6. QUADRIMESTRE IDEAL 7. NÍVEL Graduação 8. Nº. MÁXIMO DE ALUNOS POR TURMA TEORIA: 60 LABORATÓRIO: 30

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1 Universidade Federal do ABC Rua Santa Adélia, Bairro Bangu - Santo André - SP - Brasil CEP Telefone/Fax: CÓDIGO E NOME DA DISCIPLINA MC SISTEMAS MULTIAGENTES 2. DISCIPLINA REQUISITO (RECOMENDAÇÃO) INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 3. INDICAÇÃO DE CONJUNTO (BCC) Opção Limitada 4. CURSO BACHARELADO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 5. CRÉDITOS T P I: QUADRIMESTRE IDEAL 7. NÍVEL Graduação 8. Nº. MÁXIMO DE ALUNOS POR TURMA 9. OBJETIVOS TEORIA: 60 LABORATÓRIO: 30 - Apresentar uma visão comparativa entre os paradigmas Conexionista, Evolucionista e Simbólica. - Apresentar os conceitos da Inteligência Artificial (IA) clássica e a Inteligência Artificial Distribuída (IAD), permitindo ao aluno o entendimento de implicações teóricas e práticas da junção entre as áreas da IA e Sistemas Distribuídos. - Apresentar detalhadamente as propriedades fundamentais de um Sistema Multiagente (SMA) nos níveis micro e macro, envolvendo a definição de agentes, arquitetura, propriedades, agentes reativos, agentes cognitivos, comunicação, coordenação, colaboração e negociação. - Apresentar as características das principais plataformas multiagentes que poderão ser utilizadas no desenvolvimento de um SMA. - Após os conceitos teóricos estudados e o estudo prático da plataforma multiagente JADE o aluno será capaz de implementar um SMA. 10. COMPETÊNCIAS Ao final da disciplina o aluno deverá ser capaz de compreender claramente a diferença entre os paradigmas Conexionista, Evolucionista e Simbólico e aplicar os conceitos e técnicas da IAD na implementação de um SMA utilizando a plataforma JADE. 11. PROGRAMA RESUMIDO (EMENTA) História da IA. Paradigmas da IA. Inteligência Artificial Distribuída. Resolução Distribuída de Problemas. Sistemas Multiagentes. Nível Micro. Nível Macro. Plataformas Multiagentes. Plataforma JADE. 12. PROGRAMA 1. Inteligência Artificial 1.1. Introdução 1.2. História 1.3. Motivação da IA

2 1.4. Fases de Desenvolvimento da IA: Gestação da IA ( ) Entusiasmo Inicial ( ) Uma Dose de Realidade ( ) Sistemas Baseados em Conhecimento ( ) A IA se Torna Comercial (1980 Até Hoje) 1.5. Aplicações 2. Paradigmas da IA 2.1. Abordagem Conexionista: Neurônios Artificias Componentes de um Neurônio Rede Neural Artificial: Arquitetura Pontos Fortes e Fracos 2.2. Abordagem Evolucionista: História Teoria Darwiniana Seleção Natural Algoritmos Genéticos (AG): Fundamentos Biológicos: Cromossomo Gene Genoma, Genótipo e Fenótipo Estrutura Básica de um AG Simples: População Indivíduo Função de Avaliação Seleção Operadores Genéticos Pontos Fortes e Fracos 2.3. Abordagem Simbólica/Cognitiva: Representação do Conhecimento: Lógica Frames Sistemas Especialistas Aprendizagem: Analogia Indução Pontos Fortes e Fracos 3. Inteligência Artificial Distribuída 3.1. Introdução 3.2. IA Clássica versus IAD 3.3. História 3.4. Foco Principal 3.5. Principais Problemas Tratados pela IAD 3.6. Áreas: Resolução Distribuída de Problemas (RDP) Sistemas Multiagentes (SMA): Propriedades Fundamentais Níveis de Análise: Micro Macro

3 4. Nível Micro 4.1. Definição de Agentes 4.2. Teorias de Agentes 4.3. Arquiteturas de Agentes 4.4. Linguagens de Agentes 4.5. Classificação de Agentes: Reativos Cognitivos 4.6. Propriedades dos Agentes: Reatividade Habilidade Social Pró-Atividade 5. Nível Macro 5.1. Comunicação: Linguagens para Comunicação entre Agentes Atos de Fala KQML FIPA-ACL Protocolo de Comunicação: Protocolos de Redes de Contrato (Contract Net) Protocolo de Registro Protocolo de Anúncio Protocolo de Consulta Protocolo de Contrato de uma Tarefa/Ação 5.2. Coordenação: Mecanismos de Coordenação 5.3. Colaboração 5.4. Negociação 6. Plataformas Multiagentes 6.1. Introdução 6.2. FIPA-OS: Características da Plataforma 6.3. JADE: Características de Plataforma JADE e FIPA Arquitetura Interna de um Agente JADE 6.4. Outras Plataformas 7. Desenvolvento um SMA na Plataforma JADE 7.1. Instalação 7.2. Modelo Computacional de um Agente 7.3. Interface Gráfica 7.4. Identificadores de Agentes 7.5. Passando Informações a um Agente 7.6. Ciclo de Execução de um Agente 7.7. Concorrência entre Agentes 7.8. Comportamentos Pré-Definidos: Comportamento On-Shot Comportamentos Cíclicos Comportamentos Temporais Comportamento Waker Behaviour Comportamento Ticker Behaviour 7.9. Comportamentos Compostos: Sequential Behaviour

4 Parallel Behaviour FSM Behaviour Envio e Recebimento de Mensagens Envio de Objetos Seleção de Mensagens Páginas Amarelas Páginas Brancas Protocolos de Interação 13. MÉTODOS UTILIZADOS A teoria e os métodos da disciplina são apresentados através de aulas expositivas com o uso de recursos audiovisuais (slides), Além disso, aulas práticas ministradas no laboratório de informática são utilizadas para a implementação de um SMA utilizando a plataforma JADE. 14. ATIVIDADES DISCENTES Estudo individual a partir das notas de aulas que devem ser complementadas com as referências bibliográficas. Implementação dos exercícios dados nas aulas práticas, prova escrita e um projeto final. 15. CARGA HORÁRIA AULAS TEÓRICAS: 36 AULAS PRÁTICAS: 12 TOTAL: 48hs RECOMENDADO PARA DEDICAÇÃO INDIVIDUAL: 4 horas por semana 16. CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM O conceito será definido da seguinte forma: 50% do aproveitamento correspondendo a uma prova escrita e 50% correspondendo ao projeto final de implementação de um SMA e exercícios de implementação. 17. NORMAS DE RECUPERAÇÃO (CRITÉRIOS DE APROVAÇÃO E ÉPOCAS DE REALIZAÇÃO DAS PROVAS OU TRABALHOS) As notas serão dadas por conceito, conforme estabelecido pelas normas internas da UFABC. Alunos que não atingiram um nível de aprendizado adequado, e sem reprovação por presença, poderão fazer uma prova de exame para mais uma oportunidade de avaliação. A prova de exame será realizada após as provas normais, no final do quadrimestre. 18. BIBLIOGRAFIA RECOMENDADA BIBLIOGRAFIA BÁSICA: 1. WEISS, G. Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, WOOLDRIDGE, M. An Introduction to Multiagent Systems, John Wiley & Sons, RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial, Editora Campus, 2a Edição, BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

5 1. REZENDE, S. O. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações, Manole, BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial: Ferramentas e Teorias, Editora da UFSC, 3 a Edição, LUGER, G. F. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Pearson Addison-Wesley, 6 a Edição, HAYKIN, S. Redes Neurais: Princípios e Prática. Addison-Wesley, 2 a Edição, COPELAND, B. J. The Essential Turing: Seminal Writings in Computing, Logic, Philosophy, Artificial Intelligence and Artificial Life Plus The Secrets of Enigma, Oxford University Press, PLANO SUGERIDO PARA AS AULAS (em semanas letivas) Aula 01: História da IA Aula 02: Paradigmas da IA: Abordagem Conexionista e Evolucionista Aula 03: Paradigmas da IA: Abordagem Simbólica Aula 04: Inteligência Artificial Distribuída: Introdução, Conceitos Básicos, IA versus IAD e os Principais Problemas Tratados pela IAD Aula 05: Inteligência Artificial Distribuída: Introdução sobre Resolução Distribuída de Problemas, SMA e Níveis Macro e Micro Aula 06: Nível Micro: Introdução, Definição, Teoria, Arquitetura e Linguagens de Agentes Aula 07: Nível Micro: Agentes Reativos e Cognitivos Aula 08: Nível Micro: Discussões sobre SMA Reativos e Cognitivos Aula 09: Nível Micro: Exemplos de SMA Reativos, Cognitivos e Propriedades dos Agentes Aula 10: Nível Macro: Introdução, Linguagem de Comunicação, Atos de Fala, KQML, FIPA-ACL Aula 11: Nível Macro: Protocolos de Comunicação Aula 12: Nível Macro: Coordenação, Cooperação e Negociação Aula 13: Plataformas Multiagentes: Introdução e Características das Principais Plataformas Multiagentes FIPA-OS e JADE Aula 14: Aula Prática Utilizando o JADE: Visão Geral da Plataforma, Identificadores de Agentes e Passando Informações a um Agente Aula 15: Aula Prática Utilizando o JADE: Ciclo de Execução de um Agente e Concorrência entre Agentes Aula 16: Aula Prática Utilizando o JADE: Comportamentos On-Shot, Cíclicos, Temporais e Exercícios Aula 17: Aula Prática Utilizando o JADE: Comportamentos Waker Behaviour, Ticker Behaviour e Exercícios Aula 18: Aula Prática Utilizando o JADE: Comportamentos Compostos e Exercícios Aula 19: Aula Prática Utilizando o JADE: Envio e Recebimento de Mensagens e Exercícios Aula 20: Aula Prática Utilizando o JADE: Envio de Objetos, Seleção de Mensagens e Exercícios Aula 21: Aula Prática Utilizando o JADE: Páginas Amarelas e Exercícios Aula 22: Aula Prática Utilizando o JADE: Páginas Brancas, Protocolos de Interação e Exercícios Aula 23: Prova Aula 24: Apresentação do Projeto Final 20. PROFESSOR(A) RESPONSÁVEL MARIA DAS GRAÇAS BRUNO MARIETTO WAGNER TANAKA

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