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Uma proposta de implementação do seguinte estudo de caso adaptado, utilizando o XMlaw. Ballroom etiquette: a case study for norm- governed multi-agent.

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1 Uma proposta de implementação do seguinte estudo de caso adaptado, utilizando o XMlaw. Ballroom etiquette: a case study for norm- governed multi-agent systems Dorian Gaertner, Keith Clark, and Marek Sergot Imperial College London, SW7 2AZ, United Kingdom Renato de C. T. Raposo

2 © LES/PUC-Rio Motivação Utilizar o framework (XMlaw) para ajudar e agilizar a implementação do estudo de caso do Ballroom adaptado. Poderemos comparar a implementação deste artigo, que utiliza uma linguagem de programação chamada Go!, com a utilização da linguagem Java, através da ferramenta Eclipse e do framework XMLaw. Tornar os agentes conscientes de suas ações em relação as leis especificadas.

3 © LES/PUC-Rio Objetivos Tornar a tomada de decisão dos agentes sensível às leis, ou seja, criar uma espécie de consciência da existência de leis, utilizando o XMLaw adaptado. Através de técnicas inteligentes como o aprendizado por reforço, entre outras, os agentes sabem interpretar as leis e decidem quais ações lhe dão maior benefício.

4 © LES/PUC-Rio Visão geral Qual a melhor estratégia, baseado nas leis especificadas ? agente1 A C B agente3 agente2 Objetivo do agente1: chegar ao estado final (agente3). Se A = 1s, B = 1s e C = 1s, neste caso a resposta é C.

5 © LES/PUC-Rio Proposta do XMLaw adaptado Para este estudo de caso criar 4 Estados dos agentes no XMLaw: –S0 - Estado inicial; –S1 – Em execução; –S2 – Em execução com erro; –S3 – Executado com sucesso; XMLaw Agent A Agent B Agent N … Main Agent Data Base Neste caso o agente principal estaria iniciando todo o processo, através de um evento e o XMLaw seria o mediador entre, por exemplo, os agentes A e B, que seriam 2 dançarinos.

6 © LES/PUC-Rio Protocolo de Negociação do paper Ballroom Representação: Máquina de Estados Finita, que é uma formalização da interação entre os agentes. Exemplos: –São três tipos de danças; Só uma mulher pode sugerir um Drink no Bar...

7 © LES/PUC-Rio Protocolo de Negociação do paper Ballroom Normas Essenciais: As Normas regulam os comportamentos dos Agentes. Exemplos: –O parceiro de dança, só poderá ser entre sexos opostos. –Apenas um Homem poderá iniciar o pedido de dança.

8 © LES/PUC-Rio Protocolo de Negociação do paper Ballroom Normas Comportamentais: As Normas regulam os comportamentos dos Agentes. Exemplos: –O agente não poderá dançar mais de três vezes com o mesmo parceiro. –Um agente terá que cumprir todos os seus compromissos de dança.

9 © LES/PUC-Rio Próximos passos Resultados com a implementação do estudo de caso do Ballroom, implantando assim o Deliberate Normative Agents, utilizando o XMLaw adaptado.

10 © LES/PUC-Rio Referências – enfoque em Deliberate Normative Agents Deliberate Normative Agents- Principles and Architectures - C Castelfranchi, F Dignum, C Jonker, J Treur. NoA – A Normative Agent Architecture - MJ Kollingbaum, TJ Norman. Norm Adoption in the NoA Agent Architecture - MJ Kollingbaum, TJ Norman H. Verhagen. Norm Autonomous Agents. PhD thesis, The Royal Institute of Technology and Stockholm University, Dorian Gaertner, Keith Clark, and Marek Sergot. Ballroom etiquette: a case study for norm-governed multi-agent systems. Imperial College London, SW7 2AZ, United Kingdom.

11 © LES/PUC-Rio Referências – enfoque em Deliberate Normative Agents Guido Boella and Leonardo Lesmo. Deliberate normative agents. In R. Conte and C. Dellarocas, editors, Social order in MAS. Kluwer Academic Publishers, Sascha Ossowski. Coordination in Artificial Agent Societies: Social Structure and its Implications for Autonomous Problem-Solving Agents, volume 1535 of Lecture Notes on Artificial Intelligence, chapter Distibuted Artificial Intelligence, pages 48–55. Springer Verlag, Berlin, Guido Boella and Leonardo Lesmo. A Game Theoretic Approach to Norms and Agents. In R. Conte and C. Dellarocas, editors, Social order in MAS. Kluwer Academic Publishers, 2001.

12 © LES/PUC-Rio Referências - enfoque em Inteligência Computacional Figueiredo, Karla. Novos modelos neuro-fuzzy hierárquicos com aprendizado por reforço para agentes inteligentes – Rio de Janeiro : PUC, Departamento de Engenharia Elétrica, 2003.


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