A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Distributed Problem Solving and Distributed Planning Aydano Pamponet Giordano Ribeiro Prof. Jacques Robin.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Distributed Problem Solving and Distributed Planning Aydano Pamponet Giordano Ribeiro Prof. Jacques Robin."— Transcrição da apresentação:

1 Distributed Problem Solving and Distributed Planning Aydano Pamponet Giordano Ribeiro Prof. Jacques Robin

2 Introdução  Resolução de problemas distribuída –definição mais geral equivalente a sistemas multiagentes –definição mais restrita: resolução de problema por meio de busca na qual a exploração do espaço de soluções é distribuída entre vários agentes  Busca distribuída: –são incapazes de explorar individualmente o espaço de soluções inteiro –ou exploram o espaço mais rapidamente quando cooperam

3 Introdução  Na solução distribuída de problemas: –coerência ( os agentes precisam querer trabalhar em grupo ) –competência ( os agentes precisam saber como trabalhar bem em grupo )

4 Introdução  Geralmente assumimos a coerência –os agentes já são projetados para trabalhar em grupo, os objetivos só são conseguidos se houver trabalho em grupo etc.  Nos concentramos na competência –como alguém joga em um time, trabalha em grupo num projeto, participa de uma orquestra etc.

5 Introdução  Muitos problemas envolvem a construção de um plano  Planejamento distribuído: –não apenas decompor problemas em subproblemas –como também:  alocar esses subproblemas entre os agentes  trocar soluções de subproblemas  Distributed Planning fortemente ligado com Distributed Problem Solving

6 Distributed Problem Solving

7 Motivações e Problemas Exemplos  Problemas com sub-tarefas iguais e independentes: –que podem ser executadas em paralelo para processamento mais eficiente (ToH) –que devem ser executadas em paralelo por distribuição inerente:  dos sensores (DNSE/DVM) ou dos efetuadores (DD)  percepção, atuação ou raciocínio podem ser distribuídos  Problemas com sub-tarefas distintas envolvendo competências especializadas (montagem de um carro)

8 Compartilhamento de tarefas  De idéia simples: –Quando um agente têm várias tarefas a fazer, ele recruta a ajuda de outros agentes com poucas ou nenhuma tarefa  Os principais passos são: –Decomposição –Alocação –Execução –Síntese dos resultados –Cada um pode ser trivial

9 Compartilhamento em ToH  Decomposição:  Alocação: –Como os agentes são igualmente competentes, a alocação resume-se a escolher randomicamente um deles  Execução/realização: –As tarefas são recursivamente decompostas até que o estado inicial e final sejam o mesmo  Síntese dos resultados: –Quando um agente resolve um problema, ele passa a solução para o de cima, que irá utilizá-la para encontrar sua própria solução

10 Compartilhamento de tarefas em sistemas heterogêneos  Com várias habilidades e tarefas, alocação de tarefa não trivial  Alocação não depende apenas de habilidade como também de carga  Então deve ser dinâmica  Exemplo de método de alocação dinâmica: redes contratuais

11 Rede Contratual (Contract Net)  Broadcast Contracting  Retry  Announcement Revision  Alternative Decompositions  E’ bom elaborar com Fig. 2.6

12 Tarefas interdependentes  Planejamento de sub-tarefas não pode ser inteiramente paralelizado como nas ToH  Conhecer estado inicial de uma subtarefa pode depender do plano construído para outra  As vezes a interdependência surge apenas durante a execução

13 Compartilhamento dos Resultados  Resultados diferentes para a mesma tarefa ?!?  Aspectos: –Confiabilidade –Completude –Precisão –Tempo de resposta

14 Compartilhamento dos Resultados  Cada agente manda todos seus resultados parciais para todos os outros agentes? –ex, spamming generalizado  Se for o caso, agentes podem consumir maioria dos seus recursos assimilando resultados recebidos e até impossibilitar encontrar uma solução  Como selecionar quais resultados mandar para quem quando?

15 Cooperação funcionalmente acurada  ToH: confiabilidade, completude e precisão garantidas, cooperação apenas para atingir eficiência  DVM: –cooperação necessária para atingir confiabilidade, completude e precisão –através de troca de hipóteses parciais –como combinar essas hipóteses parciais em uma solução completa? –como reificar hipóteses parciais inconsistente?

