Programao Orientada a Agentes e Sistemas Multiagentes 1

Programação Orientada a Agentes e Sistemas Multiagentes 1

Conteúdo • • • Motivação Exemplos de sistemas multiagentes Sistemas multiagentes estritamente cooperativos Sistemas multiagentes intermediários Sistemas multiagentes estritamente não-cooperativos Aplicações Balanço geral Conclusão Referências 2

O que é um procedimento/função? • Um procedimento é uma abstração de um comando e é caracterizado por: – realizar operações que modificam o estado do sistema; • Uma função é uma abstração e uma expressão e é caracterizada por: – Realizar alguma operações sobre ‘valores’ e devolver um ‘resultado’ • Ambos são metáforas de modelagem 3

O que significa dizer que um sistema é estruturado? Como reconhecemos um sistema estruturado? • Utiliza como metáfora de modelagem procedimentos e funções • Utiliza metodologia de desenvolvimento estruturada • Utiliza ferramentas implementação estruturadas 4

O que é um objeto? • É uma entidade de abstração caracterizada por: – Encapsulamento/information hidding; – Capacidade de relacionamentos com outros objetos de herança/agregação – Comunica-se através do envio de mensagens • É uma junção das abstrações de comando, expressão e declaração 5

O que significa dizer que um sistema é orientado a objetos? Como reconhecemos um sistema orientado a objetos? • Utiliza objetos como metáfora de modelagem • Utiliza metodologia de desenvolvimento orientada à objetos; • Utiliza ferramentas implementação orientadas à objetos 6

Um sistema concebido de forma orientada a objetos pode ser também concebido de forma estruturada? Um sistema concebido de forma orientada a objetos pode ser implementado de forma estruturada? 7

O que é um agente? • É uma entidade de abstração caracterizada por: – Autonomia; – Racionalidade (busca sempre atingir seus objetivos); – Capacidade social (interação com outros agentes); – Reatividade; – Pro-atividade; – Mobilidade; 8

O que significa dizer que um sistema é “orientado a agentes”? Como reconhecemos um sistema “orientado a agentes”? • Utiliza o agente como metáfora de modelagem • Utiliza metodologia de desenvolvimento orientada à agentes 9

Caracterização de um sistema • Linguagem de Implementação? • Abstração utilizada na modelagem? • Metodologia de desenvolvimento? 10

POO X POA 11

Desenvolvimento orientado a objetos • Busca: – Definição das entidades que serão representadas no sistema; – Definição das funcionalidades que estão associadas a cada entidade; – Definição dos objetos e relacionamentos de agregação e herança; – Definição de atributos e métodos. 12

Desenvolvimento orientado a agentes • Busca: – Definição das entidades que serão representadas no sistema (domínio); – Definição das percepções e ações que cada agente pode realizar; – Definição de crenças e objetivos. – Definição dos relacionamentos de comunicação entre os agentes (estabelecer protocolos); 13

Sendo assim, temos. . . Metáfora para modelagem Objeto Desenvolvimento OO Sistema “Multiobjetos” Agente Desenvolvimento OA Sistema “Multiagentes” Agente = Objeto com intencionalidade 14

Sistemas Multi-Agentes Inteligência solitária ou coletiva? 15

Porque Distribuir a IA? Razões segundo as comunidades. . . • De Ciências humanas: As capacidades intelectuais provêm – disposições genéticas, interações com os semelhantes e com o ambiente • Da psicologia: O ser humano – faz raciocínios em paralelo, tem mais de uma opinião ou ponto de vista sobre uma coisa • De IA: – adicionar a dimensão sociológica à psicológica já existente • Da resolução de problemas – há problemas funcionalmente ou espacialmente distribuídos e há problemas complexos demais • Da indústria – poder trabalhar com vários especialistas com pontos de vista diferentes 16 • De informática

Como podem ser classificados os sistemas multiagentes? • Inteligência Global / Individual – Cada ser individual possui uma Inteligência própria. O sistema possui uma Inteligência global que é resultado do conjunto de ‘inteligências’ individuais. • Objetivo Global / Individual – Existe ‘sempre’ um objetivo global a ser atingido e os indivíduos podem ou não ter consciência disto. – Cada indivíduo possui objetivos próprios, que podem ou não estar acima do objetivo global; • Interações Predefinidas / Não-predefinidas – ‘Todas’ as interações entre os agentes podem ser predefinidas, ou não 17

