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Exemplos de Sistemas-Multi-Agente Professor Edson Emílio Scalabrin PUCPR / PPGIA

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Apresentação em tema: "Exemplos de Sistemas-Multi-Agente Professor Edson Emílio Scalabrin PUCPR / PPGIA"— Transcrição da apresentação:

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2 Exemplos de Sistemas-Multi-Agente Professor Edson Emílio Scalabrin PUCPR / PPGIA

3 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 2 Origem dos Sistemas Multi-Agente EUA Explorava-se essencialmente a relação existente entre arquitetura e modo de raciocínio Deu origem a dois tipos de controle : –quadro negro [Erman et al. 1980], –BEINGS e CyC [Lenat & Guha 1990], Atores [Hewitt 1977], Open System [Hewitt 1991]

4 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 3 Exemplo de Sistema Multi-Agente 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.

5 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 4 Exemplo de... –Contribuições do projeto DVMT: examinou-se um grande número de configurações envolvendo sensores e agentes de processamento analisou-se a problemática do planejamento multi-agente a partir de planos parciais definiu-se as bases dos mecanismos de cooperação e negociação –Influência : puramente norte americana continuação

6 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 5 Exemplo de Plataforma Multi-Agente MACE [Gasser et al. 1987] –1 a plataforma multi-agente genérica –1 a explicação clara a respeito de : como implementar um sistema de Inteligência Artificial Distribuída, e quais são os componentes essenciais de uma plataforma genérica.

7 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 6 Exemplo de Plataforma... Introdução das trocas de mensagens dos atores mostrou 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 continuação

8 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 7 Exemplo de Plataforma... Introdução das 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. continuação Todas as plataformas de desenvolvimento de SMA são descendentes diretamente ou indiretamente de MACE.

9 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 8 Exemplo de Protocolo de Negociação 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. Contract-Net [Smith 1980]

10 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 9 Exemplo de Protocolo... Origem : –o protocolo CNET foi inicialmente aplicado a uma rede de sensores acústicos distribuídos –os agentes eram inteiramente cooperativos –a seleção dos eventuais contratantes era baseada essencialmente : na capacidade de processamento (cálculo) e na carga atual de um agente continuação

11 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 10 Exemplo de Protocolo... Natureza –o protocolo CNET organiza o controle de execução entre um programa : emissor de uma mensagem (agente manager) e um ou vários receptores (agentes contractors) –procedural call contract net data driven programming O CNET é um dos paradigmas mais importante já desenvolvido em IAD para a alocação dinâmica de tarefas. continuação

12 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 11 Fases da Negociação Exemplo de Protocolo... continuação Chama de ofertas Análise e Seleção de proposta Envio de propostas Fechamento do contrato

13 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 12 Exemplo de Protocolo... continuação Mensagem: ChamaDeOfertas Para : * De : Explorador-25 Contrato : Perfurar DescriçãoDeTarefa : TipoDeTarefa : Perfurar QualidadesRequeridas : DeveTer : SistemaPerfuração DevePoder : PerfurarSoloMole FormatoDaProposta : Posição: QualidadesPerfuração: {TipoDeSolo : Performance} DataExpiração : 20 junho :06:46 Fim ChamaDeOfertas Mensagem: Proposta Para : Explorador-25 De : Perfurador-18 Contrato : Perfurar DescriçãoProposta : Posição: QualidadesPerfuração : {areia : 0,5 argila : 0,3 Xisto : 0,8} Fim Proposta

14 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 13 Exemplo de Protocolo... continuação Interpretação dos tipos de mensagens : –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. –propostas : os agentes contratantes potenciais tentam "vender" seus serviços. –alocação de um contrato (a escolha da melhor proposta) : o agente manager está "comprando" os serviços dos contratantes potenciais. –aceitação do engajamento : o(s) contratante(s) vendeu(ram) efetivamente seu(s) serviço(s).

15 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 14 Exemplo de Protocolo... continuação Comentários... –O CNET é uma generalização da abordagem cliente/servidor –O CNET resolve o problema de distribuição de tarefas : sem utilizar uma zona de memória comum e sem a necessidade de identificar precisamente o destinatário da mensagem como por exemplo nos sistemas baseados em atores Se nenhum agente satisfaz os critérios da chamada de oferta, o contrato não é alocado.

16 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 15 Exemplo de Protocolo... continuação Limites –O CNET não apresenta um modelo que permite levar em conta de modo eficiente a relocação de tarefas, seja no caso : de falha de sistema ou de problema de estrangulamento.

17 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 16 Sistemas Multi-agente : 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

18 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 17 Sistemas Multi-Agente : Resolução distribuída de problemas Características : –é possível efetuar uma tarefa complexa através de um conjunto de especialistas que dispõem de competências complementares –é a expertise ou o modo de resolução que é distribuído, 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.

19 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 18 Exemplo de Resolução distribuída... Sistema CONDOR: [Iffenecker & Ferber 1992] –envolvendo especialistas em concepção, montagem, materiais, planejamento, marketing, etc. –os especialistas são representados sob a forma de um conjunto de agentes –os agentes possuem sua própria expertise e intervêm em diferentes momentos durante a realização do produto

20 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 19 Exemplo de Resolução distribuída... Organização do CONDOR : –o sistema assume a forma de uma arquitetura de quadro negro ; –representa grupos de trabalhos : o grupo qualidade ; o grupo decisão ; o grupo laboratório de pesquisa ; –cada grupo trabalha utilizando seu próprio protocolo de automatização de fluxo de informação, igual o work flow atual. continuação

21 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 20 Exemplo de Resolução distribuída... KBS-SHIP : –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 os agentes. continuação

22 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 21 Exemplo de Resolução distribuída... Flavors Paint Shop : –um sistema de controle de processos industrial utilizado para pintar caminhões. –Problema : na saída de uma linha de montagem os caminhões devem ser pintados de uma dada cor e em função dos desejos dos clientes o número de postos de pintura é inferior ao número de cores disponíveis a mudança de configuração dos postos eleva o consumo de matéria e de tempo continuação

23 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 22 Exemplo de Resolução distribuída... Características do sistema Flavors Paint Shop : –cada posto de pintura é um agente –quando um posto está livre, ele aceita um novo caminhão para ser pintado (os caminhões são colocados em uma fila de espera) –regras de escolha: pegar o primeiro caminhão da fila que requer 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 requerida se não há caminhão prioritário, pegar o próximo da fila e alocar ao posto a cor requerida continuação

24 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 23 Exemplo de Resolução distribuída... Resultados do sistema Flavors Paint Shop : –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 continuação

25 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 24 Sistemas Multi-Agente : 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 dsitribuída sobre cada um dos nós –a percepção distribuída (ex. DVMT)

26 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 25 Exemplo de resolução distribuída de problemas... Sistema IDEAL [Onera e Alcatel-Alsthom] –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 continuação

27 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 26 Exemplo de resolução distribuída de problemas... Características dos agentes do IDEAL : –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 ao usuário, através de uma interface gráfica, acompanhar o funcionamento do agente e intervir se necessário controle, que gerencia o conjunto de atividades dos agentes continuação

28 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 27 Sistemas Multi-Agente : Resolução por coordenação Problema : –Encontrar uma solução para um problema cujo enunciado é bem definido e o conjunto de informações é inteiramente disponível.

29 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 28 Exemplo de resolução... 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

30 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 29 Exemplo de resolução... 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 relações são restrições que os agentes devem respeitar continuação

31 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 30 Sistemas Multi-Agente : Simulação multi-agente Características e Utilização –utiliza-se a simulação para tentar explicar e prever fenômenos naturais : física, química, biologia, ecologia, geografia e ciências sociais –os modelos são dados sob a forma de relações matemáticas entre variáveis que representam grandezas físicas mesuráveis no mundo real.

32 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 31 Exemplo simulação... 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 continuação

33 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 32 Exemplo simulação... Problemas da simulação apenas numérica –os modelos matemáticos ligam unicamente parâmetros que se situam todos ao mesmo nível de análise. –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. continuação

34 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 33 Exemplo simulação... Complexidade e realismo dos parâmetros na simulação apenas numérica –para ser utilizável e corresponder a realidade, as 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. continuação

35 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 34 Exemplo simulação... 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 resultam de um conjunto de tomadas de decisões individuais, que lavam em conta os comportamentos dos outros atores do sistema continuação

36 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 35 Exemplo simulação... Qual é o interesse da simulação multi-agente? É poder levar em conta –tanto os parâmetros quantitativos parâmetros numéricos –quanto as informações qualitativas comportamentos individuais, recorrendo eventualmente à estratégias de raciocínio continuação

37 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 36 Exemplo simulação... Vantagens da modelagem multi-agente –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. continuação

38 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 37 Exemplo simulação... Exemplo: modelagem de uma floresta. –pode-se introduzir novas espécies animais ou vegetais e analisar suas interações com aquelas já modeladas. continuação

39 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 38 Exemplo simulação... Projeto SIMDELTA [Cambier et al. 1992] –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) continuação

40 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 39 Exemplo simulação... 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. continuação

41 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 40 Exemplo simulação... Definição dos agentes SIMDELTA –os biotipos representam porções do ambiente –os peixes possuem um comportamento bastante reativo –os pescadores comportamento deagentes cognitivos continuação

42 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 41 Exemplo simulação... Ambiente = Biotipos Conexões entre biótipos mudam em função do nível das águas continuação

43 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 42 Exemplo simulação... Para cada biotipo : –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. continuação

44 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 43 Exemplo simulação... 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 biotipos continuação

45 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 44 Exemplo simulação... Testes feitos sobre SIMDELTA estudo sobre a dinâmica de uma população de peixes em função de um esforço de pesca cada vez maior. dados para a simulação : –o comportamento de peixes de água doce e –os conhecimentos dos biologistas a respeito da reprodução, crescimento, migração e mortalidade dos peixes continuação

46 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 45 Exemplo simulação... Projeto SIMPOP [Bura et al. 1993] Objetivo : –modelar a dinâmica de evolução de um sistema de cidades, em particular : a gênese (formação dos seres) e o desenvolvimento e a concentração das funções urbanas em diferentes níveis, durante um período de tempo (+/ anos) continuação

47 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 46 Exemplo simulação... 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. –os recursos correspondem o potencial que uma população tem para explorar a produtividade levando em conta as possibilidades técnicas ou as atividades de um povoado vizinho continuação

48 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 47 Exemplo simulação... Agentes do SIMPOP –cada lugar é representado por um agente cidade, que pode ser um povoado ou uma metrópole –as características das cidades número de habitantes, riqueza econômica e funções (agricultura, economia, indústria, administração). continuação

49 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 48 Exemplo simulação... 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. continuação

50 PUCPR/PPGIA/Edson Emílio Scalabrin 49 Exemplo simulação... 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 ; –as transferências se exprimem sob a forma de mecanismos de ofertas e demandas entre as cidades ; –certas cidades tendem a crescer e vários fenômenos locais vão reforçar as diferenças entre elas, de tal maneira, a formar uma espécie de hierarquia de cidades (seu tamanho e sua riqueza). continuação


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