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Parte II - Sistemas de Aprendizado: Overview Seminários 2007 – 2º Semestre Maíra Gatti.

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1 Parte II - Sistemas de Aprendizado: Overview Seminários 2007 – 2º Semestre Maíra Gatti

2 2 © LES/PUC-Rio Agenda Reinforcement Learning –Exemplo SMA Algoritmos Genéticos –Exemplo SMA Bibliografia

3 3 © LES/PUC-Rio Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning) Sinal de reforço/ recompensa –gerado pelo ambiente em resposta a transições de estado produzidas pelas ações executadas pelo sistema aprendiz. O objetivo de um aprendiz AR consiste em aprender uma política de escolha de ações, em cada estado, de forma a maximizar o reforço cumulativo no tempo Agente inteligente Estado do meio externo output Meio externo Sinal de reforço ações

4 4 © LES/PUC-Rio Q-Learning Usado quando o agente não conhece o modelo de transição de estados do ambiente Ao invés de se considerar o valor do estado - V(o) -, considera-se o valor de escolher uma ação em um estado – Q(o,a) Definição Q –Significa a recompensa de escolher a ação a (não necessariamente a melhor) no estado o e depois continuar escolhendo as ações ótimas

5 5 © LES/PUC-Rio O Algoritmo para calcular o valor de Q Política que o agente utiliza para escolher a ação: - Começa explorando: tenta uma ação de Q mesmo que não tenha o maior valor de Q - Termina exploitando: escolher a ação que tem o maior valor de Q

6 6 © LES/PUC-Rio Exemplo Simples O Algoritmo para calcular o valor de Q O agente vai aprender através da experiência O agente vai explorar cada estado até atingir o estado desejado Cada exploração é um episódio Em cada episódio o agente vai do estado inicial ao desejado Quando o agente atinge o estado desejado, o algoritmo passa para o próximo episódio Dado: diagrama de estados com um estado desejado –Representado pela matriz R Descubra: o menor caminho a partir de qualquer estado inicial para o estado desejado –Representado pela matriz Q

7 7 © LES/PUC-Rio Exemplo Simples O Algoritmo para calcular o valor de Q Neste caso foi usado o modelo do ambiente!

8 8 © LES/PUC-Rio Exemplo com SMA: Reinforcement Learning and Self-Organization Sherief Abdallah –Multiagent Reinforcement Learning and Self-Organization in a Network of Agents Alocação de tarefa usando uma rede de agentes

9 9 © LES/PUC-Rio Exemplo: Reinforcement Learning and Self-Organization Algoritmo de Aprendizado Estrutura de dados para cada agente i –Qi -> valores de ação Qi = |Si| linhas ×|Ai| colunas (S é o conjunto de estados que o agente se encontra) – i -> valores de política célula Qi(s, a) contem o prémio que o agente i espera se executada a ação a no estado s. célula i(s, a) contem a probabilidade que o agente i tem de executar a ação a no estado s Juntos, Q e encapsulam o que o agente aprendeu até o momento Objetivo: calcular um gradiente aproximado de Q, usá-lo para atualizar, em um passo curto η.

10 10 © LES/PUC-Rio Exemplo: Reinforcement Learning and Self-Organization Operações de reestruturação da rede –Adicionar nós –Remover nós Mecanismos de Auto-organização –Qual vizinho adicionar ou remover? –Quando parar de adicionar ou remover? –Como ajustar Q e após o processo de adição ou remoção? Mecanismo de Auto-organização usa informação de aprendizado para guiar o seu processo

11 11 © LES/PUC-Rio Exemplo: Reinforcement Learning and Self-Organization

12 12 © LES/PUC-Rio Algoritmos Genéticos Utilizam um procedimento de busca inspirado na evolução natural Rotinas análogas, de uma certa forma, –ao cruzamento de indivíduos, –cruzamento de cromossomos, –mutação de genes, e –seleção natural. Assim como na evolução natural, os algoritmos genéticos sacrificam parte da sua população em ótimos locais para que outros indivíduos consigam atingir o ótimo global.

13 13 © LES/PUC-Rio Algoritmos Genéticos BEGIN /* genetic algorithm */ generate initial population compute fitness of each individual WHILE NOT finished DO BEGIN /* produce new generation */ FOR populationsize / 2 DO BEGIN /* reproductive cycle */ select two individuals from old generation for mating /* biassed in favour of the fitter ones */ recombine the two individuals to give two offspring compute fitness of the two offspring insert offspring in new generation END IF population has converged THEN finished <- TRUE END mérito da solução descendente

14 14 © LES/PUC-Rio Algoritmos Genéticos Várias aplicações em Aprendizado –Sistemas de classificação AG tentam evoluir (aprender) um conjunto de regras if..then Ex.: jogos –Controle Parâmetros de controle precisam ser ajustados para que o sistema rode em um modo ótimo

15 15 © LES/PUC-Rio Exemplo SMA com AG Iterative Multi-Agent Bidding and Co-ordination Based On Genetic Algorithm –M K LIM and Z ZHANG Sistema de manufatura SMA para –integrar planejamento e agendamento de processo dinâmico para aumentar tempo de resposta –Otimizar utilização de máquina –Prover uma plataforma para reconfigurar o sistema –Minimizar custo na presença de mudanças dinâmicas

16 16 © LES/PUC-Rio Exemplo SMA com AG Agentes –Order handling agent: interpreta e processa as ordens de serviço –Component agent: recomenda processos adequados para a construção de componentes –Tool agent: recomenda ferramentas a serem usadas na produção do componente. Cada ferramenta tem seu preço. –Material handling agent –Machine agents: negociam entre si para ofertar trabalho –Mecanismo de oferta iterativo facilita atribuição de trabalho para os agentes (realizado entre o component agent e os machine agents) Arquitetura –3 seções: Atividades relacionadas a demanda Atividades relacionadas ao componente Atividades relacionadas a fábrica

17 17 © LES/PUC-Rio Exemplo SMA com AG O component agent inclui um esquema de moeda para cada processo de construção de componente –O esquema contem todos os valores virtuais para cada feature do componente Machine agents lançam ofertas para o trabalho de acordo com o custo total o valor atribuído para cada componente é ajustado de acordo com a performance das ofertas, em termos de custo e tempo de produção –Objetivo de minimizar o custo de produção ao mesmo tempo que cumpre deadlines. => AG

18 18 © LES/PUC-Rio Exemplo SMA com AG Solução dada –Passo1: Codificação Uma população de cromossomos, e número de gens são determinados Os gens em cada cromossomo representam o valor corrente para todas as features de um componente –Passo2: Função de fitness Component agent anuncia todos os cromossomos para os Machine agents. Baseados nos valores e em suas performances, machine agents ofertam trabalho

19 19 © LES/PUC-Rio Exemplo SMA com AG Funções de fitness ti : tempo para produzir feature i K: número de features de um componente Ci: custo total da produção da feature i O cromossomo com o menor custo e que esteja no prazo é registrado como a melhor solução

20 20 © LES/PUC-Rio Exemplo SMA com AG –Passo3: Seleção dos cromossomos Todos são selecionados –Passo4: Crossover Decide quem vai cruzar a partir de um threshold de probabilidade Cruzamento entre os cromossomos são realizados até que descendentes sejam diferentes dos pais e atendam as funções de fitness –Passo5:Mutação Decide qual cromossomo vai mutar a partir de um threshold de probabilidade Mutação no custo de uma feature –Passo6: Reavaliação pelas funções de fitness Os cromossomos descendentes são reavaliados pelas funções de fitness, isto é, cada machine agent recebe o anúncio dos cromossomos Se os descendentes obtiverem melhor solução que os pais, os pais são substituídos Passos 3 ao 6 são repetidos até que a condição seja satisfeita.

21 21 © LES/PUC-Rio Frameworks Reinforcement Learning –JReLM – Java Reinforcement Learning Module RL no Repast Release com o Repast

22 22 © LES/PUC-Rio Bibliografia Reinforcement Learning: Q-Learning: Learning-Algorithm.htm

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