Modelagem orientada a agentes Professores : Edson Scalabrin  Ph.D  Marcos Shmeil  Ph.D  Pontifícia Universidade Católica do Paraná ( PUCPR ) Programa.

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2 Modelagem orientada a agentes Professores : Edson Scalabrin  Ph.D  Marcos Shmeil  Ph.D  Pontifícia Universidade Católica do Paraná ( PUCPR ) Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada ( PPGIA ) LAboratório de Sistemas Inteligentes ( LASIN ) e-mail: { scalabrin, shm } @ ppgia.pucpr.br

3 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 2 Princípios dos sistemas multi-agentes : evolução histórica da área GPrimeiras tentativas GIdade clássica GInfluência da vida artificial GIdade moderna

4 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 3 Princípios dos sistemas multi-agentes : Primeiras tentativas Origem EUA Os primeiros sistemas exploraram essencialmente a relação existente entre arquitetura e modo de raciocínio Originando dois tipos de controle : –quadro negro [Erman et al. 1980], –BEINGS e CyC [Lenat & Guha 1990], Atores [Hewitt 1977], Open System [Hewitt 1991]

5 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 4 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica DVMT (Distributed Vehicule Monitoring Test) –Projeto : Massachusetts [Lesser e Corkill 1983] a percepção e o reconhecimento de situações/configurações distribuídas ; –Funcionamento : vários sensores enviam informações aos agentes de processamento, implementados sob a forma de quadro negro ; –Problema : obter, através dos agentes, um estado coerente de uma situação de tráfego rodoviário e então identificar e monitorar os veículos a partir das informações -- redundantes, contraditórios e ruidosas -- vindas dos sensores.

6 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 5 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica DVMT –Contribuição : foi examinado um grande número de configurações envolvendo sensores e agentes de processamento foi analisada a problemática do planejamento multi-agente a partir de planos parciais foi definido as bases dos mecanismos de cooperação e negociação –Influência : puramente norte americana

7 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 6 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica MACE (1 a plataforma Multi-Agente genérica) [Gasser et al. 1987] –primeira explicação clara a respeito de : como implementar um sistema de IAD, e quais são os componentes essenciais de uma plataforma genérica para o desenvolvimento de sistemas deste tipo de sistema.

8 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 7 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica MACE –Introduziu as trocas de mensagens dos atores nos sistemas de IAD, mostrado que : é possível implementar um sistema multi-agente a partir da noção de troca de mensagens a troca de mensagens não é suficiente uma organização social não pode-se reduzir a um simples mecanismo de comunicação é necessário uma representação dos outros, de tal modo que um agente possa raciocinar sobre suas competências e suas crenças

9 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 8 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica MACE  Deve-se salientar as diferenças entre :  competência efetiva (i.e. qualidade de quem é capaz de fazer uma determinada coisa)  habilidade diretamente aplicável (i.e. qualidade de hábil)  conhecimento que um agente tem sobre sua própria competência.  Todas as plataformas de desenvolvimento de SMA são descendentes diretamente ou indiretamente de MACE.

10 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 9 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica Contract Net[Smith 1980] Origem : –protocolo inicialmente aplicado a uma rede de sensores acústicos distribuídos –os agentes são inteiramente cooperativos –a seleção dos eventuais contratantes é baseada essencialmente sobre: a capacidade de tratamento (cálculo) e a carga atual de um agente

11 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 10 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica Contract Net Metáfora Trata-se de um sistema oportunista de alocação de tarefas baseado no princípio da negociação de contrato do tipo mercado público, e a seleção mútua das partes envolvidas.

12 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 11 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica Contract Net Natureza Contract Net organiza o controle de execução entre um programa : emissor (agente manager), e um ou vários receptores (agentes contratantes), Procedural call  Contract Net  Data Driven Programming Isto faz do Contract Net, um dos paradigmas mais importante já desenvolvido em IAD para a alocação de tarefas descentralizadas.

13 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 12 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica Contract Net Mecanismo Fases da negociação : chamada de ofertas, análise de respostas, escolha de um contratante, comprometimento do contratante.

14 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 13 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica Exemplo de utilização do Contract Net Em uma chamada de ofertas, o agente manager tenta "comprar” serviços de outros agentes a um preço (freqüentemente um restrição de tempo) no máximo igual o especificado na chamada de ofertas. Em resposta às chamadas de ofertas, os agentes contratantes potenciais tentam "vender" seus serviços. A alocação de um contrato (a escolha da melhor proposta), significa que o agente manager está "comprando" os serviços dos contratantes potenciais. A aceitação do engajamento, significa que o(s) contratante(s) vendeu(ram) efetivamente seu(s) serviço(s).

15 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 14 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica Contract Net: comentários Contract Net é uma generalização da abordagem cliente/servidor, visto que todo agente pode assumir ao mesmo tempo o papel cliente e servidor. Ele resolve o problema de repartição de tarefas sem : utilizar uma zona de memória comum e ter a necessidade de identificar precisamente o destinatário da mensagem como no caso dos sistemas baseados em atores Se nenhum agente satisfaz os critérios da chamada de oferta, o contrato não será alocado.

16 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 15 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade clássica Contract Net Limites Ele não apresenta um modelo que permite levar em conta de modo eficiente a relocação de tarefas, seja no caso : de uma falha qualquer de sistema ou de um gargalo de estrangulamento.

17 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 16 Princípios dos sistemas multi-agentes : Influência da vida artificial A problemática da vida artificial foi lançada por Langton (1988), como “o estudo da vida tal como ela poderia ser, e não da vida tal como ela é”. Trata-se de abstrair os princípios subjacentes de uma organização de seres vivos e de implementar estes princípios em um ambiente computacional no intuito de poder estudar e testar estes princípios.

18 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 17 Princípios dos sistemas multi-agentes : Influência da vida artificial Os principais temas abordados são : –a análise da dinâmica de fenômenos complexos utilizando equações diferencias não lineares –a evolução de populações através da utilização de algoritmos genéticos –a implementação de “criaturas” autônomas capazes de agir e sobreviver em um ambiente não inteiramente especificado –o estudo de fenômenos coletivos a partir da interação de um conjunto de agentes reativos

19 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 18 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade moderna Escola IAD norte americana : –agrupada em torno de Victor Lesser [Lesser & Corkill 1983], “discípulos” de Victor: Ed. Durfee [Durfee et al. 1987], Susan Conry [Conry et al. 1988] –isolados : Les Gasser [Gasser 1991], M. Huhns [Huhns 1987], Katia Sycara [Sycara 1989]. –esta escola ficou, na sua quase totalidade, restrita a escola cognitiva e as ciências da organização. –as pesquisas envolvendo agentes reativos é quase inexistente.

20 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 19 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade moderna Formalização lógica dos agentes racionais autônomos trabalhando coletivamente ou não –trabalhos iniciados por Cohen e Levesque, formalizando as intenções e crenças dos agentes a partir de lógicas modais. –Uma dimensão prática às formalizações de Cohen e Lesvesque foi dada por : Y. Shoham [Shoham 1993] e Georgeff [Rao & Georgeff 1992]

21 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 20 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade moderna Formalização lógica... –Europa principais nomes : J. Galliers [Galliers 1988], E. Werner [Werner 1989], C. Castefranchi e R. Conte [Conte et al. 1991], Wooldridge e Jennings [Wooldridge & Jennings 1994], Coelho [Corrêa & Coelho 1993] –Québec : Chaib-Draa [Chaib-Draa 1989]

22 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 21 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade moderna Atos da fala e SMA –standard KQML [Finin et al. 1994] IAD e teoria de jogos –J. Rosenschein [Zlotkin & Rosenschein 1992] e [Rosenschein & Zlotkin 1994] Redes de Petri e SMA : –iniciativa essencialmente francesa J. Ferber [Ferber & Magin 1994], etc.

23 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 22 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade moderna Linguagens de atores e SMA : –Japão : M. Tokoro [Maruichi el al. 1990], T. Ishida [Ishida 1989], e A. Yonezawa [Yonezawa 1990] –França : P. Carle e J. Ferber [Ferber et al. 1993] Trata-se da tentativa de integrar as pesquisas feitas sobre o paralelismo em geral e as linguagens de atores aos conceitos e objetivos dos SMA.

24 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 23 Princípios dos sistemas multi-agentes : Idade moderna Agentes reativos : R. Brooks, L. Steels, J-L. Deneubourg, J. Ferber e Drogoul, Y. Demazeau, P. Bourgine. A abordagem reativa situa-se essencialmente no contexto da “Vida Artificial”

25 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 24 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Sistemas multi-agente Resolução distribuída de problemas Resolução de problemas distribuídos Técnicas distribuídas de Resolução de problemas Simulação multi-agente Construção de mundos hipotéticos Robótica distribuída Concepção kénética de programas Resolução de problemas

26 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 25 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Resolução distribuída de problemas –Características : é possível efetuar uma tarefa complexa através de um conjunto de especialistas dispondo de competências complementares é a expertise ou o modo de resolução que são distribuídos, sem que o domínio o seja –Exemplos : Construção de um carro de corrida, especialistas : –Motores, escolha e teste de pneumáticos, chassis e suspensão, combustível, gestão da corrida + interface com o piloto.

27 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 26 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Resolução distribuída de problemas Outros exemplos: –diagnóstico médico –concepção de produto industrial [Iffenecker & Ferber 1992] –aquisição de conhecimentos e diagnóstico de redes [Jennings et al. 1995] –reconhecimento de formas [Demazeau et al. 1994] –a compreensão da linguagem natural [Sabah 1990] –sistema de controle e monitoramento de uma rede de telecomunicações [Weihmayer & Brandau 1990] –etc..

28 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 27 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Resolução distribuída de problemas Outros exemplos : –Sistema CONDOR (feito por Iffenecker) : envolvendo especialistas em concepção, montagem, materiais, planejamento, marketing, etc. estes especialistas são representados sob a forma de um conjunto de agentes todos estes agentes possuem sua própria expertise e intervêm em diferentes momentos durante a realização do produto

29 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 28 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Particularidades do CONDOR : –a organização geral do sistema assume a forma de uma arquitetura de quadro negro ; –a organização representa grupos de trabalhos : o grupo “qualificação” ; o grupo “decisão” ; o grupo “laboratório de pesquisa” ; –estes grupos trabalham utilizando seus próprios protocolos de automatização de fluxo de informação, igual o “work flow” atual.

30 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 29 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Outro exemplo, KBS-SHIP : –Trata-se de um sistema dedicado ao monitoramento e manutenção de equipamentos de um navio comercial. –O sistema integra vários sistemas especialistas : pilotagem, carregamento de frete, manutenção dos equipamentos eletrônicos, diagnóstico de falhas, etc. –Eles operam sobre uma arquitetura SMA, controlado por um Expert encarregado da gestão das comunicações via uma rede Ethernet e da resolução de conflitos entre agentes.

31 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 30 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Outro exemplo, Flavors Paint Shop : –Trata-se de um sistema de controle de processos industrial, utilizado para pintar caminhões. –Problema : na saída de uma cadeia de montagem : –os caminhões devem ser pintados de uma cor particular, em função dos desejos dos clientes –o número de postos de pintura é inferior ao número de cores disponíveis –isto implica, mudança de configuração dos postos (consumo elevado de tempo e matéria)

32 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 31 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Características do sistema: Continuação... –cada posto de pintura é um agente –quando um posto está livre, ele aceita um novo caminhão a ser pintado (os caminhões são colocados em uma fila de espera) –as regras de escolha são as seguintes: pegar o primeiro caminhão da fila que exige a mesma cor que está disponível no momento se não há caminhão desta cor, pegar o caminhão mais prioritário e alocar ao posto a cor exigida se não há caminhão prioritário, pegar o próximo da fila e alocar ao posto a cor exigida

33 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 32 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Resultados obtidos, comparando com sistema antigo (centralizado) : –redução drástica do custo de manutenção do sistema –redução (50%) das operações de troca de pintura –economia de um milhão de dólares por ano –o sistema pode levar em conta, sem maiores problemas, as falhas de postos de pintura

34 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 33 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Resolução distribuída de problemas distribuídos –Características: o domínio é distribuído os agentes podem ter competências parecidas –Exemplos : monitoramento de redes de energia ou de telecomunicações, –a supervisão é repartida sobre cada um dos nós a percepção distribuída (ex. DVMT)

35 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 34 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Exemplo: Sistema IDEAL (Onera e Alcatel-Alsthom) –é um sistema SMA dedicado ao monitoramento e diagnóstico de redes de telecomunicações –IDEAL compreende três tipos de agentes : supervisor, encarregado de localizar e diagnosticar falhas acompanhamento, encarregado de manter a coerência entre o estado real da rede e a visão dos agentes operador de manutenção, encarregado de executar testes e reparar elementos da rede

36 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 35 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Características dos agentes : (continuação) –apresentam uma arquitetura de quadro negro –cada agente tem um conjunto de módulos: comunicação, que gerencia os protocolos de comunicação expert, que contem os conhecimentos relativos a supervisão da rede cooperação, que gerencia as tabelas de conhecidos (acquaintance), a representação de si e os modelos de diálogo visualizador, que permite um usuário, através de uma interface gráfica, acompanhar o funcionamento do agente e intervir se necessário controle, que gerencia o conjunto de atividades dos agentes

37 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 36 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Resolução por coordenação: Problema: Encontrar uma solução para um problema cujo o enunciado é bem definido e o conjunto de informações é inteiramente disponível.

38 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 37 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Exemplos : –determinar uma alocação de tarefas para uma máquina –definir a agenda de um colega –dar a seqüência de ações a ser executada para sair de um labirinto ou para disparar um míssil –resolver quebra-cabeça ou demonstrar um teorema –empilhar cubos ou componentes mecânicos

39 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 38 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Exemplo: –Eco-Resolução Problema : empilhamento de cubos Iniciativa : o problema é visto como um SMA –cada cubo é um agente –os agentes buscam incessantemente satisfazer seus objetivos –as ligações são restrições que os agentes devem respeitar

40 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 39 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Sistemas Multi-agente Resolução distribuída de problemas Resolução de problemas distribuídos Técnicas distribuídas de Resolução de problemas Simulação multi-agente Construção de mundos hipotéticos Robótica distribuída Concepção kénética de programas Resolução de problemas

41 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 40 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Simulação multi-agente: –Utiliza-se a simulação para tentar explicar e prever fenômenos naturais : física, química, biologia, ecologia, geografia e ciências sociais –Modelos são dados sob a forma de relações matemáticas entre variáveis representando grandezas físicas mesuráveis no mundo real.

42 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 41 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Simulação multi-agente : –Exemplo : Presa-Predador dN 1 = r 1 N 1 - PN 1 N 2 dN 2 = aPN 1 N 2 - d 2 N 2dt P : coeficiente de destruição (predador) N 1 e N 2 :as números de presa e predadores a :eficiência que os predadores convertem os alimentos em descendentes r 1 :determina a fecundidade das presas d 2 :a taxa de mortalidade dos predadores

43 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 42 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Problemas da simulação numérica : Separabilidade do nível analisado –os modelos matemáticos ligam unicamente parâmetros que se situam todos ao mesmo nível de analise. Ex. é impossível ligar o tamanho do efetivo as tomadas de decisões efetuadas pelos indivíduos Pode-se dizer, que estes níveis de análise são isolados, à medida que é impossível fazer corresponder os comportamentos efetuados a um nível micro as variáveis globais mesuráveis a um nível macro.

44 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 43 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação –Complexidade e realismo dos parâmetros para ser utilizável e corresponder a realidade, estas equações comportam um grande número de parâmetros difíceis a estimar e sem realismo o coeficiente de eficiência a é bastante pobre Não é considerado o conjunto de comportamentos complexos que podem ter um impacto direto sobre a fecundidade : –hierarquia e dominação, –estratégia sexual, –utilização do território e –construção de abrigos.

45 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 44 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação –Carência qualitativa O que é feito com a enorme quantidade de informações qualitativas recolhidas pelos pesquisadores de campo e pelos naturalistas?

46 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 45 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação –Dificuldade em modelar as ações : como levar em conta as ações dos indivíduos, bem como as modificações efetivas do ambiente decorrente de seus comportamentos ? Em particular sabendo que, os fenômenos coletivos são os resultados de um conjunto de tomadas de decisões individuais, que lavam em conta os comportamentos dos outros atores do sistema

47 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 46 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Qual é o interesse da simulação SMA? –é poder levar em conta tanto os parâmetros quantitativos –parâmetros numéricos quanto as informações qualitativas –comportamentos individuais, recorrendo eventualmente à estratégias de raciocínio

48 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 47 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação a principal qualidade da modelagem multi-agente, é a sua capacidade de integração e flexibilidade é possível integrar na mesma modelagem, equações diferencias e comportamentos baseados em regras simbólicas é fácil integrar modificações, onde cada enriquecimento do modelo é realizado pela adição de novas regras de comportamento, agindo a nível de indivíduo os indivíduos guardam suas identidades é possível acrescentar novos tipos de agentes, dispondo de seus próprios modelos de comportamento, que irão interagir com os agentes já definidos.

