Agentes adaptativos às Normas externas

Apresentação em tema: "Agentes adaptativos às Normas externas"— Transcrição da apresentação:

1 Agentes adaptativos às Normas externas
Estudo de Caso: StockAgents Ricardo Gralhoz

2 $ Índice Motivação NoA – A Normative Agent Architecture
Apresentação do Estudo de Caso Framework Andamento Conclusão $ Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

3 Motivação Contexto: Normas que devem ser obedecidas.
Alterações nas Normas. Agentes que “entram”. Busca por solução: Normas são prioridade em relação aos objetivos/intenções dos Agentes; Normas devem ser externas aos Agentes; Agentes devem se adaptar às mudanças; Agentes que entram devem seguir as Normas. Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

4 NoA – A Normative Agent Architecture (1/2)
Kollingbaum, M. J.; Norman T. J (2003) “NoA – A Normative Agent Architecture”. E-commerce Desenvolver agentes motivados por Normas (externas): obrigações, permissões, proibições. Normas com mais importância do que os desejos e intenções (desires & intentions). Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

5 NoA – A Normative Agent Architecture (2/2)
Kollingbaum, M. J.; Norman T. J (2003) “NoA – A Normative Agent Architecture”. Elementos da arquitetura Linguagem NoA - especificar Planos e Normas . Interpretador NoA - interpretar a executar especificações de Planos e Normas. Não prevê Adaptabilidade!! Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

6 Ricardo Gralhoz rgralhoz@inf.puc-rio.br
StockAgents: Um Sistema para Apoio às Decisões de Investidores de Ações (instanciação do framework) $ Ricardo Gralhoz

7 Índice (Estudo de Caso)
Motivação Análise do Domínio O Framework Frozen-spots (Pontos fixos) Hot-spots (Pontos flexíveis) Análise dos Agentes Instanciação Andamento $ Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

8 Motivação Estudo de caso em pesquisas desenvolvidas no contexto do Seminário de Governança de Sistemas Multi-Agentes Abertos; Proposta para Trabalho Final da disciplina Projeto de Sistemas de Software; A possibilidade real de realização de ganhos financeiros; Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

9 N Motivação Estudo de caso Por quê? Agentes adaptativos?
Organização dos agentes? Normas? N Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

10 Análise do Domínio O sistema deve: Monitorar o mercado acionário;
Indicar momentos de compra e venda de ações; Respeitar o perfil de cada um dos investidores; Atender aos critérios de satisfação, a respeito do desempenho. Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

11 Análise do Domínio Os principais serviços são:
Cadastro do Perfil do Usuário; Acompanhamento do Portfólio do Usuário; Monitoramento do mercado de ações; Armazenamento de informações do mercado de ações na Base de Conhecimento; Análise do mercado de ações e decisão de compra/venda de ação, de acordo com sua estratégia; Guardar histórico das decisões na Base de Conhecimento; Enviar oferta de compra/venda de ações ao Mercado, de acordo com as decisões, com o Portfólio e com o Perfil do usuário; Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

12 O Framework: Frozen-spots
Critérios de avaliação do desempenho do sistema; Interface com o Usuário: Perfil do Usuário, Acompanhamento do Portfólio; Armazenamento / busca de informações na Base de Conhecimento; N Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

13 O Framework: Hot-spots
Monitoramento (Recepção das informações) do mercado de ações extração HTML; arquivo da Bovespa; rádio / satélite por prestadora de serviços Estratégias de análise e decisão de compra/venda de ações disponíveis; Método da agulhada do Didi (03 médias móveis); Exponencial suavizada; Outros métodos / combinações destes Envio de oferta de compra/venda de ações ao Mercado. Atuação direta no mercado (corretora) Aviso ao usuário via Interface Gráfica SMS ao celular Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

14 Agente MarketMonitor ;
Análise dos Agentes UA Agente UserAgent ; Agente MarketMonitor ; Agente StockAnalyst ; Agente StockMarketBroker . MM SA SMB Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

15 $ $ Análise dos Agentes BC Bolsa Usuário Bolsa N N N UA SMB SA MM
Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

16 Agente UserAgent N Análise dos Agentes
UA Agente UserAgent Responsável por fazer a interface com o Usuário. Cadastra informações sobre o Usuário; Cadastra informações sobre Perfil do Usuário; Permite ao Usuário o acompanhamento do Portfólio; Envia alterações das informações sobre Perfil do Usuário ao Agente StockMarketBroker ; Permite a avaliação do desempenho do Sistema em relação ao Portfólio. N Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

17 Agente MarketMonitor ;
Análise dos Agentes MM Agente MarketMonitor ; Responsável por monitorar preços e informações do mercado sobre uma determinada ação; Monitora o mercado de ações; Armazena informações do mercado de ações na Base de Conhecimento; Envia um aviso ao Agente StockAnalyst sobre novas informações sobre o mercado. Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

18 N Análise dos Agentes Agente StockAnalyst ;
Responsável por gerar recomendações de compra ou venda de ações; Busca informações do mercado de ações na Base de Conhecimento; Analisa o mercado de ações e decide o momento de compra/venda, de acordo com sua estratégia; Armazena decisão de compra/venda na Base de Conhecimento; Envia um aviso ao Agente StockMarketBroker sobre nova decisão de compra/venda . N Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

19 N N Análise dos Agentes Agente StockMarketBroker ;
SMB Agente StockMarketBroker ; Responsável por comprar ou vender as ações no mercado, respeitando as preferências do cliente ; Busca informações sobre Portfólio do Usuário na Base de Conhecimento; Busca informações sobre Perfil do Usuário na Base de Conhecimento; Busca informações sobre decisão de compra/venda e sobre ação na Base de Conhecimento; Decide comprar/vender ação do Portfólio; Envia oferta de compra/venda de ações ao Mercado. N N Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

20 1. Recepção das informações do mercado de ações:
Instanciação 1. Recepção das informações do mercado de ações: Recuperação via extração HTML; Site do Infomoney Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

21 Instanciação 2. Estratégias de análise e decisão de compra/venda de ações disponíveis: Método da agulhada do Didi (03 médias móveis); Exponencial suavizada; Outros métodos / combinações destes. Qual? Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

22 3. Envio de oferta de compra/venda de ações ao Mercado.
Instanciação 3. Envio de oferta de compra/venda de ações ao Mercado. Aviso ao usuário via Interface Gráfica Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

23 $ Andamento O que já existe... Trabalho relacionado
Diversas classes (?) criadas Interface de entrada (quase) implementada Sem documentação Trabalho relacionado Virtual Broker $ Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

24 $ Andamento O que está sendo feito... Estudo das classes existentes
Implementação de algoritmo Preditor Pesquisa sobre agentes normativos e agentes adaptativos $ Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

25 $ Conclusão Objetivos a alcançar Estratégia de decisão após predição:
Preparar um ambiente onde possam ser testados / avaliados os conceitos Propor um melhoria à arquitetura Estratégia de decisão após predição: Agentes adaptativos? Organização dos agentes? Normas? Outras questões... $ Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio