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DIMAp/UFRN Modelos Baseados em Agentes Prof. André Campos Aula #4 AgentesReativos.

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1 DIMAp/UFRN Modelos Baseados em Agentes Prof. André Campos Aula #4 AgentesReativos

2 DIMAp/UFRN Concepção de agentes Definir uma arquitetura para o agente –Objetivo: especificar a forma na qual as propriedade de Autonomia Reação Sociabilidade Pró-atividade etc –... serão implementadas

3 DIMAp/UFRN Arquitetura de agentes A particular methodology for building agents. It specifies how the agent can be decomposed into the construction of a set of component modules and how these modules should be made to interact. The total set of modules and their interactions has to provide an answer to the question of how the sensor data and the current state of the agent determines the actions... and the future internal state of the agent. Pattie Maes

4 DIMAp/UFRN História das Arquiteturas Sistemas baseados em agentes I.A. ( ) I.A. raciocínio simbólico –Baseado na premissa que entidades inteligentes são aquelas que conseguem representar e manipular conhecimento. –Representação = uso de símbolos (ex.: ling. humana) –Agente Cognitivos (deliberativos) ( ) Reação contra o racioc. simbólico –Agentes Reativos (1990-hoje) Combinação das abordagens –Agentes Híbridos

5 DIMAp/UFRN Inteligência = Cognição? Reação contra o raciocínio simbólico –Principal ativista = Rodney Brooks Um agente precisa necessariamente possuir um sistema cognitivo (tratamento simbólico de informações)? –O sistema cognitivo humano é uma boa fonte de inspiração para sistemas inteligentes, mas não é a única.

6 DIMAp/UFRN Sistemas Auto-Organizantes

7 DIMAp/UFRN Sistemas Auto-Organizantes (Propriedades) Robustos –Especialização e Redundância Adaptação –Não há coordenação central –Não há planificação global –Adaptação local Reatividade –Ações e percepções locais, porém distribuídas e altamente interconectadas Simplicidade –Economia cognitiva

8 DIMAp/UFRN Economia Cognitiva Cognição Memória Memória individual memória do ambiente –Grande importância ao ambiente –Memória compartilhada –Forma de comunicação (propagação) Impossível de conceber um agente reativo sem levar em conta sua interação com o ambiente

9 DIMAp/UFRN Hipóteses de Brooks R. Brooks defende 3 idéias básicas 1.Comportamento inteligente pode ser gerado sem representação simbólica alguma. 2.Comportamento inteligente pode ser gerado sem raciocínio simbólico algum. 3.Inteligência é uma propriedade emergente de alguns sistemas complexos.... e identifica que: –Comportamento inteligente é resultado da interação do agente com o ambiente. –a inteligência está no olho do observador.

10 DIMAp/UFRN Arquitetura Reativa Comportamento baseado um modelo estímulo- resposta –Similar ao Behaviorismo (atitudes condicionadas), porém pré-condicionadas. –Se situação então ação Regras de comportamento situado –Eles não levam em conta eventos passados nem podem planejar o futuro. –Eles não revisam seus modelos do ambiente ao redor quando este é modificado. Simples de implementar –Porém o comportamento global do sistema é difícil prever.

11 DIMAp/UFRN Agentes reativos vs. cognitivos Ação = (estado interno, ambiente) Agentes Cognitivos ou Deliberativos –estado interno = memória, crenças, motivações... Agentes (puramente) reativos –estado interno = ReativosCognitivos

12 DIMAp/UFRN Agentes Puramente Reativos Agentes baseados unicamente na percepção da situação presente –Não possuem estados –Também conhecidos como Agentes Trópicos (Jacques Ferber) Podem ser representados como uma função –Ação: S A Exemplo: –Velocímetro Agente Ambiente PercepçãoAção

13 DIMAp/UFRN Agentes Reativos c/ estado Agente possui uma estrutura interna de dados usada basicamente para: –Armazenar dados do agente –Armazenar dados do ambiente Exemplo –Alarme Hora configurada para soar Agente Ambiente PercepçãoAção Estado

14 DIMAp/UFRN Arquitetura de Subsumption Para defender suas idéias, R. Brooks construiu robôs baseados em uma arquitetura chamada Subsumption Arquitetura de comportamento hierárquica direcionada à realização de tarefas –Cada comportamento possui uma estrutura simples baseada em regras Se situação então ação. –Cada comportamento compete com os demais na definição da ação prioritária

15 DIMAp/UFRN Hierarquia em Subsumption Hierarquia define as prioridades dos comportamentos em camadas Camadas mais baixas representam comportamentos mais instintivos e tem prioridade de ação maior Percepção Ação Comportamento 1 Comportamento 2 Comportamento n …

16 DIMAp/UFRN Exemplo: Robôs exploradores Uso da arquitetura de Subsumption –Steel (198?) Simulação da exploração de um planeta distante com o objetivo de coletar amostras de pedras de um determinado tipo. A localização das amostras não é conhecida. Existe inúmeras versões desse problema –O versão apresentada aqui é a mais simples Não cooperativa Contato com a base através de sinal de propagação

17 DIMAp/UFRN Comportamentos (1) Procurar por amostras –Agentes procuram por amostras aleatoriamente Move aleatoriamente no terreno Coletar amostra –Agentes coletam as amostras que encontrarem Se (detecta uma amostra), então (a colhe) Retornar a base –Agentes carregando amostras devem retornar a nave-mãe Se (carrega uma amostra), então (move em direção a base)

18 DIMAp/UFRN Comportamentos (2) Depositar amostra –Agentes depositam as amostras na nave-mãe Se (carrega uma amostra e está na base), então (deposita amostra) Desviar de obstáculo –Agentes se desviam de obstáculos no seu caminho Se (detecta um obstáculo no caminho), então (contorna-o)

19 DIMAp/UFRN Comportamentos em camadas Percepção Ação Procurar por amostra Coletar amostra Retornar a base Depositar amostra Desviar de obstáculo

20 DIMAp/UFRN Interação com o ambiente Comunicação com a base via o ambiente A. Drogoul B A111A

21 DIMAp/UFRN Problemas mais complexos Resolução distribuída de problemas A. Drogoul

22 DIMAp/UFRN Exemplos de aplicação (1) Agentes puramente reativos Estudo da insetos sociais (formigas, vespas, abelhas...) e sua relação com o ambiente –construção coletiva do ninho de uma colônia de formiga Sistema realModeloSimulação

23 DIMAp/UFRN Exemplos de aplicação (2) Agentes reativos com estados Estudo do uso de bovinos e eqüinos em pastagens em montanhas de altitude média Modelos dos agentes –Comportamento social –Motivações Água, sombra etc

24 DIMAp/UFRN Exemplos de aplicação (3) Agentes semi-deliberativos Simulação fictícia: caso Presa-Predador Uso da lógica fuzzy para modelar crenças )direction, resistance,(pet,, distance from predator otherwise1 si 0 otherwise0 of if1 )()( fpnn x qxq qq qx qx far(x) pxp pp px px close(x) xfarxcloseescape LU L L L L U U U

25 DIMAp/UFRN Discussão / Sumário Agentes reativos –Explora metáforas provenientes das ciências biológicas e da vida –Bastante utilizados em sistemas de Vida Artificial Quando usar agentes reativos –Representação de fenômenos complexos através de regras de comportamentos simples


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