Sistemas Multi-Agentes

Transcrição

1 Modelos Baseados em Agentes Sistemas Multi-Agentes Prof. André Campos Aula #7

2 Motivação Motivação computacional Atualmente os sistemas são Cada vez mais complexos, sendo difícil de conceber uma solução global Em geral distribuídos Motivação para as aplicações Atualmente as aplicações apresentam Sub-sistemas heterogêneos e distribuídos Necessidade de Representação modelos Compreensão e previsão simulação Procura por soluções resolução de problemas Integração sistemas de informação abertos e distribuídos

3 IAD, RDP e SMA Inteligência Artificial Distribuída Resolução Distribuída de Problemas Sistemas Multi-Agentes Porque distribuir? Distribuição funcional dos sistemas Especializações Pontos de vistas diferentes Decomposição de problemas Distribuição física dos sistemas Visão 1 IAD RDP SMA Visão 2 IAD SMA

4 Fontes de inspiração Psicologia social, Sociologia,... Sistemas complexos Biologia, ecologia,... Sistema Multi-Agente Vida artificial Economia, Teoria dos jogos,... Sistemas Distribuído, Paralelismo

5 Sistema Multi-Agente Modelagem e definição de sistemas baseados em dois níveis: Entidade (micro) Organização (macro) Descrição sistemática das interações Suporte a distribuição de sistemas heterogêneos

6 SMA - Definição Ferber (1999) Um sistema composto de: Um ambiente (E) Espaço onde haverá uma distribuição espacial dos outros componentes do sistema Um conjunto de objetos (O) Entidades passivas (recursos) do sistema Um conjunto de agente (A) Representam as entidades ativas do sistema Um conjunto de relações (R) Define as dependências entre objetos e agentes Um conjunto de operações (Op) Representam como os agente podem atuar sobre os objetos Um conjunto de operadores (O) Define a aplicação das operações sobre o mundo

7 Representação do SMA Objetos Relações Agentes Ambiente Operadores Operações

8 Problemática Dado um conjunto de agente que atuam sobre um ambiente comum Identificar e gerenciar as interações Internas ao agente Entre os agentes Através do ambiente Através da organização, etc Identificar e gerenciar as situações de dependência entre objetos Entre agentes e objetos Entre agentes, etc Identificar e gerenciar ações locais e conseqüências globais

9 Exemplo de dependência (1) Tomadas de decisão local e conseqüência global Jogo de adivinhação Escolha um número de 0 a 100 tal que ele seja o mais próximo possível da metade da média dos números escolhidos pelos outros alunos. Ganha quem escolher o número mais próximo Ação individual, racional... porém sem cooperação.

10 Exemplo de dependência (2) Dilema do prisioneiro Clássico em Teoria dos Jogos teoria matemática que estuda interações entre agentes racionais centrados em si ( self-interested ) Duas pessoas foram acusados de um crime e separados em células diferentes. Se um confessa e o outro não confessa, o confessor será libertado e o outro pegará 3 anos de prisão Se ambos confessam, cada um pegará 2 anos Se nenhum confessa, cada um pegará 1 ano

11 Tipos de interação Colaboração Mecanismos de distribuição de tarefas Cooperação Coordenação Planejamento e ações conjuntas Negociação Tomadas de decisões conjuntas Competição Existe quando os recursos são os mesmos para diferentes agentes Coopetição Competição cooperativa

12 Arquitetura Multi-Agente Define os mecanismos nos quais as interações serão realizadas A set of services, conventions and knowledge that supports complex social interactions (e.g. negotiations, agree on commitments) Os agentes precisam desses serviços para Interagir Permitir encontrar uns aos outros Se comunicar Sycara et al.

13 Estrutura SMA e Agente Ref: Sycara et. al., 2001

14 Arquitetura de Blackboard (1) Principais componentes O blackboard espaço de dados global Um conjunto de agentes (chamados fontes de conhecimento) que atuam sobre o blackboard Um mecanismo de controle blackboard

15 Arquitetura de blackboard (2) Solução Nível n... Hipóteses... Nível 2 Dados Nível 1

16 Quando utilizar SMA? (1) SMA não é adequado para todos os tipos de problema Complexidade inerente da aplicação O problema é complexo o suficiente para ser resolvido por apenas um sistema Existência de vários componentes heterogêneos Mantendo vários tipos de dependência (ex: hierarquia) Trabalhando com recursos diferentes (ex: tempo) Falta de um solução global Modelagem de sistemas complexos (ex: naturais)

17 Quando utilizar SMA? (2) Distribuição inerente da aplicação Existência de diferentes domínios de conhecimento Distribuição de dados, controle, recursos etc. Requisitos da aplicação (necessidade de...) Soluções paralelas Segurança na execução (redundância) Adaptação às modificações do ambiente Sistemas abertos (inclusão de novos elementos dinamicamente)