Agentes e Inteligência Artificial Distribuída

Código:

EIC0033

Sigla:

AIAD

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Inteligência Artificial

Ocorrência: 2010/2011 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://paginas.fe.up.pt/~eol/AIAD/aiad1011.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	134	Plano de estudos a partir de 2009/10	4	-	6	56	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

1- INTRODUÇÃO
A unidade curricular assume-se como de Engenharia (evidenciando apenas a teoria essencial para se entender as aplicações práticas) e proporciona uma perspectiva global das técnicas associadas à especificação e desenvolvimento de Agentes computacionais bem como realça a sua relevância prática apresentando exemplos de aplicação.

2 - OBJECTIVOS ESPECÍFICOS
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 são 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.

3 - CONHECIMENTO PRÉVIO
É útil o conhecimento de técnicas de Inteligência Artificial.

4 - DISTRIBUIÇÃO PERCENTUAL
Componente científica: 50%
Componente tecnológica: 50%

5 - RESULTADOS DA APRENDIZAGEM
No final da unidade curricular, o estudante deverá apresentar competência para:
- Conhecer a especificidade dos Agentes de software;
- Reconhecer e caracterizar as classes de problemas mais adequados à utilizaçao de Agentes e Sistemas Multi-Agente;
-Especificar, através de formalisms lógicos comportamentos dos Agentes;
- Explorar ferramentas de construção de Agentes e Sistemas Multi-Agente;
- Definir e Incluir estratégias de decisão inteligente em Agentes de Software.

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, Brahms
o Mobilidade de Agentes (AGLETS)
4. Engenharia de Software orientada a Agentes
o Aperfeiçoamento da Metodologia GAIA
5. 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.
6. Arquitecturas de Agentes baseados em Emoções
* Lógica EBDI
7. Exemplos de Aplicação de SMA
* Modelo ARCHON
* Aplicação à gestão de recursos (MACIV)
* Sistema Distribuído de Manutenção da Coerência
* Instituição Electrónica - ForEV
* E-Brokering - BIAS

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

Plataforma BRAHMS
Ambiente de Simulação REPAST
Plataforma de Sistemas Multi-Agente 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
Participação presencial (estimativa)	Participação presencial	56,00
Relatório Intercalar	Defesa pública de dissertação, de relatório de projeto ou estágio, ou de tese	6,00
Relatório Final	Defesa pública de dissertação, de relatório de projeto ou estágio, ou de tese	12,00
Apresentação e demonstração final do Projecto	Exame	1,00
Exame Final	Exame	3,00
Desenvolvimento e implementação do Projecto	Trabalho escrito	41,00
	Total:	-	0,00

Componentes de Ocupação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Data Conclusão
Estudo extra aulas (Teórico)	Estudo autónomo	42
	Total:	42,00

Obtenção de frequência

Não exceder o número limite de faltas e obter nota >= 35% na avaliação distribuída (AD)

Fórmula de cálculo da classificação final

CF = 0.5*CD + 0.5*CE

CE : Classificação do Exame (com consulta a material impresso do próprio)
CD : Classificação Distribuída, inclui:
- Relatório Intercalar com demonstração: 15%
- Relatório Fina:l 10%
- Desenvolvimento do projecto e apresentação: 20%
- Participação nas aulas: 5%

A aprovação implica obtenção de nota >= 35% em cada uma das duas componentes de avaliação, classificação distribuída e exame final.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

A classificação distribuída é para todos os estudantes, independentemente do seu regime de inscrição.
Os estudantes inscritos ao abrigo de regimes especiais sem frequência de aulas práticas devem acordar com os docentes o trabalho a realizar e as datas de avaliação (intercalar e final). Estes estudantes não estão sujeitos à componente de avaliação "Participação nas aulas"

Melhoria de classificação

melhoria do exame E/OU melhoria de trabalho