Exemplos de Sistemas-Multi-Agente

1. Exemplos de Sistemas-Multi-Agente Professor Edson Emílio Scalabrin PUCPR / PPGIA e-mail: scalabrin@ppgia.pucpr.br

2. Origem dos Sistemas Multi-Agente • EUA • Explorava-se essencialmente a relação existente entre arquitetura e modo de raciocínio • Deu origem a dois tipos de controle : • quadro negro [Erman et al. 1980], • BEINGS e CyC [Lenat & Guha 1990], Atores [Hewitt 1977], Open System [Hewitt 1991] PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

3. Exemplo de Sistema Multi-Agente DVMT (Distributed Vehicule Monitoring Test) • Projeto : Massachusetts [Lesser e Corkill 1983] a percepção e o reconhecimento de situações/configurações distribuídas ; • Funcionamento : vários sensores enviam informações aos agentes de processamento, implementados sob a forma de quadro negro ; • Problema : obter, através dos agentes, um estado coerente de uma situação de tráfego rodoviário e então identificar e monitorar os veículos a partir das informações -- redundantes, contraditórios e ruidosas -- vindas dos sensores. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

4. Exemplo de ... continuação • Contribuições do projeto DVMT: • examinou-se um grande número de configurações envolvendo sensores e agentes de processamento • analisou-se a problemática do planejamento multi-agente a partir de planos parciais • definiu-se as bases dos mecanismos decooperação e negociação • Influência : • puramente norte americana PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

5. Exemplo de Plataforma Multi-Agente MACE [Gasser et al. 1987] • 1a plataforma multi-agente genérica • 1a explicação clara a respeito de : • como implementar um sistema de Inteligência Artificial Distribuída, e • quais são os componentes essenciais de uma plataforma genérica. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

6. Exemplo de Plataforma ... continuação Introdução das trocas de mensagens dos atores mostrou que : • é possível implementar um sistema multi-agentea partir da noção de troca de mensagens • a troca de mensagens não é suficiente • uma organização social não pode-se reduzir a um simples mecanismo de comunicação • é necessário uma representação dos outros, de tal modo que um agente possa raciocinar sobre suas competências e suas crenças PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

7. Exemplo de Plataforma ... continuação Introdução das diferenças entre : • competência efetiva (i.e. qualidade de quem é capaz de fazer uma determinada coisa) • habilidade diretamente aplicável (i.e. qualidade de hábil) • conhecimento que um agente tem sobre sua própria competência. Todas as plataformas de desenvolvimento de SMA são descendentes diretamente ou indiretamente de MACE. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

8. Exemplo de Protocolo de Negociação Contract-Net [Smith 1980] Metáfora Trata-se de um sistema oportunista de alocação de tarefas baseado no princípio da negociação de contrato do tipo mercado público, e a seleção mútua das partes envolvidas. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

9. Exemplo de Protocolo ... continuação Origem : • o protocolo CNET foi inicialmente aplicado a uma rede de sensores acústicos distribuídos • os agentes eram inteiramente cooperativos • a seleção dos eventuais contratantes era baseada essencialmente : • na capacidade de processamento (cálculo) e • na carga atual de um agente PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

10. Exemplo de Protocolo ... continuação Natureza • o protocolo CNET organiza o controle de execução entre um programa : • emissor de uma mensagem (agente “manager”) e • um ou vários receptores (agentes “contractors”) • procedural call  contract net  data driven programming O CNET é um dos paradigmas mais importante já desenvolvidoem IAD para a alocação dinâmica de tarefas. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

11. Envio de propostas Chama de ofertas Análise e Seleção de proposta Fechamento do contrato Exemplo de Protocolo ... continuação Fases da Negociação PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

12. Exemplo de Protocolo ... continuação Mensagem: Proposta Para : Explorador-25 De : Perfurador-18 Contrato : Perfurar-25-234 DescriçãoProposta : Posição: <47N, 17W> QualidadesPerfuração :{areia : 0,5 argila : 0,3 Xisto : 0,8} FimProposta Mensagem: ChamaDeOfertas Para : * De : Explorador-25 Contrato : Perfurar-25-234 DescriçãoDeTarefa : TipoDeTarefa : Perfurar QualidadesRequeridas : DeveTer : SistemaPerfuração DevePoder : PerfurarSoloMole FormatoDaProposta : Posição: <Lat, Long> QualidadesPerfuração: {TipoDeSolo : Performance} DataExpiração : 20 junho 2193 13:06:46 FimChamaDeOfertas PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