16 Functionally Accurate Cooperation  Espera-se que a troca leve a algum agente ter informação suficiente para chegar a solução  É necessário tomar certas decisões para evitar: –overhead de comunicação devido à grande quantidade de dados –Computação desnecessária (perdida/wasted)  Por exemplo: –Distração – todos os agentes explorando a mesma parte do espaço de busca  Possíveis soluções –Limitar a comunicação –Dar aos agentes um grau de “desconfiança” na hora de assimilar ou reagir a informações dos outros

17 Repositórios Compartilhados e Busca Negociada  Único repositório compartilhado de resultados parciais evita sobrecarga de comunicação  Muitas vezes pode ser formulado como problema de satisfação de restrições distribuído  Diferenças

18 Juntar com precedente  Não se supõe que os agentes sabem quais restrições são afetadas por suas escolhas –Motiva a utilização de um repositório compartilhado  Os agentes podem relaxar restrições num momento crítico –Motiva a utilização de uma heurística para controlar a busca distribuída

19 Busca heurística distribuída com restrições (pode tirar)  Problemas de satisfação de restrições também se devem a a contenção de recursos  Em vez de um repositório, associa-se um agente a cada recurso, dando a ele o poder de restringir a utilização de recursos. Esta estratégia possui duas formas: –Programação orientada ao mercado  agentes suportam a busca por equilíbrio de acordo com uma alocação eficiente dos recursos –Permitir aos recursos computarem suas “aggregate demands”  por exemplo, DCHS

20 Estruturação Organizacional Redo from scratch or scrap  Quando não pode-se suportar um repositório compartilhado ou quando problem-solving não é equivalente a resource scheduling, uma estratégia alternativa para reduz comunicação é explorar a estrutura de decomposição de tarefas  Em DVM, por exemplo, agentes vizinhos devem se comunicar quando detectarem atividade em suas fronteiras

21 Estruturação Organizacional  Estrutura organizacional define: –regras –responsabilidades –preferências –controle e comunicação entre os agentes  Alocação de tarefas e prioridades em termos de papeis organizacionais (organograma)  Define: –interesse dos agentes em resultados parciais procedentes de outros –confiabilidade desses resultados

22 Estruturação Organizacional  Geralmente implementadas com regras: –padrão de resultado parcial  padrão de ação  Escolher estrutura organizacional envolve geralmente em si uma busca complexa

23 Estratégias de Comunicação  Estruturas organizacionais podem indicar quem geralmente está interessado em quais recursos, mas ignora aspectos temporais  É preciso encontrar um equilíbrio entre –mandar todos os resultados parciais –mandar apenas localmente resultados completos  Dependendo do problema pode fazer mais sentido enviar pedidos do que comunicar resultados

24 Distributed Planning

25 Planejamento Distribuído  Caso particular de resolução distribuída de problemas –onde o problema é fazer um plano  Exatamente o que é distribuído ?!?! –a execução do plano? –a elaboração do plano? –ambos?

26 Planejamento centralizado de planos distribuídos  plano executado de forma distribuída embora seja criado de maneira centralizada  as ações que não necessitam de ordem podem ser executadas de forma paralela  um agente coordenador centralizado pode gerenciar a execução dessa tarefas em paralelo

27 Planejamento centralizado de planos distribuídos 1. Gerar um plano de ordem parcial com o número mínimo possível de restrições de ordenamento 2. Decomponha o plano em subplanos de maneira que a minimizar a sobreposição de subplanos 3. Inserir ações de sincronização entre os subplanos 4. Alocar os subplanos para os agentes (task- passing) 5. Início da execução e monitoramento do processo.

28 Planejamento centralizado de planos distribuídos  Passamos a ter o objetivo: –encontrar entre todos os planos, o que pode ser decomposto e distribuído de forma mais eficiente  Impactos causados pela estrutura de comunicação: –as ações de sincronização, canais de comunicação podem deixar a execução distribuída mais lenta que a centralizada –na prática decompor planos apenas a partir de um tamanho mínimo

29 Planejamento distribuído de planos centralizados  Tem sua utilização quando os planos são complexos  Exigem a colaboração vários especialistas  Compartilhamento de tarefas e resultados também relevantes  ex, plano construído pela colaboração de 3 planejadores: –um de propósito geral –um especializado para raciocínio geométrico –um especializado para escalonamento

30 Planejamento distribuído de planos distribuídos  não existe um plano global da tarefa em nenhum ponto do sistema  apenas planos parciais de relevância local  mesmo assim, compatibilidade global entre esses planos parciais deve ser mantida  para evitar conflitos durante a execução  e fomentar ajuda mútua sempre que possível  3 técnicas: fusão de planos, construção iterativa de planos e negociação em planejadores distribuídos

31 Fusão de planos  cada agente faz seu plano individualmente  depois, eventuais conflitos  têm que ser identificados e resolvidos  análise de alcance –dado um conjunto de estados iniciais –e um conjunto de ações –enumerar todos os estados possíveis –e inserir restrições nas seqüências –para eliminar os que devem ser evitados

32 Plan merging 

33 Interative plan formation

34 Negociação em planejamento distribuído

35 Representação de planos distribuídos

36 Planejamento e Execução

37 Conclusões


Carregar ppt "Distributed Problem Solving and Distributed Planning Aydano Pamponet Giordano Ribeiro Prof. Jacques Robin."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google