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Introdução a Sistemas Multi-Agentes. Viviane Torres da Silva viviane.silva@ic.uff.br http://www.ic.uff.br/~viviane.silva/2010.1/isma. Disciplina. Objetivos: Apresentar as propriedades e características dos agentes de software e dos sistemas multi-agentes

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Presentation Transcript
introdu o a sistemas multi agentes

Introdução a Sistemas Multi-Agentes

Viviane Torres da Silva

viviane.silva@ic.uff.br

http://www.ic.uff.br/~viviane.silva/2010.1/isma

disciplina
Disciplina
  • Objetivos:
    • Apresentar as propriedades e características dos agentes de software e dos sistemas multi-agentes
    • Apresentar as técnicas de desenvolvimento destes sistemas
  • Atendimento:
    • Quinta: 18:00 as 19:00 (marcar antes)
  • Avaliação:
    • Trabalhos realizados em dupla ou individualmente
    • Apresentação de artigo em sala
    • (ApArtigos + Trab 1 + Trab 2) / 2 >= 6
    • Trab1 e Trab2: monografia + apresentação oral
introdu o
Introdução
  • Apresentação de artigo
  • T1:
    • Monografia ou Trabalho prático
      • Monografia de aproximadamente 10 páginas: descrição de um tema
      • Trabalho prático: modelar/implementar um sistema
    • Apresentação oral
  • T2:
    • Monografia ou Trabalho prático
      • Monografia de aproximadamente 20 páginas: descrição de um tema
      • Trabalho prático: modelar/implementar um sistema
    • Apresentação oral
conte do
Conteúdo
  • Introdução a Agentes de Software
    • Agentes x Objetos, e os Sistemas Multi-Agente
  • Modelagem de SMA
    • Metodologias para SMA
    • Linguagens de modelagem para SMA
  • Implementação de SMA
    • Frameworks e arquiteturas para SMA
    • Linguagens de programação para SMA
  • Características específicas de SMA
    • Sociedade de agentes
    • Confiança e Reputação
    • Comunicação
    • Negociação e Argumentação
    • Planejamento
    • Aprendizagem
    • Capacidade de Raciocinar
bibliografia
Bibliografia
  • Wooldridge, Michael. Introduction to Multi-agent Systems. John Wiley and Sons, 2002
  • Jennings, Nick; Wooldridge, Michael J. Agent technology: foundations, applications, and markets. Berlin: Springer, 1998
  • Henderson-Sellers, Brian; Giorgini, Paolo. Agent-oriented methodologies. Hershey, PA: Idea Group Pub., 2005
  • Weiss, Gerhard. Multiagent systems: a modern approach to distributed artificial intelligence. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1999
  • Ferver, Jacques. Multi-agent systems: An introduction to distributed artificial intelligence. Addison-Wesley, 1999
  • Bordini, Rafael; Dastani, Mehdi; Dix, Juergen; Seghrouchni, Amal, A. Multi-Agent Programming: Languages, Platforms and Applications. Springer, 2005
motiva o sistemas complexos i ii
Motivação: Sistemas Complexos I/II
  • Executam para alcançar nossos objetivos
  • Interagem com outros sistemas
  • Necessitam cooperar / competir com outros sistemas para alcançar os objetivos
  • Necessitam executar de maneira independente
  • Se adaptam a mudanças no ambiente
  • São distribuídos e heterogêneos
quando utilizar agentes de software
Quando utilizar agentes de software?
  • Quando a tarefa é grande e complexa
  • Quando é necessário que as decisões sejam feitas com rapidez
  • Quando envolvem riscos as pessoas
  • Quando é muito caro ou difícil manter um grupo de pessoas controlando um software (ou um robô)
defini o agentes
Definição: Agentes
  • Dicionário: (dictionary.com)
    • Uma pessoa ou coisa que atua ou que tem o poder de atuar
    • Aquele que atua em benefício de outro
  • “Um agente é um sistema informático situado em um ambiente que é capaz de realizar ações de forma autônoma / independente para conseguir seus objetivos.” [Wooldridhe, 1997]
  • Não existe uma definição que seja precisa e utilizada por todos os pesquisadores
algumas caracter sticas
Algumas características
  • É capaz de atuar em um ambiente
  • Tem uma visão parcial do ambiente
  • É capaz de perceber as mudanças do ambiente
  • Pode se adaptar a mudanças do ambiente
  • Pode se comunicar através de troca de mensagem com outros agentes
  • Atua sem a necessidade de mandar atuar
  • Está orientada por um conjunto de objetivos
  • Pode aprender e raciocinar
aplica es com agentes i v
Aplicações com agentes I/V
  • Controle de tráfico aéreo:

¿Como funciona?

    • Sistema chamado OASIS e implementado no aeroporto de Sydney
    • Os agentes representam tanto o avião como os distintos sistemas de controle de tráfico
    • Quando um avião entra no espaço aéreo de Sydney, o sistema associa um agente com a informação do avião (tamanho do avião, quantidade de combustível, …) e os objetivos do avião (aterrissar em uma determinada pista a uma determinada hora)
    • Os agentes controladores de tráfico controlam os agentes que representam os aviões

¿Por que agentes?