13. Exemplo de Protocolo ... continuação Interpretação dos tipos de mensagens : • chamada de ofertas : o agente manager tenta "comprar” serviços de outros agentes a um preço (freqüentemente um restrição de tempo) no máximo igual o especificado na chamada de ofertas. • propostas : os agentes contratantes potenciais tentam "vender" seus serviços. • alocação de um contrato (a escolha da melhor proposta) :o agente manager está "comprando" os serviços dos contratantes potenciais. • aceitação do engajamento : o(s) contratante(s) vendeu(ram) efetivamente seu(s) serviço(s). PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

14. Exemplo de Protocolo ... continuação Comentários ... • O CNET é uma generalização da abordagem cliente/servidor • O CNET resolve o problema de distribuição de tarefas : • sem utilizar uma zona de memória comum e • sem a necessidade de identificar precisamente o destinatário da mensagem como por exemplo nos sistemas baseados em atores Se nenhum agente satisfaz os critérios da chamada de oferta,o contrato não é alocado. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

15. Exemplo de Protocolo ... continuação Limites • O CNET não apresenta um modelo que permite levar em conta de modo eficiente a relocação de tarefas, seja no caso : • de falha de sistema ou • de problema de estrangulamento. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

16. Sistemas Multi-agente :Domínios de Aplicação Resolução distribuída de problemas Resolução de problemas Resolução de problemas distribuídos Técnicas distribuídasde Resolução de problemas Sistemasmulti-agente Simulação multi-agente Construção demundos hipotéticos Robótica distribuída Concepção kénéticade programas PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

17. Sistemas Multi-Agente :Resolução distribuída de problemas Características : • é possível efetuar uma tarefa complexa através de um conjunto de especialistas que dispõem de competências complementares • é a expertise ou o modo de resolução que é distribuído, sem que o domínio o seja Exemplos : • Construção de um carro de corrida, especialistas : • Motores, escolha e teste de pneumáticos, chassis e suspensão, combustível, gestão da corrida + interface com o piloto. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

18. Exemplo de Resolução distribuída ... Sistema CONDOR: [Iffenecker & Ferber 1992] • envolvendo especialistas em concepção, montagem, materiais, planejamento, marketing, etc. • os especialistas são representados sob a forma de um conjunto de agentes • os agentes possuem sua própria expertise e intervêm em diferentes momentos durante a realização do produto PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

19. Exemplo de Resolução distribuída ... continuação Organização do CONDOR : • o sistema assume a forma de uma arquitetura de quadro negro ; • representa grupos de trabalhos : • o grupo “qualidade” ; • o grupo “decisão” ; • o grupo “laboratório de pesquisa” ; • cada grupo trabalha utilizando seu próprio protocolo de automatização de fluxo de informação, igual o “work flow” atual. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

20. Exemplo de Resolução distribuída ... continuação KBS-SHIP : • um sistema dedicado ao monitoramento e manutenção de equipamentos de um navio comercial. • o sistema integra vários sistemas especialistas : • pilotagem, carregamento de frete, manutenção dos equipamentos eletrônicos, diagnóstico de falhas, etc. • eles operam sobre uma arquitetura SMA, controlado por um Expert encarregado da gestão das comunicações via uma rede Ethernet e da resolução de conflitos entre os agentes. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

21. Exemplo de Resolução distribuída ... continuação Flavors Paint Shop : • um sistema de controle de processos industrial utilizado para pintar caminhões. • Problema : na saída de uma linha de montagem • os caminhões devem ser pintados de uma dada cor e em função dos desejos dos clientes • o número de postos de pintura é inferior ao número de cores disponíveis • a mudança de configuração dos postos eleva o consumo de matéria e de tempo PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

22. Exemplo de Resolução distribuída ... continuação Características do sistema Flavors Paint Shop : • cada posto de pintura é um agente • quando um posto está livre, ele aceita um novo caminhão para ser pintado (os caminhões são colocados em uma fila de espera) • regras de escolha: • pegar o primeiro caminhão da fila que requer a mesma cor que está disponível no momento • se não há caminhão desta cor, pegar o caminhão mais prioritário e alocar ao posto a cor requerida • se não há caminhão prioritário, pegar o próximo da fila e alocar ao posto a cor requerida PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

23. Exemplo de Resolução distribuída ... continuação Resultados do sistema Flavors Paint Shop : • redução drástica do custo de manutenção do sistema • redução (50%) das operações de troca de pintura • economia de um milhão de dólares por ano • o sistema pode levar em conta, sem maiores problemas, as falhas de postos de pintura PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

24. Sistemas Multi-Agente :Resolução distribuída de problemas distribuídos Características: • o domínio é distribuído • os agentes podem ter competências parecidas Exemplos : • monitoramento de redes de energia ou de telecomunicações, • a supervisão é dsitribuída sobre cada um dos nós • a percepção distribuída (ex. DVMT) PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

25. Exemplo de resolução distribuída de problemas ... continuação Sistema IDEAL[Onera e Alcatel-Alsthom] • um sistema SMA dedicado ao monitoramento e diagnóstico de redes de telecomunicações • IDEAL compreende três tipos de agentes : • supervisor, encarregado de localizar e diagnosticar falhas • acompanhamento, encarregado de manter a coerência entre o estado real da rede e a visão dos agentes • operador de manutenção, encarregado de executar testes e reparar elementos da rede PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

26. Exemplo de resolução distribuída de problemas ... continuação Características dos agentes do IDEAL : • apresentam uma arquitetura de quadro negro • cada agente tem um conjunto de módulos: • comunicação, que gerencia os protocolos de comunicação • expert, que contem os conhecimentos relativos a supervisão da rede • cooperação, que gerencia as tabelas de conhecidos (acquaintance), a representação de si e os modelos de diálogo • visualizador, que permite ao usuário, através de uma interface gráfica, acompanhar o funcionamento do agente e intervir se necessário • controle, que gerencia o conjunto de atividades dos agentes PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

27. Sistemas Multi-Agente :Resolução por coordenação Problema : • Encontrar uma solução para um problema cujo enunciado é bem definido e o conjunto de informações é inteiramente disponível. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

28. Exemplo de resolução ... • determinar uma alocação de tarefas para uma máquina • definir a agenda de um colega • dar a seqüência de ações a ser executada para sair de um labirinto ou para disparar um míssil • resolver quebra-cabeça ou demonstrar um teorema • empilhar cubos ou componentes mecânicos PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

29. Exemplo de resolução ... continuação Eco-Resolução • Problema : empilhamento de cubos • Iniciativa : o problema é visto como um SMA • cada cubo é um agente • os agentes buscam incessantemente satisfazer seus objetivos • as relações são restrições que os agentes devem respeitar PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

30. Sistemas Multi-Agente :Simulação multi-agente Características e Utilização • utiliza-se a simulação para tentar explicar e prever fenômenos naturais : • física, química, • biologia, ecologia, • geografia e • ciências sociais • os modelos são dados sob a forma de relações matemáticas entre variáveis que representam grandezas físicas mesuráveis no mundo real. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

31. Exemplo simulação ... continuação Presa-Predador • dN1 = r1N1 - PN1N2 dN2 = aPN1N2 - d2N2 dt dt • P : coeficiente de destruição (predador) • N1 e N2 : as números de presa e predadores • a : eficiência que os predadores convertemos alimentos em descendentes • r1 : determina a fecundidade das presas • d2 : a taxa de mortalidade dos predadores PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

32. Exemplo simulação ... continuação Problemas da simulação apenas numérica • os modelos matemáticos ligam unicamente parâmetros que se situam todos ao mesmo nível de análise. • Ex. é impossível ligar o tamanho do efetivo as tomadas de decisões efetuadas pelos indivíduos Pode-se dizer, que estes níveis de análise são isolados, à medida que é impossível fazer corresponder os comportamentos efetuados a um nível micro as variáveis globais mesuráveis a um nível macro. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

33. Exemplo simulação ... continuação Complexidade e realismo dos parâmetros na simulação apenas numérica • para ser utilizável e corresponder a realidade, as equações comportam um grande número de parâmetros difíceis a estimar e sem realismo • o coeficiente de eficiência a é bastante pobre Não é considerado o conjunto de comportamentos complexos que podem ter um impacto direto sobre a fecundidade : • hierarquia e dominação, estratégia sexual, • utilização do território e construção de abrigos. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

34. Exemplo simulação ... continuação Dificuldade em modelar as ações • como levar em conta as ações dos indivíduos, bem como as modificações efetivas do ambiente decorrente de seus comportamentos ? Em particular sabendo que, os fenômenos coletivos resultam de um conjunto de tomadas de decisões individuais, que lavam em conta os comportamentos dos outros atores do sistema PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

35. Exemplo simulação ... continuação Qual é o interesse da simulação multi-agente? É poder levar em conta • tanto os parâmetros quantitativos • parâmetros numéricos • quanto as informações qualitativas • comportamentos individuais, recorrendo eventualmente à estratégias de raciocínio PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

