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Sistemas Multiagente e Simulação de Organizações

Código: 2MDA15     Sigla: SMSO

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Tecnologia da Informação

Ocorrência: 2020/2021 - 2S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Curso/CE Responsável: Mestrado em Modelação, Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MADSAD 13 Plano Oficial - a partir de 2020/2021 1 - 6 42 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Pedro José Ramos Moreira de Campos Regente

Docência - Horas

Teorico-Prática: 3,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teorico-Prática Totais 1 3,00
Pedro José Ramos Moreira de Campos 3,00

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

Proporcionar conhecimentos sobre sistemas de agentes computacionais, modelos de comunicação, cooperação e decisão distribuídas. Demostrar como estas técnicas podem ser aproveitadas na modelação da dinâmica das organizações.

Resultados de aprendizagem e competências

Conhecimentos sobre sistemas de agentes computacionais, modelos de comunicação, cooperação e decisão. Conhecimentos sobre como estas técnicas podem ser aproveitadas na modelação de organizações.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Alguns conhecimentos de linguagens de programação (ex. R) são importantes, embora não essenciais no processo de simulação e modelização.

Programa

Introdução a agentes a sistemas de multi-agente (SMA). Características e aplicações. Comércio eletrónico. Comunicação, interação, cooperação e negociação. Representação de conhecimento, ontologias e protocolos. Aprendizagem de ações. Aprendizagem por reforço nos SMAs. Exemplos de sistemas tipo SMA. SMA na área de concessão de crédito. SMA que simula agentes no mercado, produtores e consumidores. SMAs na área de cooperação tecnológica entre empresas. Plataformas e software usado na programação de SMA's. Nelogo, R e Python. Modelos de outros agentes. Redes e jogos. Jogos de coordenação. Dilema de prisioneiro iterativo. Dilema de prisioneiro e duopólio. Jogos espaciais. Dinâmica de interações. Inteligência de enxames. Validação de SMA’s. Aprendizagem em ambientes dinâmicos. Aplicações na saúde (modelos epidemiológicos) e nas organizações.

Bibliografia Obrigatória

Michael Wooldridge ; An Introduction to MultiAgent Systems - Second Edition, John Wiley & Sons, 2009
Jaque Ferber; Multi-Agent Systems: An Introduction to Distributed Artificial Intelligence, Addison Wesley, 1999

Bibliografia Complementar

Lynne Hamill and Nigel Gilbert; Agent-based Modelling in Economics, John Wiley & Sons, 2016. ISBN: 9781118456071

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico-práticas com recurso a computador para execução das simulações

Software

Python
R
NetLogo

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Participação presencial 10,00
Teste 30,00
Trabalho prático ou de projeto 60,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Frequência das aulas 42,00
Trabalho laboratorial 20,00
Estudo autónomo 10,00
Trabalho escrito 90,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência

Presença em 75% de aulas

Fórmula de cálculo da classificação final

NF=0.3*NT+0.6*NE+0.1*PP

em que:
NF=Nota final
NT=Nota teste
NE=Nota trabalhos
PP=Participação presencial

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