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DIMAp/UFRN Modelos Baseados em Agentes Prof. André Campos Aula #19 SimulaçãoMulti-Agente.

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1 DIMAp/UFRN Modelos Baseados em Agentes Prof. André Campos Aula #19 SimulaçãoMulti-Agente

2 DIMAp/UFRN Simulação Simular = reproduzir um fenômeno afim de –Testar hipóteses (pesquisa) –Prever possíveis cenários (suporte à decisão) –Monitorar sistemas (suporte de serviços) –Servir de laboratório virtual (educativa) –Entreter (entretenimento) Simulação voltada à pesquisa Simulação para suporte à decisão Simulação educativa Usuários especialistas Simulação para suporte de serviços Simulação para entretenimento Usuários não-especialistas

3 DIMAp/UFRN Modelo de simulação Para reproduzir um fenômeno precisamos ter uma idéia do que e como ele funciona, ou seja um modelo. –Toda simulação se baseia em uma teoria conceitual de como enxergamos o fenômeno. –Toda simulação deve responder a um objetivo específico To an observer B, an object A* is a model of an object A to the extent that B can use A* to answer questions that interest him about A (Minsky 1968)

4 DIMAp/UFRN Tipos de modelos Modelos determinísticos Modelos estocásticos –Introdução de probabilidades (Simulação de Monte-Carlo) –Utilização de algoritmos de geração de números aleatórios Modelo em seu estado inicial Evolução através do tempo (simulação) Modelo em seu estado final Modelo em seu estado inicial Evolução através do tempo (simulação) Modelo em seu estado final 2 Modelo em seu estado final 1 Modelo em seu estado final N

5 DIMAp/UFRN Tipos de simulação Simulação contínua –Evolução contínua do estado do modelo ao longo do tempo –Equações diferenciais, matrizes de transição, etc. Simulação discreta –Evolução abrupta do estado do modelo em passos de tempo –Algoritmos comportamentais Simulação contínuaSimulação discreta ee tt

6 DIMAp/UFRN Simulação contínua Teorias matemáticas –Ex.: Lotka-Volterra (1926): Presa-predador P = coeficiente de predação N1 e N2 = efetivo das populações a = eficiência com a qual os predadores convertem comida em descendência r1 = taxa de fecundidade das presas d2 = taxa de mortalidade dos predadores Inconveniências –Dificuldade nas representações micro-macro e espaciais –Não permite representar a emergência de comportamentos

7 DIMAp/UFRN Simulação discreta Maior flexibilidade nas representações Mais custosa em tempo Dirigida por passos de tempo, eventos ou ambos t Baseada em tempoBaseada em eventos ee tt

8 DIMAp/UFRN Simulação Multi-Agente Modelos baseados em agentes (entidades autônomas, concorrentes, etc.) Outros termos similares –Simulação baseada em indivíduos –Modelagem baseada em agentes –Simulação comportamental Sistema real Realidade Artificial Baseada em agentes DecomposiçãoModelagemSimulação

9 DIMAp/UFRN Representações Ambiente –Contínuo / discreto –2D / 3D –Limitado / cíclico –Gestão dos limites Tempo –Escala de tempo: virtual / real Entidades –Objetos (ent. passivas) / agentes (ent. ativas)

10 DIMAp/UFRN Gerência dos agentes Concorrência –Paralela – threads Mais realista, mas com problemas de sincronização Utilização de abordagens clássicas de programação paralela (semáforos) Gerenciamento otimista vs. pessimista –Seqüencial (gerenciador) Mais simples, mas precisa ser gerenciado tamanho das ações com o tempo virtual. ABCDABCDA... ABCDBADCD

11 DIMAp/UFRN Exemplo de gerenciamento Núcleo de sincronização Relógio virtual Lista de eventos Eventos Ger. números aleat. Entidade ativa Entidade Cria Modifica Escalona Utilisa Ativa 0..n 1..n

12 DIMAp/UFRN Resolução de conflitos ?? Evento com maior prioridade Evento na segunda lista de eventos Lista de eventos Gestão de conflitos na ativação dos agentes Gestão de conflitos na execução dos eventos


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