36. Exemplo simulação ... continuação Vantagens da modelagem multi-agente • é possível integrar na mesma modelagem, equações diferencias e comportamentos baseados em regras simbólicas • é fácil integrar modificações, onde cada enriquecimento do modelo é realizado pela adição de novas regras de comportamento, agindo a nível de indivíduo • os indivíduos guardam suas identidades • é possível acrescentar novos tipos de agentes, dispondo de seus próprios modelos de comportamento, que irão interagir com os agentes já definidos. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

37. Exemplo simulação ... continuação Exemplo: modelagem de uma floresta. • pode-se introduzir novas espécies animais ou vegetais e analisar suas interações com aquelas já modeladas. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

38. Exemplo simulação ... continuação Projeto SIMDELTA[Cambier et al. 1992] • um simulador para sintetizar os conhecimentos de um conjunto de especialistas em : • ecologia, biologia, antropologia, etc. • conhecimentos adquiridos após vários anos de estudos sobre sistema de pesca do delta central do Nigéria. Objetivo do projeto : modelar informações : • quantitativas (a evolução das enchentes) • qualitativas (as técnicas de pesca praticadas) PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

39. Exemplo simulação ... continuação Características do SIMDELTA : • Permite simular, em mesmo tempo, a dinâmica da população de peixes, incluindo : • fatores biológicos e topologicos na dinâmica da população ; • Os agentes são: • baldes de peixes • pescadores OBS : estes fatores afetam a evolução da população e a tomada de decisão dos pescadores. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

40. Exemplo simulação ... continuação Definição dos agentes SIMDELTA • os biotipos • representam porções do ambiente • os peixes • possuem um comportamento bastante reativo • os pescadores • comportamento de agentes cognitivos PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

41. Exemplo simulação ... continuação Ambiente = Biotipos Conexões entre biótipos mudam em função do nível das águas PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

42. Exemplo simulação ... continuação Para cada biotipo : • uma função de recurso, indica a quantidade de alimento disponível para uma população de peixes em função do tempo Baldes de peixes (agentes): • representam conjuntos de peixes • parâmetros estratégicos para a adaptação: • tamanho e número de ovos, processo de migração, regime, etc. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

43. Exemplo simulação ... continuação Cada pescador • é representado por um agente cognitivo • seu comportamento é descrito por um sistema baseado em conhecimentos, envolvendo: • uma base de dados, que contem suas crenças e sua memória de pescador • um sistema de regras, que representa sua estratégia cognitiva para explorar os biotipos PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

44. Exemplo simulação ... continuação Testes feitos sobre SIMDELTA • estudo sobre a dinâmica de uma população de peixes em função de um esforço de pesca cada vez maior. • dados para a simulação : • o comportamento de peixes de água doce e • os conhecimentos dos biologistas a respeito da reprodução, crescimento, migração e mortalidade dos peixes PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

45. Exemplo simulação ... continuação Projeto SIMPOP [Bura et al. 1993] Objetivo : • modelar a dinâmica de evolução de um sistema de cidades, em particular : • a gênese (formação dos seres) e • o desenvolvimento e a concentração das funções urbanas em diferentes níveis, durante um período de tempo (+/- 2000 anos) PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

46. Exemplo simulação ... continuação Características do SIMPOP • o ambiente é representado por um conjunto de “lugares” de tamanhos e formas variadas (essencialmente quadradas e hexagonais). • estes elementos são caracterizados : • pela sua natureza : planícies, montanhas, mares, pântanos ; • pelos seus recursos naturais : agricultura, pesca, minerais ; • pelas vias de comunicação : rios, estradas, etc. • os recursos correspondem o potencial que uma população tem para explorar a produtividade levando em conta as possibilidades técnicas ou as atividades de um povoado vizinho PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

47. Exemplo simulação ... continuação Agentes do SIMPOP • cada lugar é representado por um agente “cidade”, que pode ser um povoado ou uma metrópole • as características das cidades • número de habitantes, • riqueza econômica e • funções (agricultura, economia, indústria, administração). PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

48. Exemplo simulação ... continuação Comportamento de um agente cidade • é dado pela soma dos comportamentos de seus habitantes • os habitantes são representados por funções econômicas, correspondendo aos principais grupos econômicos • Ex. em um povoado a maior parte de sua população é associada a função agrícola. PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin

49. Exemplo simulação ... continuação Comentários • as principais entidades do sistema são os agentes “cidade” • os agentes “cidade” são imóveis • as interações entre estes agentes se dão através de transferências de: • bens, valores monetários, serviços e habitantes ; • as transferências se exprimem sob a forma de mecanismos de ofertas e demandas entre as cidades ; • certas cidades tendem a crescer e vários fenômenos locais vão reforçar as diferenças entre elas, de tal maneira, a formar uma espécie de “hierarquia” de cidades (seu tamanho e sua riqueza). PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin