Agentes e Inteligência Artificial Distribuída

Código:

EIC0033

Sigla:

AIAD

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Inteligência Artificial

Ocorrência: 2011/2012 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://paginas.fe.up.pt/~eol/AIAD/aiad1112.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	104	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
* Modelos Computacionais de "Confiança" (Trust) em Redes de Agentes
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

Eugénio Oliveira ; 'Cópias dos quadros tópicos das Aulas',
Michael Wooldridge; An introduction to multiagent systems. ISBN: 978-0-470-51946-2 (2nd Edition, 2009)

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 de Sistemas Multi-Agente JADE
Plataforma BRAHMS
Plataforma JADEX
Ambiente de Simulação REPAST

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
	Total:	-	0,00

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