Fechamento

Resumo de I.A

Agentes

Um agente é o componente principal da Plataforma de Agentes, que provê um ou mais serviços. Ele pode ser definido também como tudo o que pode ser considerado capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e agir sobre esse ambiente por meio de atuadores. Cada agente deve ser identificado de forma única no seu ambiente, utilizando para isso um Agent Indetifier(AID).

Objetivo da FIPA - Produzir padrões de especificações de software para sistemas heterogêneos, interação de agentes e sistemas com base em Agentes.

Plataforma de Agentes - Fornece uma estrutura física onde os agente são implementados.

É composta por um ou mais computadores, sistema operacional, software de apoio dos agentes, componentes FIPA de gestão de agentes e os próprios agentes.

Agente Racional: Para cada sequencia de percepções possível, um agente racional deve selecionar uma ação que se espera venha a maximizar sua medida de desempenho.

Agent Communication Language (ACL) - padrão que define uma linguagem comum de mensagem entre os agentes.

Message Transport System (MTS) é o método padrão de comunicação entre os agentes em plataformas locais ou remotas.

Um modelo de ações é definido por uma coleção de parâmetros que definem suas ações através de combinações e estímulos recebidos. O modelo mais difundido é a Arquitetura BDI.

Arquitetura BDI(Beliefs, Desires ans Intentions)

Tal arquitetura descreve o processamento interno dos estados de um agente com base em três estados mentais (crenças, desejos e intenções) e em novas visões através de planos e objetivos.

•As crenças representam o possível conhecimento do agente acerca de si próprio, de seu ambiente e de outros agentes.

•Os desejos relacionam as metas a serem atingidas em um dado período de tempo, motivando o agente a agir a fim de realizar suas metas.

•Os objetivos representam um subconjunto dos desejos. Quando um agente decide atingir um objetivo, este passa a ser uma intenção, que representa um subconjunto dos objetivos.

•Os planos representam uma forma de atingir estados do ambiente, ou seja, especificam um meio para atingir certos desejos e as alternativas disponíveis para os agentes.

Todo o processo de resolução de problemas em um Sistema Multi Agente depende de mecanismos de cooperação.

[pic 1]

Cooperação:

Os protocolos e estratégias de cooperação são construídos com base nos mecanismos de comunicação e são essenciais para a definição de qual momento, de que forma e que agente deve agir na solução de um dado problema.

Comunicação:

A comunicação entre os agentes é dividida em duas camadas:

- a camada de protocolo, onde é definido como o conhecimento é passado entre os agentes; e- camada de métodos de comunicação, responsável pela forma como as informações são trocadas.

Os métodos de comunicação podem ser classificados em dois tipos: o quadro de avisos e as trocas de mensagens.

- Quadro de Avisos: Área comum entre todos os agentes onde eles podem trocar informação dados e conhecimento. Cada agente lê apenas aquilo que é relacionado a sua área. Um sistema multiagente pode possuir diversas áreas comuns de troca de mensagens onde pode ser administrado através de um controle de acesso de agentes.

*   Em casos de Sistemas Multi Agentes com uma grande quantidade de agentes, o número de dados escritos no quadro de avisos cresce exponencialmente e a busca por informações específicas torna-se muito lenta

- Troca de Mensagens: As informações são trocadas diretamente entre os agentes.

Protocolos de comunicação - A FIPA estabelece a ACL para a comunicação entre agentes. Através dessa linguagem, a descrição da mensagem, seu modelo semântico e os protocolos de interação utilizados são especificados. Exemplo: JADE.

Sistema Computacional Simbolista

Composto por:

- Base de dados: representa o conhecimento declarativo sobre o problema.

- Regras de Produção: Representação simbólica dos operadores. Capazes de criar e alterar símbolos.

- Sistema de Controle: conhecimento heurístico.

Definição de problema: Definição de um espaço de estados que contenha as possíveis configurações dos objetos relevantes;

- Especificação dos estados nos quais possa iniciar a solução dos problemas(estados iniciais);

- Especificação dos estados aceitáveis como solução dos problemas(estados meta);

- Especificação de regras que descrevam as ações possíveis, que provocam transições entre estados.

Solução de Problemas:

- considera-se um problema  resolvido quando se encontra uma sequência de ações que levem do estado inicial até a meta;

- chama-se de busca de soluções ao processo de pesquisa dessas sequencias.

Grafos de Estado e árvores

        Vantagens na utilização de grafo de Busca em vez de árvore de busca:
        Tempo- não é necessário gerar estados já gerados novamente. Porém gasta-se um         tempo adicional verificando se o mesmo já existe.

Tipos de Busca:

- Buscas cegas ou desinformadas.

- Buscas heurísticas ou informadas.

Exemplo:
Busca em Largura:

Análise da solução

Como as listas de extensões, que contém as trajetórias mais

longas, são colocadas no fim da fila, o programa examina antes

as trajetórias mais curtas. Se houver mais de uma solução será

encontrada a trajetória mais curta. Esta é a grande qualidade do

método. Porém, a quantidade de possibilidades avaliadas é muito

grande, o que torna o método computacionalmente

intenso.

Busca em profundidade

Tem requisitos de memória modestos, pois quando

há retorno, os nós descendentes do nó que está sendo

abandonado, podem ser retirados da memória.

Tem requisitos de memória modestos, pois quando