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SISTEMAS MULTIAGENTES

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Title: SISTEMAS MULTIAGENTES Author: FRED Last modified by: Fred Created Date: 7/14/1998 10:05:56 AM Document presentation format: Apresenta o na tela (4:3) – PowerPoint PPT presentation

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Title: SISTEMAS MULTIAGENTES


1
SISTEMAS MULTIAGENTES
  • Prof. Fred Freitas - fred.freitas_at_tci.ufal.br

2
Índice
  • Inteligência centralizada x distribuída
  • Motivações
  • Classificações
  • Resolução distribuída de problemas - RDP
  • Sistemas Multiagentes - SMAs
  • SMAs Reativos
  • SMAs Cognitivos
  • Comunicação entre agentes cognitivos
  • Noções fraca e forte de agente
  • Sistemas Híbridos
  • Problemas em IAD
  • Aplicações

3
Inteligência Centralizada ou Distribuída ?
  • Visão de Inteligência Coletiva ou individual?
  • Não aproveitamos muito o trabalho alheio.
  • A Internet nos faz trabalhar de forma mais
    inteligente (nenhum componente é crítico).
  • Resolução de problemas Há alguns cuja solução é
    inerentemente distribuída ou fica mais fácil
    distribuindo!
  • Agentes sem inteligência podem em conjunto gerar
    algo inteligente?
  • A inteligência de cada ser humano é centralizada
    ou distribuída ??

4
Histórico
  • HEARSAY II Corkill et al.73
  • Arquitetura de quadro-negro.
  • Sociedade da Mente Minsky78
  • Distribuição, independência e emergência.
  • Contract Net Smith 82
  • Leilão de tarefas.
  • Robôs reativos Brooks 86
  • Arquitetura de subsunção (taxonomia).

5
Sociedade da Mente Minsky
  • Uma porção de agências por mente!
  • Ações/soluções emergem das interações entre as
    agências
  • Conflitos
  • Metas (prazer, dor)
  • diferentes representações neurais e simbólicas
  • mecanismos de controle e vias,
  • Garis
  • Ativadores
  • memória de agentes
  • reuso criativo
  • hierarquias de sociedades
  • Scripts
  • habilidades construídas a partir de somas
  • teias de RNAs
  • Aceitam-se ambiguidades e erros!

6
Sociedade da Mente Minsky
7
Exemplo
  • O Quebra-cabeça dos N(8) números é um
    NP-completo.
  • A-3x3 peças
  • IDA-4x4 peças
  • RTA-5x5 peças
  • Sem escalabilidade
  • RDP-testes c/30x30!
  • Cd peçaag.reativo.
  • A solução emergiu das interações entre eles.
  • Primitivas de satisfação, fuga e agressão, c/
    pontuação por distância, restrições de
    trancamento, loops e pontas.

8
Quebra-cabeça dos N números
9
Quebra-cabeça dos N números
E B C A H F
D G
Bloqueado Ativo
10
Quebra-cabeça dos N números
E B C A H F
D G
Bloqueado Ativo
11
Quebra-cabeça dos N números
B C E A H F
D G
Ativo
12
Quebra-cabeça dos N números
B C H A G E
F D
Ativo
13
Quebra-cabeça dos N números
A B C G H E F
D
Bloqueado Ativo
14
IA Clássica
  • Metáfora psicológica uma pessoa ou entidade
    resolve o problema.
  • Inteligência atomizada, restrita aos micro
    aspectos de sua própria racionalidade.

15
IA Distribuída - Sistemas Multiagentes
  • Complementa a metáfora psicológica com uma
    sociológica.
  • As soluções emergem de ações e interações
    produtivas entre agentes autônomos.
  • Relacionada aos macro aspectos dos agentes
    agentes enquanto sociedade.
  • Inspirada também em linguística, sociologia,
    economia, filosofia, biologia ...

16
IA e SD
  • Resolução de Problemas
  • Aprendizado
  • Simbólico
  • Conexionista
  • Dedução e inferência
  • Processamento de Linguagem Natural
  • Sistemas Especialistas
  • Agentes
  • Interconexão de máquinas, sistemas, redes, etc
  • Heterogeneidade
  • Comunicação
  • Concorrência
  • Compartilhamento de recursos
  • Objetos Distribuídos
  • Escalabilidade
  • Transparência

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IA Distribuída (IAD)
  • Não é IA paralela, nem Sistemas Distribuídos.
  • Resolução grupal de problemas, através de
    cooperação (diferente de colaboração).
  • Grande interatividade e capacidade de
    comunicação.
  • Organização - meios que garantam a convergência
    Estruturas de autoridade e controle divididos.
  • Divisão de conhecimento e recursos.