Exemplo de sistema • Sistema de Fornecimento de Água para Caldeiras Resolução Distribuída de Problemas – O importante é atingir o objetivo global; – As tarefas são pré-definidas – A ênfase é dada na modelagem de cada agente – Usualmente não existe grande comunicação entre os agentes; – Existe um controle global Data Acquisition Agent Tracking Agent Monitoring Agent Knowledge broker HCI Agent Diagnostic Agent Information Repository Verification Agent 18

Exemplo de sistemas • Formigueiro - Sistema Multiagentes Reativo – O mais importante é o problema; – O problema é resolvidos por nós individuais que interagem entre si; – Existe um grande número de nós; – Os nós são normalmente são idênticos e possuem conhecimento limitado; – Cada nós não tem consciência do problema geral; – Os nós ‘cooperam’ entre si; – A solução ‘surge’ através das interações entre os nós. 19

Exemplo de sistemas • Time de Futebol - Sistema Multiagentes Cognitivo Cooperativo – Cada jogador possui um conhecimento individual e limitado; – Cada jogador não pode resolver o problema sozinho; – Cada jogador pode ter características diferentes dos demais; – Cada jogador age de forma autônoma e assíncrona; – Existe um objetivo global que é de conhecimento de todos os indivíduos; – Este objetivo global está acima dos objetivos individuais de cada agente; – Não existe um controle global; 20

Exemplo de sistemas • Negociação trabalhista - Sistema Multiagentes Cognitivo Não-Cooperativo – Os objetivos de cada parte são usualmente contrapostos; – A informação de cada parte é incompleta; – Existe um objetivo global desejado, mas que não é mais importante que os objetivos individuais; – Cada parte procura convencer seu oponente para que ele ceda (ocorre um processo de negociação); – Não da para ter certeza sobre o que a outra parte vai fazer; – Não existe um controle centralizado do processo; 21

Historicamente • Existe uma diferenciação entre um sistema desenvolvido como um DPS e como um MAS. • Alguns pesquisadores consideravam que DSP é uma subárea de MAS, e outros consideravam o inverso. • Nos dias atuais existe um tendência a considerar tudo como MAS • A diferença entre os sistemas agora está: – Na distribuição do conhecimento; – Na existência ou não de um objetivo global; – Se o objetivo global existir, qual o grau de compromisso que cada agente tem com ele, quando confrontado com os seus objetivos individuais? 22

Taxonomia Anterior IA IA convencional IA Distribuída DPS Outros MAS Reativo Cognitivo Não-cooperativo Cooperativo 23

Taxonomia ‘Moderna’ IA IA convencional IA Distribuída Outros MAS Classificações Intermediárias Estritamente Cooperativo Estritamente Não- Cooperativo 24

Problemas dos MAS • Como descrever e alocar as entidades de um problema em tre os agentes do sistema? • Como habilitar os agentes para se comunicar e interagir? Que linguagem de comunicação utilizar? • Como garantir que os agentes vão agir de forma coerente, sem provocar efeitos indesejáveis? (Dilema do prisioneiro) • Como habilitar os agentes para representar e raciocinar sobre as ações de outros agentes para conseguir se coordenar com eles? • Como gerenciar a limitação de recursos de cada agente? • Como construir um MAS de forma efetiva? Como definir plataformas tecnológicas e metodologias de desenvolvimento? 25

Processo de Desenvolvimento de um MAS • Similar a divisão-e-conquista; • Busca-se definir: – Quem são os agentes – Protocolo de comunicação entre os agentes (redes de contrato) – Regras de funcionamento de cada agente (Relações entre: crenças, percepções e ações) Ask(agent(ID), product(nome(“CD”), autor(“Chico Buarque”) )) Products(Autor(“Chico Buarque”), [CD(. . . ), CD(. . . )]) 26

Jogos dos 8 Números • • H E A B F D C G Objetivo: Colocar as letras em ordem alfabética no menor tempo possível Este problema é np-completo 27

Jogos dos 8 Números • Considerando cada agente como uma peça, temos que: – Cada agente tem como objetivo ir para a sua posição; – Cada agente sabe a sua posição atual e pode estar ou não ativo; – Apenas um agente está ativo de cada vez (A, em seguida B, etc. ) – Cada agente pode: • ‘Atacar’ um outro agente; • Fugir quando for atacado; • A fuga só pode ocorrer quando o agente não estiver bloqueado; • Percorrer o caminho padrão, mesmo estando em sua posição. 28

