1 / 24

Agentes inteligentes e sistemas multiagentes

Agentes inteligentes e sistemas multiagentes. Disciplina de Inteligência Artificial Prof.: Guilherme Bastos Alvarenga Anderson de Rezende Rocha Elmo Melquíades de Souza Júnior Júlio César Alves {undersun, elmojunior, jcalves}@comp.ufla.br. Roteiro. Introdução Histórico Motivação

rhys
Télécharger la présentation

Agentes inteligentes e sistemas multiagentes

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Agentes inteligentes e sistemas multiagentes Disciplina de Inteligência Artificial Prof.: Guilherme Bastos Alvarenga Anderson de Rezende Rocha Elmo Melquíades de Souza Júnior Júlio César Alves {undersun, elmojunior, jcalves}@comp.ufla.br

  2. Roteiro • Introdução • Histórico • Motivação • Metáforas de inteligência • Definições • Abordagens de resolução de problemas • RDP • SMA

  3. Roteiro • SMAs reativos • SMAs deliberativos • Jogo rápido: RDP ou SMA? • Problemas enfrentados em IAD • Aplicações • Conclusões e perspectivas • Bibliografia • Questões

  4. Introdução • Busca por sistemas tomadores de decisão • Origem da Inteligência Artificial Distribuída • IA clássica vs. IAD • Dilema de Inteligência Artificial

  5. Histórico • Sistemas de reconhecimento da fala • HEARSAY-II • Blackboard (Quadro negro) • Beings • Recursos compartilhados • Estruturas de controle complexas • Comportamentos sofisticados... • Programação orientada a objetos • Sistemas abertos

  6. Motivação • Inúmeras aplicações atualmente • Controle de tráfego aéreo • Indústrias • Gerência de negócios • Interfaces homem-computador • Aplicações distribuídas • Aplicações para internet • etc.

  7. Metáforas de inteligência • Empresas competitivas • Times de futebol • Colônias de formigas • O que é inteligência? O que a caracteriza? Recomenda-se não tentar entender a possível inteligência em uma máquina comparando com o que se entende por inteligência humana. (Chandraksekaran)

  8. Definições • Agente • Sociedade • Ativo • Ambiente • Aberto • Fechado • Interação • Organização • Estruturas de autoridade • Táticas de controle • Tipos pares (conhecimento, ação) • Restrições de comunicação • KQML • Blackboard • Direta

  9. Abordagens de resolução de problemas • Pode ser dividida em RDP e SMA • RDP  Resolução Distribuída de Problemas • SMA Sistemas MultiAgentes

  10. Resolução Distribuída de Problemas • Agentes concebidos para resolver o problema em particular; • Define-se uma organização para restringir o comportamento destes agentes; • A comunicação deve seguir certos pré-requisitos; • Execução concorrente dos agentes;

  11. Resolução Distribuída de Problemas • Os agentes são cooperativos; • Não necessariamente a mesma estratégia de solução • Existe uma noção de controle global do sistema; • Concepção fechada de mundo; • Reutilização?

  12. Figura 1: Abordagem RDP

  13. Sistemas multiagentes • Os agentes devem ser capazes de decompor as tarefas • Os agentes são autônomos • Os agentes são capazes de resolver problemas seus e os outros que surgirem no ambiente • Os agentes podem entrar e sair do ambiente a qualquer momento • Capazes de reconhecer modificações no ambiente

  14. Figura 2: Abordagem SMA

  15. SMAs reativos • Não há representação do ambiente • Não há memória das ações • Organização é etológica • Há grande número de membros.

  16. SMAs deliberativos • Pontos importantes nos SMAs Deliberativos • Organização • Cooperação • Negociação • Comunicação • Representação explícita de seu ambiente;

  17. SMAs deliberativos • Possuem memória; • Comunicação modo direto; • Mecanismo de controle é deliberativo; • Modelo de organização baseado nos modelos sociológicos; • Uma sociedade contém tipicamente poucos agentes, na ordem de uma dezena.

  18. Jogo rápido: RDP ou SMA • RDP é um subconjunto de SMA • SMA fornece uma base para RDP • SMA e RDP são agendas de pesquisa complementares

  19. Problemas em IAD • Descrição, decomposição e alocação de tarefas; • Interação, linguagem e comunicação; • Coordenação, controle e comportamento coerente; • Conflito e incerteza; • Linguagens e ambientes de programação;

  20. Aplicações • IBM Aglets SDK, Mitsubishi’s Concordia e General Magic and Telescript • NALAMAS: Natural Language Multi-Agent Systems • Operação descentralizada de sistemas hidrotérmicos em ambiente de mercado

  21. Aplicações • Modelagem de STI Multiagente • Simulação inteligente de mercados eletrônicos • Sistema de agentes disponibilizadores de serviços de viagens • Sistema multiagente para marcação automática de reuniões

  22. Conclusões e perspectivas • Revolução na forma de resolver e de de pensar os problemas. • Reinvenção de conceitos: vida artificial, telecomunicações, recuperação de informações, linguagens de programação. • A internet como meio de expansão: caldo de cultura.

  23. Referências • O artigo escrito bem como todas as referências bibliográficas estão em: www.comp.ufla.br/~undersun/ia

  24. Questões ? ? ?

More Related