Agentes e Inteligência Artificial Distribuída
Áreas Científicas |
Classificação |
Área Científica |
OFICIAL |
Inteligência Artificial |
Ocorrência: 2011/2012 - 1S
Ciclos de Estudo/Cursos
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 |
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|
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