Jogos dos 8 Números • O protocolo de comunicação é: – – Ataque: ataque (atacante(. . . ), posição_atacado(. . . )) Fuga: Fugir (posição_fuga(. . . )) Bloqueado: Block (atacante(. . . )) Percorrer. Caminho. Padrão(); 29

Jogos dos 8 Números E B A F C H D G Bloqueado Ativo 30

Jogos dos 8 Números E B A F C H D G Bloqueado Ativo 31

Jogos dos 8 Números B C E A H F D G Ativo 32

Jogos dos 8 Números B C A E H G F D Ativo 33

Jogos dos 8 Números A E Bloqueado Ativo B C G H F D Resultados Obtidos com MAS: 30 X 30 Resultados com técnicas normais: 5 X 5 34

Task Allocation Problem • Objetiva minimizar a interdependência de tarefas – Diminuir o overhead de comunicação – Aumentar as chances de se encontrar uma solução consistente • Este foi um dos primeiros problemas atacados pela IA distribuída com o Contract Net Protocol (CNP). 35

Task Allocation Problem - Contract Net Protocol • Cada agente pode assumir dois papéis – Gerente – Contratante • Dada uma tarefa, o agente (contratante) determina se esta pode ser quebrada em sub-tarefas concorrentes. • Ele usa o protocolo para anunciar as sub-tarefas para os outros agentes (Gerentes) e esperar por ofertas. • O contratante recebe as ofertas feitas, escolhe a melhor e anuncia o vencedor; • O vencedor pode então, se quiser, ver se esta tarefa pode ser subdividida, e se tornar um Contratante. 36

Task Allocation Problem 1 2 3 4 5 Objetivo: Levar o conjunto de blocos para o ponto 5 na mesma ordem. Regras: - Só se pode mover um bloco de cada vez; - Cada bloco só pode se mover para o posição imediatamente ao lado 37

Task Allocation Problem • Cada agente pode assumir a tarefa de levar um número x de blocos, e, se não conseguir, ele pode subdividir esta tarefa e esperar ‘ofertas’. • Tomando um conjunto de n agentes e de 3 problemas, temos: 1 2 3 4 5 38

Task Allocation Problem • Como existem vários problemas paralelos: – Cada agente precisa ver se pode ou não assumir uma tarefa; – Decidir que tipo de tarefa ela vai poder assumir (número de blocos) – Decidir se deve ou não subdividir a tarefa que recebeu; 1 2 3 4 5 39

Aplicações • PDA (Personal Digital Assistant); – Assistentes para análise de e-mails; – Assistentes para organização de agenda de horários; • • Controle de tráfego aéreo; Comércio eletrônico; Jogos com Personagens; Histórias Interativas; Busca na Internet; Sistemas de Controle (tempo real); Sistemas de Telefonia 40

Balanço geral • Vantagens – Robustez; – Eficiência; – Possibilidade de resolver problemas mais complexos; • Desvantagens – Falta uma metodologia de desenvolvimento bem definida; – Sobrecarga de comunicação; – Maior complexidade do “paradigma” de desenvolvimento 41

Concluindo O que significa dizer que um determinado problema pode ser melhor resolvido com uma abordagem multiagentes? 42

Quando usar. . . • Problema complexo – divide and conquer – ex. jogo dos 8 números, ordenação, etc. • Problema intrinsecamente distribuído – ex. jogos com personagens, administração de sistemas, controle de tráfego, etc. • Problemas exigindo rápido tempo de resposta – processamento paralelo – ex. busca na internet, grupo musical, etc. • Problema com domínios de conhecimento ou tarefas – um agente para cada tipo de conhecimento/tarefa – ex. usina nuclear 43

Depois de descobrir que deve usar, o que fazer? • Utilizando linguagens OO convencionais + Bibliotecas adicionais – Para comunicação: JATLite (KQML), FIPA; – Para raciocínio • Motores de inferência lógica: JEOPS, ABE, JESS, CLIPS • Motores de inferência bayesiana: Hugin, MSBN; • Redes neurais; – Para mobilidade: Aglets, Telescript, etc. • Utilizar ambientes de desenvolvimento – Agent Builder • Utilizar linguagens orientadas a agentes: – Agents 0, Jackal, etc. 44

FIM 45