49 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 48 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação continuação... Exemplo: modelagem de uma floresta. –Pode-se introduzir novas espécies animais ou vegetais e analisar suas interações com aquelas já modeladas. os sistemas multi-agente permitem modelar situações complexas, onde as estruturas globais emergem das interações entre os indivíduos, ou seja, fazem surgir estruturas de nível macro a partir de modelos de nível micro.

50 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 49 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Projeto SIMDELTA [Cambier et al. 1992] –trata-se de um simulador para sintetizar os conhecimentos de um conjunto de especialistas em : ecologia, biologia, antropologia, etc. –conhecimentos adquiridos após vários anos de estudos sobre sistema de pesca do delta central do Nigéria. –Objetivo do projeto : modelar informações, quantitativas (a evolução das enchentes) qualitativas (as técnicas de pesca praticadas)

51 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 50 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Características do SIMDELTA : –Permite simular, em mesmo tempo, a dinâmica da população de peixes, incluindo : fatores biológicos e topologicos na dinâmica da população ; Os agentes são: –baldes de peixes –pescadores OBS :estes fatores afetam a evolução da população e a tomada de decisão dos pescadores.

52 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 51 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Características do SIMDELTA A técnica empregada permitiu a definição de três tipos de agentes –os biótipos, representam porções do ambiente –os peixes, possuem um comportamento bastante reativo –os pescadores,comportamento deagentes cognitivos

53 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 52 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Ambiente = Biótipos Conexões entre biótipos mudam em função do nível da água.

54 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 53 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Características do SIMDELTA: –Para cada biótipo : uma função de recurso, indica a quantidade de alimento disponível para uma população de peixes em função do tempo –Baldes de peixes (agentes): representam conjuntos de peixes parâmetros estratégicos para a adaptação: –tamanho e número de ovos, processo de migração, regime, etc.

55 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 54 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Características do SIMDELTA : –Cada pescador : é representado por um agente cognitivo seu comportamento é descrito por um sistema baseado em conhecimentos, envolvendo: –uma base de dados, que contem suas crenças e sua memória de pescador –um sistema de regras, que representa sua estratégia cognitiva para explorar os biótipos

56 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 55 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Teste do SIMDELTA: Estudo sobre a dinâmica de uma população de peixes em função de um esforço de pesca cada vez maior. A simulação da dinâmica destes peixes é baseada sobre : –o comportamento de peixes de água doce e –os conhecimentos dos biologistas no tocante a: reprodução, crescimento, migração e mortalidade dos peixes

57 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 56 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Projeto SIMPOP [Bura et al. 1993] Objetivo : modelar a dinâmica de evolução de um sistema de cidades, em particular :  a gênese (formação dos seres)  o desenvolvimento e a concentração das funções urbanas em diferentes níveis, durante um longo período de tempo (+/- 2000 anos)

58 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 57 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Características do SIMPOP : –O ambiente é representado por um conjunto de “lugares” de tamanhos e formas variadas (essencialmente quadradas e hexagonais). –Estes elementos são caracterizados : pela sua natureza : planícies, montanhas, mares, pântanos ; pelos seus recursos naturais : agricultura, pesca, minerais ; pelas vias de comunicação : rios, estradas, etc.

59 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 58 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Características do SIMPOP : –Os recursos correspondem : o potencial que uma população pode explorar a produtividade dependendo de fatores, tais como: –as possibilidades técnicas ou –as atividades de um povoado vizinho

60 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 59 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Agentes do sistema : –cada lugar é representado por um agente “cidade”, que pode ser um povoado ou uma metrópole ; as características das cidades são : –número de habitantes, –riqueza econômica e –funções (agricultura, economia, indústria, administração) ;

61 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 60 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Comportamento de um agente cidade: –é dado pela soma dos comportamentos de seus habitantes –os habitantes são representados por funções econômicas, correspondendo aos principais grupos econômicos Ex. em um povoado a maior parte de sua população é associada a função agrícola.

62 PUCPR/PPGIA/LASIN/Edson Scalabrin e Marcos Shmeil 61 Princípios dos sistemas multi-agentes : Domínios de Aplicação Comentários: –As principais entidades do sistema são os agentes “cidade” –os agentes “cidade” são imóveis –as interações entre estes agentes se dão através de transferências de: bens, valores monetários, serviços e habitantes ; estas transferências exprimem-se sob a forma de mecanismos de ofertas e demandas entre cidades. assim, certas cidades tendem a crescer e vários fenômenos locais vão reforçar as diferenças entre elas, de maneira, a formar uma espécie de “hierarquia” de cidades, portando sobre seu tamanho e sua riqueza.