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Motivações de Multiagentes
  • Avanços científicos grandes redes heterogêneas
    abertas, concorrência, sistemas distribuídos,
    bibliotecas digitais
  • Interdependências complexas
  • Não há controle global
  • Limitação de recursos e de racionalidade
  • Problemas grandes e complexos, experimentação
  • Domínios distintos
  • Recuperação de informações(IR), Mineração de
    Dados e Mediação de alto nível.
  • Internet!
  • Simulação de sistemas naturais e sociais, jogos

19
Classificações em IAD
  • Divisão de tarefas
  • Resolução Distribuída de Problemas - RDP
  • Sistemas Multiagentes - SMAs
  • Inteligência de cada agente
  • Reativos
  • Cognitivos
  • Cooperação
  • Cooperativos
  • Competitivos

20
Resolução Distribuída de Problemas - RDP
  • Ênfase no global modelo, problema e critérios de
    sucesso.
  • Objetivos da sociedade.
  • Colaboração entre agentes distribuídos.
  • ETarefas,ambiente.
  • Smodelo dos agentes e esquema de resolução das
    tarefas.

21
RDP
Problema
Divisão em subproblemas
Concepção
Projeto das Organizações
Projeto das Interações
Projeto dos Agentes
Resolução
22
Sistemas Multiagentes - SMA
  • Ênfase no local modelo, problema e critérios de
    sucesso.
  • Objetivos dos agentes.
  • Coordenação entre agentes num mesmo ambiente.
  • Eagentes,ambiente.
  • Starefas resolvíveis e esquema de resolução das
    tarefas.

23
SMA
Concepção
Projeto das Organizações
Projeto das Interações
Projeto dos Agentes
Resolução
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SMAs Reativos X SMAs Cognitivos
  • Conhecimento implícito
  • Não-histórico
  • Behaviorista ou positivista
  • Reativo
  • Comunicação indireta
  • Inspirado em coletivos de animais
  • Uma porção de agentes
  • Conhecimento explícito
  • Mentalista e histórico
  • Subjetivista (BDI)
  • Deliberativo
  • Comunicação direta
  • Inspirado nas sociedades humanas
  • Poucos agentes

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SMAs Reativos
  • R. Brooks 86 - Arquitetura de subsunção
    (taxonomia) Controlar robôs físicos (dinamismo e
    desconhecimento).
  • Inteligência pode ser gerada sem conhecimento
    explícito ou raciocínio abstrato!
  • É uma propriedade emergente de certos sistemas
    complexos.
  • A inteligência real está situada no mundo, e não
    em sistemas desincorporados ( especialistas,
    provadores, etc)!
  • Comportamento inteligente emerge das interações
    com o ambiente.
  • Competição entre camadas hierárquicas.

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SMAs Reativos - Características
  • Não há representação explícita de conhecimento.
  • Não há representação do ambiente.
  • Não há memória das ações.
  • Os agentes possuem estados internos.
  • Exemplos de modelos
  • Funcionalidade emergente
  • Eco-resolução

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Eco-resolução
  • Solução é um estado estável de comportamentos.
  • Eco-agentes possuem
  • Objetivo Estado de satisfação
  • Estado interno, baseado em autômato finito
  • Satisfeito
  • Em busca de satisfação
  • Em fuga
  • Ações elementares comportamentos de satisfação e
    fuga
  • Vontade de estar satisfeito
  • Obrigação de fugir, quando atacado
  • Percepção Quem o incomoda

28
Tipos de SMAs Cognitivos
  • Agentes organizados
  • Perspectivas múltiplas, leis e regras sociais
  • Agentes negociantes
  • Resolução de conflitos por negociação
  • Agentes intencionais
  • Intenções (ou escolhas), compromissos, planos
    parciais
  • Agentes cooperativos
  • Representação mútuas, alocação de tarefas
  • Módulos com comunicação.

29
Descrição externa Raciocínio Social
Raciocínio Decisão
ED
EC
ER
Revisão
Percepção Recepção Emissão Ação
30
Comunicação entre agentes
  • Troca de mensagens ou Quadro Negro.
  • ProtocolosKQML,HTTP,HTML,OLE,CORBA,DcOM.
  • Segurança Selos / autenticações.
  • Mediação Baseada em ontologias ou transacional.

31
Arquiteturas Distribuídas
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SMAs Cognitivos Teoria dos Atos de Fala
  • Os SMAs Cognitivos podem basear-se em Teoria da
    Decisão, Utilidade, Jogos ou Dependência
  • A comunicação basear-se na Teoria dos Atos de
    Fala.
  • Como uma ação, a comunicação deseja mudar o
    ambiente.
  • Atos de fala são assertivos(informativos),
    diretivos, comissivos, declarativos ou
    expressivos (emoções).
  • KQML e Arcol (FIPA) implementam alguns destes
    atos
  • O vocabulário de comunicação entre os agentes é
    desempenhado por uma ontologia

33
Ontologias
  • Conceitualização acerca de uma área de
    conhecimento Gruber 95
  • Conjuntos de conceitos, definições, relações,
    axiomas e restrições sobre a área
  • As ontologias garantem, através de um vocabulário
    comum de termos e seus respectivos conceitos, a
    comunicação em nível de conhecimento entre
    agentes cognitivos

34
Noção Forte de Agente
  • Noções mentalísticas postura intencional,
    não-mecanicista e útil, pelo emprego de crenças,
    desejos e intenções/escolhas (BDI).
  • Honestidade e senso de equipe.
  • Racionalidade e aprendizado/adaptação social.
  • Resolução de problemas complexos e exploração.
  • Programação Orientada a AgentesShoham
  • Consistência interna (crenças,obrigações,...)
  • Persistência de estado mental
  • Capacidade de desincumbir a si e a outros, se não
    há capacidade de cumprir as metas.

35
Noção Forte de Agente - Lógicas
  • Difícil formalização crenças exigem lógicas
    mais complexas, porque Acredita(Zé,Melhor-ponta(G
    arrincha)) e ManéGarrincha não quer dizer que
    Acredita(Zé,Melhor-ponta(Mané)) !
  • Lógicas modais normais/ lógicas de conhecimento e
    crença.
  • Mundos possíveis, crenças(KD45), lógicas que
    combinam atitudes diferentes.
  • Passa a existir o problema de revisão de teoria
    (ou revisão de crenças)

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Sistemas Híbridos
  • As camadas superiores são deliberativas e as
    inferiores são reativas, com maior precedência.
  • Problema como gerenciar interações clean entre
    camadas.
  • InteRRaP - hierárquico
  • Interação com o mundo.
  • Padrões de comportamento ativados com
    pré-condições
  • Planos e cooperação
  • Orientado por dados e metas

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Agentes não-estritamente cooperativos o Dilema
do Prisioneiro
38
Classificação social de agentes
SMA
Independente Cooperativo
Discreto Cooperação Comunicativo
Ñ-comunicativo emergente
Deliberativo Negociador
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Problemas em IAD
  • Incerteza e conflito.
  • Modelagem de outros agentes.
  • Chaveamento cognitivo/ reativo.
  • Quais informações devem ser globais e quais
    locais.
  • Quando executar, planejar e coordenar.
  • Principais coerência e cooperação, através da
    coordenação (forte ligação com planejamento e
    escalonamentos).

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Aplicações
  • Transportes
  • Tráfego urbano e aéreo
  • Controle de aceleração de partículas
  • Distribuição de eletricidade
  • Alocação de recursos em fábricas distribuídas
  • Sistemas de Telecomunicação
  • Assistência a pacientes
  • Controle de espaçonaves
  • Fabricação de aço
  • Simulação de comportamentos
  • Cinema
  • Mineração, cartografia, imagens
  • Interpretação de dados e planejamento
    distribuídos
  • BDs distribuídos e SDs
  • Roteamento, equilíbrio de carga
  • CSCW e PDAs
  • CAD/CAM/CAE
  • Recuperação de informações
  • PLN
  • Tomada de decisão distribuída
  • Escalonamento
  • Diagnóstico e monitoração
  • Robótica visão e trajetória
  • Produtos General Magic, IBM, etc.
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