Intelig

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Inteligência ArtificialSistemas Multiagentes

• Luiz Antônio Moro Palazzo
• Março de 2010

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Sistemas Multiagentes
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Módulo Três
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Roteiro e Objetivos
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Roteiro

• Objetivos do Módulo
• Revisitando a Noção de Agente
• Sistemas Multiagentes
• Características
• Capacidades
• Desafios
• Coerência
• Conclusões

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Objetivos do Módulo

• Levar o aluno a entender e utilizar sistemas
  multiagentes para a modelagem de sistemas do
  mundo real.
• Desenvolver estudos sobre os aspectos conceituais
  e formais em sistemas multiagentes
• Pesquisar as principais ferramentas empregadas na
  programação sistemas multiagentes, ilustrando-as
  com aplicações específicas.

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Revisitando a Noção de Agente
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Agentes

• São sistemas que podem decidir por si próprios o
  que é necessário fazer para satisfazer o objetivo
  para o qual foram projetados. Tais sistemas
• Estão situados em algum ambiente
• Possuem controle parcial sobre o ambiente
• São capazes de ação autônoma
• Exemplos
• Sistemas de controle termostato
• Triggers, daemons, etc.

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Agentes Inteligentes

• Agentes que operam em ambientes imprevisível,
  abertos e em constante mudança, onde há elevada
  possibilidade de que ações possam falhar.
• Agentes que são capazes de ação autônoma
  flexível, incluindo reatividade, aprendizado,
  pró-atividade e habilidade social.

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Agentes Inteligentes
Sensores
AGENTE
Racionalidade
AMBIENTE
Atuadores
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Agentes e Objetos

• Objetos são entidades computacionais que
  encapsulam algum estado, são capazes de executar
  algumas ações (métodos) sobre este estado e se
  comunicam por passagem de mensagens.
• A programação orientada a objetos pode ser
  empregada para implementar agentes, com algumas
  modificações.

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Sistemas Multiagentes
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O que é um Sistema Multiagente (SMA)?

• ...uma rede fracamente acoplada de solucionadores
  de problemas que interagem para solucionar
  problemas que estão além das capacidades ou
  conhecimento de cada solucionador de problemas
  individualmente.
• Estes solucionadores de problemas são agentes...

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Por que Sistemas Multiagentes?

• Problemas reais são muito grandes e complexos
  para serem resolvidos por um único agente
• Agentes individuais são limitados por seu
  conhecimento, recursos computacionais e
  perspectivas
• Sistemas multiagentes são modulares
• Problemas reais envolvem sistemas dinâmicos
  distribuídos

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Características de SMA

• Cada agente possui informação e/ou capacidades
  incompletas.
• Não há um sistema de controle global.
• Dados descentralizados
• Computação assíncrona

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SMA Abertos e Fechados

• Sistemas Abertos
• Os agentes são projetados por diferentes pessoas
  com intenções variadas.
• Sistemas Fechados
• Os agentes são tipicamente projetados para
  atender um objetivo comum.

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Desempenho em SMA

• Eficiência computacional
• Confiabilidade
• Estensibilidade
• Robustez
• Mantenibilidade
• Flexibilidade
• Reuso

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Questões e Desafios - 1

• Como formular, descrever, decompor, alocar
  problemas e sintetizar os resultados em um grupo
  de agentes inteligentes?

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Questões e Desafios - 2

• Como habilitar os agentes a se comunicar e
  interagir?
• Linguagens e protocolos de comunicação
• Interoperação de agentes heterogêneos
• Descoberta de agentes úteis previamente
  existentes.

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Questões e Desafios - 3

• Como assegurar que os agentes irão agir
  coerentemente nas ações e tomadas de decisão?
• Qual o efeito de ações locais no sistema global
• Evitar comportamentos instáveis no sistema

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Questões e Desafios - 4

• Como habilitar os agentes individuais a
  raciocinar sobre os demais agentes?
• Ações planos e conhecimento
• Ações coordenadas

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Questões e Desafios - 5

• Como conciliar diferentes visões e objetivos
  conflitantes de diferentes agentes tentando
  coordenar ao mesmo tempo o sistema.