    • A metáfora do agente provê uma maneira útil e natural para modelar os componentes autônomos do mundo real.
aplica es com agentes ii v
Aplicações com agentes II/V
  • Aplicações de medicina:

¿Por que agentes?

    • Distribuição: Conhecimento para solucionar um problema está distribuído em diferentes lugares
    • Interação / Coordenação: A solução de um problema depende da coordenação das tarefas que serão realizadas por diversos indivíduos com diversas habilidades e competências
    • Complexidade: Problema usualmente decomposto em subproblemas
    • Pró-atividade: Os agentes realizam tarefas que são de benefício para o usuário sem que este seja solicitado
    • Autonomia: Cada agente toma suas próprias decisões baseando-se no seu estado interno e na informação que recebe do usuário e de outros agentes
aplica es com agentes iii v
Aplicações com agentes III/V
  • Aplicações em medicina:
    • Gestão de transplantes de órgãos
    • Busca informação médica na Web: MARVIN
      • http://www.hon.ch/Project/Marvin_project.html
    • Monitoramento e diagnóstico de pacientes cardíacos: Guardian
      • http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=00653225
    • Formação de médicos: Amplia
      • http://www.inf.ufrgs.br/~dflores/AMPLIA/
    • Atendimento as pessoas de terceira idade: TeleCARE
      • http://www.uninova.pt/~telecare/telecare2004/TELECARE2004_Camarinha-Matos_Afsarmanesh.pdf
aplica es com agentes iv v
Aplicações com agentes IV/V
  • Aplicações de recuperação da informação:

Como funciona?

    • Sistema chamado Letizia e desenvolvido pelo MIT
      • http://web.media.mit.edu/~lieber/Lieberary/Letizia/Letizia-Intro.html
    • O agente observa o comportamento do usuário (páginas web que acessa) e tenta inferir seus gostos automaticamente
    • Agente de informação: Tem acesso a diversas fontes de informação e são capazes de analisar e manipular a informação obtida

Por que agentes?

    • Necessidade de automação na busca por informação qualificada
    • É capaz de armazenar, aprender e manejar as preferências e gostos de usuários
    • É capaz de se comunicar com os provedores de informação
    • Necessidade de adaptar-se a mudanças no seu ambiente
outras aplica es v v
Outras aplicações V/V
  • Comercio eletrônico
    • Agentes podem planear, negociar, argumentar,…
  • Gestão de processos (workflow)
  • Jogos e Robótica
  • Controle de satélites
    • NASA está tentando fazer com que os satélites sejam más autônomos, aumentando a capacidade de tomar decisões
evolu o dos parad gmas da es
Evolução dos Paradígmas da ES

Linguagem Assembly

Abstração Funcional

Programação Estruturada

Orientação a Objetos

Orientação a Componentes

...

Agentes de Software

Abstrações determinadas pela arquitetura da máquina

Tempo

Abstrações determinadas pelo domínio do problema

interatividade habilidade social
Interatividade (Habilidade Social)
  • A vida real é um ambiente multi-agente, i.e, com vários agentes executando de um vez
  • Muitas vezes os objetivos só podem ser cumpridos quando ocorre cooperação entre os agentes
  • Os agentes são capazes de interagir com outras entidades do sistema
  • Diferentemente dos objetos, os agentes não interagem chamando método de outros agentes. Os agentes enviam mensagens a outros agentes
  • Os agentes decidem a quem irão responder
    • Um agente pode decidir não responder a uma mensagem de outro agente, os objetos no podem
reatividade adaptabilidade
Reatividade (Adaptabilidade)
  • Ambiente fixo x ambiente variável
  • Em vida real: as cosas mudam, a informação está incompleta, o ambiente é variável
    • A maioria dos ambientes são dinâmicos
  • É difícil criar programas para domínios dinâmicos
    • Possibilidade de falha
  • Um agente reativo mantém uma interação contínua com o ambiente, e responde as mudanças que ocorrem nele (se adapta).
pr atividade orienta o a objetivos
Pró-atividade (Orientação a objetivos)
  • Reagir a um ambiente é fácil
    • estímulo  regra de resposta
  • Mas queremos que os agentes façam coisas para nós
  • E que tenham um comportamento orientado a objetivose não a tarefas
  • Um agente proativo
    • é capaz de executar para cumprir seus objetivos,
    • não faz falta que o mande fazer algo,
    • não está guiado somente pelos eventos do ambiente,
    • tem iniciativa e reconhece oportunidades.
autonomia
Autonomia
  • Um agente autônomo:
    • trabalha sem a intervenção direta do usuário (não é necessário mandar para o agente execute)
    • é capaz de selecionar o objetivo que irá intentar cumprir (pode ser capaz de criar novos objetivos)
    • tem (certo) controle sobre seu estado e seu comportamento
      • Só o agente é capaz de modificar seu estado
      • O agente decide o que irá fazer
reatividade x pr atividade
Reatividade x Pró-atividade
  • Reatividade: queremos que nosso agente seja reativo, que responde as mudanças do ambiente a tempo e de maneira apropriada
  • Pró-atividade: queremos que nosso agente trabalhe de acordo com seus objetivos
  • Estas duas propriedades podem conviver
  • Criar um agente onde estas duas propriedades estejam balanceadas é um problema de pesquisa

Agente mixto

Agente pró-ativo

Agente reativo

interatividade x autonomia
Interatividade x Autonomia
  • Interatividade: agente interage com outros agentes para alcançar seus objetivos
  • Autonomia: agente é capaz de fazer todas suas tarefas sem depender de ninguém

Interação

-

+

Autonomia

-

+

outras propriedades
Outras Propriedades
  • Mobilidade: Mover de um computador a outro em una rede preservando seu estado
  • Racionalidade: os agentes irão atuar para cumprir seus objetivos y no irão atuar de maneira a prevenir que os objetivos se cumpram

Um agente pode decidir:

    • que objetivo tentar atingir ou qual evento reagir
    • como atuar para conseguir um objetivo
    • suspender ou abandonar uma objetivo para dedicar-se a outro
  • Aprendizagem: o agente melhora seu rendimento com o passar do tempo
entidade agente ou objeto
Entidade (Agente ou Objeto)
  • Toda entidade tem:
    • Estado + comportamento
    • Reação com outras entidades
  • Estado: armazena informações
  • Comportamento: conjunto de tarefas que a entidade pode executar
  • Relacionamento: define como as entidades estão relacionadas, conectadas
objeto
Objeto
  • Estado: atributos
    • Armazena informação sobre o objeto e sobre outras entidades do sistema (podem armazenar outros objetos)
  • Comportamento: métodos
    • São tarefas que podem ser executadas
    • As operações podem modificar o estado do objeto
comunica o entre objetos
Comunicação entre Objetos
  • Envio de mensagem >> Chamada de método
  • Resposta >> Execução do método e envio da resposta
  • Sempre que um objeto envia uma mensagem a outro objeto este responde
objeto tradicional
Objeto (tradicional)
  • Tem controle do seu estado (encapsulamento)
  • Pode modificar seu estado mas não pode adicionar novos tipos de informação
  • Não tem controle de seu comportamento
  • Não pode modificar seu comportamento
  • Os objetos são entidades passivas
    • Só executam quando outras entidades pedem
agente
Agente
  • Estado: crenças, objetivos, planos e ações
  • Crenças: conhecimento sobre si mesmo, sobre o ambiente e sobre outras entidades
    • Tudo que o agente sabe, suas memórias e suas percepções
  • Objetivos: estados futuros donde o objeto quer chegar ou desejo que ele quer satisfazer
agente31
Agente
  • Ações: execução dos agentes
    • Ex.: modificar seu estado, enviar e receber mensagens
  • Planos: composto por um conjunto de ações
    • Descrevem a ordem de execução das ações
    • Possibilitam que o agente alcance seus objetivos ou que satisfaça seus objetivos
    • Estão relacionados com os objetivos
agente32
Agente
  • Comportamento:
    • Execução dos planos e, conseqüentemente, das ações
    • Os planos são executados de acordo com os objetivos
    • Objetivos com maior prioridade são selecionados primeiro
  • A definição do comportamento do agente é parte de seu estado “mental”.
comunica o entre agentes
Comunicação entre Agentes
  • Envio de mensagem >> Envio de una carta (pedido, informação,…)
  • Resposta >> Envio de outra mensagem
  • Utilizam uma linguagem de comunicação
  • Agentes podem não responder quando recebem uma mensagem de alguém
agente34
Agente
  • Tem controle de seu estado
  • Pode modificar seu estado e pode adicionar novas informações
    • Crenças e objetivos
  • Tem controle de seu comportamento
  • Pode modificar seu comportamento (podem criar novos planos e aprender novas ações)
    • Aprendizagem
  • Os agentes são entidades ativas
    • Executam sem que alguém peça
objeto35
Estado:

Pode modificar mas não pode adicionar novas

Informações

Comportamento

Não tem controle de seu comportamento

Necessita estímulos externos para executar

Responde todas mensagemque recebe

Comportamento predeterminado

Estado mental:

Guarda informações sobre seu comportamento

Pode modificar e adicionar informação

Comportamento:

Tem controle de seu comportamento

Não necessita estímulos para executar

Pode não responder uma mensagem

Pode modificar seu comportamento

Objeto

Agente

agentes e objetos
Agentes e Objetos
  • Agentes são autônomos:Ex: Agentes decidem quando executar uma ação requerida por outro agente
  • Agentes são inteligentes:Agentes podem modificar seu comportamento (reatividade, pró-atividade, habilidade social, aprendizagem…)
  • Agentes são entidades ativas:Uma sistema muli-agentes é tipicamente composto por várias threads, onde cada agente tem uma ou mais threads de execução que executam sem intervenção do usuário