Agentes e Inteligência Artificial Distribuída

Código:

EIC0033

Sigla:

AIAD

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Inteligência Artificial

Ocorrência: 2008/2009 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://paginas.fe.up.pt/~eol/AIAD/aiad0809.html
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável:	Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MIEIC	120	Plano de estudos oficial a partir de 2006/07	4	-	6	56	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

A disciplina assume-se como de Engenharia e proporciona uma perspectiva global das técnicas associadas à especificação e desenvolvimento de Agentes computacionais bem como realça a sua importância prática apresentando exemplos de aplicação. A Programação Orientada a Agentes é apresentada como uma nova metáfora para a descrição e programação de sistemas computacionais distribuídos.
Os conhecimentos sobre Agentes e Sistemas Multi-Agente terão de ser apreendidos quer usando formalismos lógicos quer através da utilização de ferramentas de software.
Para consolidar os conhecimentos ministrados nas aulas teóricas incentiva-se a realização de pequenos projectos, apoiados nas aulas práticas, ilustrativos dos tópicos abordados na disciplina.

Programa

1. A Inteligência Artificial Distribuída e Sistemas Multi-Agente
* Objectivos e Enquadramento
2. Agentes
* Definições, Arquitecturas básicas
* Representação de Conhecimento e Lógicas para Agentes.
* Arquitecturas avançadas
o Subsumpção e Agentes reactivos
o Tipo mentalista e Agentes Deliberativos
* Agentes com Aprendizagem
o Aprendizagem por reforço
o Aprendizagem não supervisionada
3. Interacção em SMA
* Coordenação e Cooperação
o Estratégias de Cooperação
o Conhecimento para a Cooperação
* Suporte da Comunicação
o Linguagens de comunicação KQML e ACL
o Ontologias: conceitos, linguagens (XML, RDF), ferramentas
o Plataformas de comunicação: (JATLite), JADE, (JINI)
o Mobilidade de Agentes (AGLETS)
* (ZEUS: ferramenta de software para Agentes )
4. Negociação entre Agentes
* Protocolos Rede Contratual e baseados no mercado
* Comércio Electrónico
o Leilões Abertos e fechados
o SMA e Mercados Electrónicos
o Estratégias de Aprendizagem
*Teoria do Jogo e Domínios de Negociação
o Conceitos da Economia
o Caracterização de domínios de Negociação: TOD e WOD
* Técnicas de Negociação e Teoria do Jogo
o Planeamento Conjunto de Agentes
o Acordos, Coligações e Utilidades
* Argumentação e Sistemas de Diálogo.
5. Arquitecturas Baseadas em Emoções
6. Exemplos de Aplicação de SMA
* Modelo ARCHON
* Aplicação à gestão de recursos
* Sistema Distribuído de Manutenção da Coerência
* Instituição Electrónica - ForEV
* E-Brokering - BIAS
* Agentes baseados em Emoções

Bibliografia Obrigatória

M.Wooldridge; 'Introduction to MultiAgent Systems', John Wiley &Sons, 2002
Eugénio Oliveira ; 'Cópias dos quadros tópicos das Aulas',

Bibliografia Complementar

Eds.M.Luck et al; Multi-Agent Systems and Applications, Springer, 2001
S. Russel and P. Norvig; 'Artificial Intelligence: A Modern Approach', Prentice Hall, 2003

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Exposição com Interacção nas Aulas Teóricas. Ensino de métodos de Implementação de Aplicações (uso de ferramentas de especificação e de plataformas de comunicação). Acompanhamento da realização dos Trabalhos distribuídos para o Semestre, nas Aulas Práticas. Exigência de relatório intercalar e final dos trabalhos.
Aprendizagem orientada por Projecto

Software

JADEX
jade

Palavras Chave

Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia do conhecimento

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Peso (%)	Data Conclusão
Aulas da disciplina (estimativa)	Participação presencial	72,00
Mini-Projecto	Trabalho escrito	47,50
Exame escrito final com consulta	Exame	2,50
	Total:	-	0,00

Componentes de Ocupação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Data Conclusão
Estudo da matéria teórica	Estudo autónomo	40
	Total:	40,00

Obtenção de frequência

A obtenção de frequencia implica nota >=35% em qualquer das componentes: Exame final e Trabalho de mini-projecto

Fórmula de cálculo da classificação final

Exame : 50%
Avaliação Distribuída:
Relat Intercalar com demonstração: 15%
Relat. Final 10%
Trabalho e apresentação 20%
Aulas 5%

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Trabalho (50%) + Exame escrito (50%)

Melhoria de classificação

melhoria do teste E/OU melhoria de trabalho