Inteligncia Artificial Distribuda Disciplina Inteligncia Artificial Professor Ins

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Inteligência Artificial Distribuída Disciplina: Inteligência Artificial Professor: Inês de Castro Dutra Aluno: Isaac Veloso

Inteligência Artificial Distribuída Disciplina: Inteligência Artificial Professor: Inês de Castro Dutra Aluno: Isaac Veloso Nogueira 1

Tópicos Introdução Inteligência Artificial Distribuída (DAI) Sistemas Multi-Agentes (MAS) Resolução Distribuída de Problemas (DPS)

Tópicos Introdução Inteligência Artificial Distribuída (DAI) Sistemas Multi-Agentes (MAS) Resolução Distribuída de Problemas (DPS) Aplicações e trabalhos relacionados Referências 1

Introdução 1

Introdução 1

Inteligência Artificial Distribuída (DAI) é uma subárea da IA Inteligência Artificial Distribuída é o

Inteligência Artificial Distribuída (DAI) é uma subárea da IA Inteligência Artificial Distribuída é o estudo, construção e aplicação de sistemas multi-agentes, isto é, sistemas em que vários agentes inteligentes e interativos perseguem algum conjunto de objetivos ou executam algum conjunto de tarefas. IA distribuída preocupa-se com resolução de problemas em que agentes resolvem sub-tarefas 1

Inteligência Artificial Distribuída algumas motivações: popularização das redes de computadores o problema a ser

Inteligência Artificial Distribuída algumas motivações: popularização das redes de computadores o problema a ser resolvido pode ser inerentemente distribuído as informações envolvidas podem estar distribuídas em grandes e complexas bases de dados 1

Inteligência Artificial Distribuída característica importante: não há controle central o controle é distribuído a

Inteligência Artificial Distribuída característica importante: não há controle central o controle é distribuído a base de conhecimento/informação também pode estar geograficamente distribuída 1

Agente x Objeto autonomia possibilidade de tomar decisões e executar ações de forma espontânea

Agente x Objeto autonomia possibilidade de tomar decisões e executar ações de forma espontânea • inteligência agentes podem dizer: NÃO ! possibilidade de otimizar seu desempenho comportamento flexível (pró-ativo, reativo e social) interatividade possibilidade de interagir com outros agentes e com o homem • cooperação ou competição 1

Sistemas Multi-Agentes MAS é uma subárea da DAI que se preocupa com o comportamento

Sistemas Multi-Agentes MAS é uma subárea da DAI que se preocupa com o comportamento de um conjunto de agentes autônomos que objetivam resolver um dado problema vários agentes interagindo uns com os outros • agentes se interagem através da comunicação cada agente pode influenciar diferentes partes do ambiente 1

Sistemas Multi-Agentes foco central: agentes (devem cooperar e trocar conhecimento a fim de obter

Sistemas Multi-Agentes foco central: agentes (devem cooperar e trocar conhecimento a fim de obter uma solução para o problema a ser resolvido) características principais: cada agente possui apenas informações parciais e especialidades limitadas para resolver o problema o controle do sistema é distribuído – não há um controle global os dados situam-se descentralizados a computação é assíncrona 1

Sistemas Multi-Agentes subáreas: teoria dos agentes arquitetura dos agentes linguagem de agentes algumas motivações:

Sistemas Multi-Agentes subáreas: teoria dos agentes arquitetura dos agentes linguagem de agentes algumas motivações: resolução de problemas muito grandes para agentes centralizados interação e intercomunicação de múltiplos sistemas resolução de problemas naturalmente relativos a sociedade de agentes resolução de problemas em que as informações estão distribuídas resolução de problemas em que as especialidades estão distribuídas 1

Resolução Distribuída de Problemas DPS é uma subárea da DAI que se preocupa em

Resolução Distribuída de Problemas DPS é uma subárea da DAI que se preocupa em como uma tarefa (resolver um dado problema) pode ser dividida entre módulos que cooperam entre si (dividindo e compartilhando conhecimento sobre o problema e sua respectiva solução) agentes agrupados com o propósito de trabalhar em conjunto agentes resolvem problemas que requerem um esforço coletivo • paralelização de tarefas ? Não apenas. . . 1

Resolução Distribuída de Problemas foco central: problema a ser resolvido propriedades importantes: coerência e

Resolução Distribuída de Problemas foco central: problema a ser resolvido propriedades importantes: coerência e competência 1

Resolução Distribuída de Problemas motivações: o uso concorrente de recursos distribuídos permite uma maior

Resolução Distribuída de Problemas motivações: o uso concorrente de recursos distribuídos permite uma maior rapidez na resolução do problema graças ao paralelismo algumas especialidades ou habilidades na resolução de problemas podem ter características inerentes de distribuição a base de conhecimento/informação pode estar distribuída 1

Agentes Móveis agentes móveis são agentes capazes de se transportar dentro de uma rede

Agentes Móveis agentes móveis são agentes capazes de se transportar dentro de uma rede de computadores e continuar suas execuções em um computador remoto um agente móvel consiste de: • código do programa + estado interno + outros atributos 1

Agentes Móveis a abordagem de programação remota a procedimento (RPC) é substituída pela programação

Agentes Móveis a abordagem de programação remota a procedimento (RPC) é substituída pela programação remota (RP) 1

Agentes Móveis podem ser visto com uma extensão dos métodos de despacho remoto de

Agentes Móveis podem ser visto com uma extensão dos métodos de despacho remoto de programas script ou submissão remota de batch jobs características principais: agentes móveis percorrem a rede de host a fim de cumprir tarefas interação assíncrona redução no tráfego da rede facilita a comunicação de aplicações que envolvem dados distribuídos 1

Aplicações e trabalhos relacionados Resolução Distribuída de Problemas + geração de planos Distributed Problem

Aplicações e trabalhos relacionados Resolução Distribuída de Problemas + geração de planos Distributed Problem Solving and Planning • E. Durfee • University of Michigan - USA descreve conceitos e algoritmos que compreendem os fundamentos da resolução distribuída de problemas e geração distribuída de planos faz uso das técnicas de busca tradicionais da IA motivação: a geração de plano distribuído (e, algumas vezes, sua execução) pode ser entendida como uma tarefa relacionada à resolução distribuída de problema 1

Aplicações e trabalhos relacionados Resolução Distribuída de Problemas + heurística Distributed Constrained Heuristic Search

Aplicações e trabalhos relacionados Resolução Distribuída de Problemas + heurística Distributed Constrained Heuristic Search • K. Sycara, S. Roth, N. Sadeh, M. Fox • Carnegie Mellon University - USA arquitetura para resolver problemas distribuídos de busca faz uso de técnicas de heurística e satisfação de restrições agentes inteligentes para busca de informações 1

Aplicações e trabalhos relacionados Agentes Móveis + information retrieval Distributed Knowledge Networks • V.

Aplicações e trabalhos relacionados Agentes Móveis + information retrieval Distributed Knowledge Networks • V. Honavar, L. Miller, J. Wong • Iowa State University - USA o sistema consiste de ferramentas orientadas a objeto para o rápido projeto e prototipação de sistemas multi-agentes para diferentes aplicações motivação: possibilidade de agrupar dados originados de grandes bases de dados distribuídas componentes do projeto DKN: infraestrutura de agentes móveis (Voyager) mecanismos de controle e coordenação para sistemas multi-agentes 1

Aplicações e trabalhos relacionados Agentes Móveis + information retrieval Intelligent Mobile Agents for Information

Aplicações e trabalhos relacionados Agentes Móveis + information retrieval Intelligent Mobile Agents for Information Retrieval and Knowledge Discovery from Distributed Data and Knowledge Sources • V. Honavar, J. Yang, L. Miller, J. Wong • Iowa State University - USA implementação de agentes móveis (inteligentes+customizáveis) para information retrieval e knowledge discovery de bases distribuídas de dados experimentos demonstraram a viabilidade do uso do aprendizado de máqina para projetar tais tipos de agentes móveis inteligentes 1

Aplicações e trabalhos relacionados Agentes Móveis + geração de planos Distributed AI Planning via

Aplicações e trabalhos relacionados Agentes Móveis + geração de planos Distributed AI Planning via Mobile Agents • R. Barrufi, M. Milano, R. Montanari • University of Bologna – Italy arquitetura distribuída de geração de planos baseados na tecnologia de agentes móveis para atividades de configuração, reparo e manutenção em ambientes de redes de computadores. a arquitetura integra: um gerador de planos (Plan. Net – planning for the network) infraestrutura de agentes móveis (SOMA – Secure and Open Mobile Agent) motivação: a exploração da tecnologia de agentes móveis permite uma atividade de planejamento distribuído eficiente e confiável 1

Referências Distributed Problem Solving and Multi-Agent Systems: comparison and examples Distributed Problem Solving and

Referências Distributed Problem Solving and Multi-Agent Systems: comparison and examples Distributed Problem Solving and Planning E. H. Durfee In IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Special Issue on Distributed Artificial Intelligence, SMC-21(6): 1301 -1306, November 1991 Trends in Cooperative Distributed Problem Solving M. Wooldridge In Multiagent Systems (G. Weiss, editor), The MIT Press, Cambridge, MA. , 1999 The Distributed Artificial Intelligence Melting Pot E. H. Durfee In Multiagent Systems (G. Weiss, editor), The Mit Press, Cambridge, MA. , 1999. Intelligent Agents E. H. Durfee, J. S. Rosenschein E. H. Durfee, V. R. Lesser, e D. D. Corkill. In IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, KDE-1(1): 63 -83, March 1989. demais referências do trabalho 1