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Questões e Desafios - 6

• Como é a engenharia dos sistemas multiagentes?

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O Objetivo de Coerência

• Coerência é uma propriedade global de um sistema
  multiagente
• É medida pela eficiência, qualidade e
  consistência da solução global.

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O Problema da coerência

• Garantir coerência em SMA é muito difícil.
• Por sua própria natureza os SMA NÃO apresentam
• Perspectiva global
• Dados globais
• Controle global

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Organizações

• As organizações oferecem frameworks para a
  interação de agentes por meio de
• Papéis
• Comportamentos esperados
• Relações de autoridade

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Visões Organizacionais

• Em geral
• Vistas em termos de estrutura (padrões de
  informação) e relações de controle.
• Teoria da Organização
• Um conjunto de agentes com compromissos mútuos,
  objetivos e crenças globais

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Organização Hierárquica

• Um único agente detém toda a autoridade
• A comunicação ocorre verticalmente

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Comunidade de especialistas

• O agente é um expert na sua atividade.
• A organização é plana.
• Exemplo arquiteturas blackboard
• Controladas por regras de ordem

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Market-based

• Os agentes competem por recursos através de
  leilões e contratos

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manager
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Alocação de tarefas

• Como atribuir responsabilidades e recursos para
  melhorar a eficiência e a coerência das soluções?
  
• Exemplos
• Método Hardwired
• Método Dinâmico
• Método Planejado

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Alocação de Tarefas - Hardwired

• O projetista toma todas as decisões
• Eficiente
• Típico projeto de sistema
• Muito inflexível

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Alocação de Tarefas - Dinâmica

• Alocação dinâmica de tarefas
• Exemplo - contract net protocol (CNP)
• Gerente
• Contratador

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Alocação de Tarefas - Planejada

• O planejamento multiagente deve considerar
• Restrições que as ações de outros agentes impõem
  sobre a ação de cada agente.
• Restrições que os compromissos assumidos por um
  agente impões sobre suas ações.
• Evolução imprevisível do mundo, causada pela
  ação de outros agentes.

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Abordagens ao Planejamento Multiagente

• Coordenação central controla todos os subplanos
• Esquemas de controle distribuído
• Conhecimento parcial dos planos de outros agentes
• Planejamento Global Negociado
• Compartilhamento de todos os planos
• Ajuste local para a realização de objetivos
  comuns
• Modelagem Explícita da Equipe de Agentes
• Compromissos cconjuntos
• Crenças, desejos e intenções comuns

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Conflitos

• A detecção e correção de disparidades e
  inconsistências é difícil.
• A principal abordagem para a correção de
  conflitos tem sido a negociação
• Assume agentes auto-interessados, com
  racionalidade limitada e informação incompleta.
• Agentes trocam propostas e contra-propostas.

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Comunicação

• Para melhorar a coerência, um SMA deve planejar o
  conteúdo, a quantidade, o tipo e o tempo de cada
  comunicação.
• Questões em sistemas abertos
• Interoperabilidade
• KQML, FIPA
• Ontologias
• Localizando outros agentes
• Agentes intermediários
• Brokers

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Gerenciamento de Recursos

• Abordagens baseadas em pesquisa operacional
• Satisfação de restrições distribuídas
• Assume que todos os agentes estão trabalhando por
  um objetivo comum

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Gerenciamento de Recursos

• Estratégias de Mercado
• Os agentes são auto-interessados
• Controlam recursos escassos
• Problemas
• Desequilíbrio na distribuição de recursosentre
  os agentes,
• Comportamento oscilante ou caótico,
• Agentes egoístas e sem escrúpulos.

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Conclusões - 1

• Projetar e construir sistemas multiagentes é uma
  tarefa difícil
• Apresenta todos os problemas já conhecidos dos
  sistemas distribuídos e concorrentes.
• Dificuldades adicionais surgem da flexibilidade
  e complexidade das interações.

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Conclusões - 2

• Dois principais impedimentos técnicos
• Inexistência de uma metodologia sistemática para
  claramente especificar e estruturar aplicações
  SMA.
• Inexistência de ferramentas e ambientes de
  desenvolvimento de SMA com qualidade industrial.