entre els membres d'una societat artificial. La natura proactiva dels actors sintètics ha fet que les tècniques d'animació comportamental més comunes, basades en la selecció dinàmica d'accions, es divideixen fonamentalment en dos grups: la planificació de tasques (p. ex. les basades en STRIPS) i els sistemes basats en regles (p. ex. els models Belief-Desire-Intention). Les aportacions principals d'aquesta tesi es troben en la inclusió d'habilitats socials en ambdós paradigmes, ja que els considerem aproximacions vàlides extensament emprades i moltes vegades complementàries. Primerament, presentem com aconseguir comportaments collaboratius en grups d'agents basats en planificadors heurístics. Fem servir la comunicació d'accions per a la coordinació entre les activitats dels humanoides i la comunicació d'objectius per a la cooperació entre els personatges 3D. Llavors, hem desenvolupat un mecanisme de sospesament heurístic que permet assignar un pes a cada objectiu, de manera que reflectisca la seua importància social. No obstant això, l'eficiència no és l'única manera d'expressar sociabilitat. Pel contrari, la presa de decisions humana sovint té en compte més d'un punt de vista i no tots persegueixen la consecució ràpida de les tasques encarregades. Per tal causa, presentem MADeM (Multi-modal Agent Decision Making), un procés de presa de decisions de tipus social que pot ser emprat per agents BDI per tal de prendre decisions socialment acceptables. MADeM és capaç davaluar diferents solucions a un problema mitjançant tècniques socials basades en leconomia de mercats les quals fan servir les subhastes com a mecanisme perquè els agents expressen les seues preferències. __________________________________________________________________________________________________

The aim of this thesis is to integrate social skills in the behevioural animation of humanoids inhabiting 3D virtual worlds. In order to behave socially, synthetic actors must be provided with complex decision making mechanisms able to manage abstract knowledge in the environment. Semantical Virtual Environments have recently been proposed not only to ease world modelling but also to enhance agent-object and agent-agent interaction. Thus, we propose the use of ontologies to: i) introduce semantic levels of detail that help the sensorization of complex scenes; ii) create general and reusable operativity for autonomous characters; and iii) define social relations among agents within an artificial society. Essentially, two approaches have been followed when dynamically selecting the actions being performed by proactive virtual actors: task planning (e.g. STRIPS) and rule based systems (e.g. BDI). According to this, we have developed two techniques to incorporate social skills in both paradigms. First, we show how to obtain collaborative behaviours in groups of humanoids based on heuristic search planners. We use action communication to coordinate the agent's activities and goal communication to generate cooperation among the 3D characters. Then, we have developed an heuristic weighting allowing to associate a weight to each goal in order to reflect its social importance. However, efficiency is not the only way of expressing sociability. Instead, human decision making usually considers different points of view. Therefore, we present MADeM (Multi-modal Agent Decision Making), a social agent decision-making proces that BDI agents can use to perform socially acceptable decisions. MADeM uses auctions as the mechanism to get agent preferences (expressed by utility functions) and it is able to evaluate different solutions to a certain problem by means of a social technique based on welfare economics.