Grupo 2 - Parte III

7/23/2019 Grupo 2 - Parte III

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Motivação e Cooperação. Aldo Pires – 1402225;

Jorge Costa – 1402247;

Samuel Lima – 1402607.

Trabalho para a unidade curricular Sistemas Multi-Agentes.

Resumo da Parte III do Livro:

Wooldrige, M. - An Introduction to MultiAgents Systems, 2nd Edition, Wiley, 2009

Mestrado em Tecnologias e Sistemas Informáticos Web – Universidade Aberta24/04/2015

Capitulo 6 - Entendendo uns aos outros

A ontologia define um vocabulário para interpretação do conhecimento, para que agentes possam

entender uns aos outros, executando um papel importante na troca de informações oferecendo uma

estrutura semântica às fontes de dados. Uma ontologia tem três componentes básicos: classes - que

representa um conjunto de entidades partilhando determinadas propriedades em comum, geralmente

organizados em uma taxonomia hierárquico “é um”; instancias – são exemplos concretos de classes,

com propriedades intrínsecas e extrínsecas; axiomas – definem restrições de classes, modelando

sentenças com verdades inquestionáveis. O tipo de ontologia é definido pelo nível de formalidade do

seu vocabulário e os tipos de informação que vinculam, sua aplicação e à estrutura.

Existe uma grande variedade de linguagens para construção de ontologias, onde em termos de

popularidade se destacam o XML, o OWL e o KIF. O XML não é uma linguagem de ontologia, mas

pode ser usado para definir ontologias simples de uma maneira informal, como a web semântica, é

uma metalinguagem baseada no SGML que permite a definição de novos marcadores. O OWL é um

conjunto de vários frameworks de ontologias baseados no XML, com três variedades: OWL Lite,

OWL DL e OWL Full, sendo cada uma dessas variedades uma sub-linguagem da sua antecessora,

utiliza representação em XML, com uma sintaxe abstrata para humanos e excuta as seguintes tarefas

de raciocínio: verificação de consistência, satisfação de conceito, classificação de conceitos, calcula

hierarquia de subsunção, subsunção de classes, pelo menos um subsumisor em comum e classificação

de instâncias. O KIF é fortemente baseado na logica de primeira ordem, com uma notação LISP-like,

onde é possível os agentes expressar: propriedades das coisas em um domínio, relação entre coisas

em um domínio e propriedades gerais de um domínio.

RDF não é uma linguagem de ontologia, mas está estreitamente ligada com a ontologia em geral e

com a web semântica, em particular, desenvolvida essencialmente com o objetivo de standarizar a

representação do conhecimento de frameworks web. As expressões são representadas como triplas,

que consiste de um sujeito, predicado e objeto. Para construir uma ontologia segundo Noy e

McGuinness é necessário seguir as seguintes etapa: determinar o domínio e o escopo da ontologia,



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considerar reutilização, enumerar todos os termos relevantes, definir classes e hierarquia de classes,

definir propriedades, definir propriedades de propriedades, criar instancias.

Capitulo 7 – Atos de Fala

Comunicação um tema de importância central na ciência da computação, foram desenvolvidos

muitos formalismos para representar as propriedades de sistemas comunicação concorrentes [Hoare,

1978; Milner, 1989]. O sincronismo de múltiplos processos e o maior problema em sistemas

concorrentes [Ben-Ari, 1990]. Num cenário orientado a agentes, os agentes tem controle tanto sobre

seu estado quanto sobre seu comportamento.

(Speech Acts: coisas que o ato de dizê-las representam uma ação e podem mudar o estado do mundo

‘ Estamos em guerra’. Começa com John Austin 1962. A teoria de speech act trata comunicação

como ação. John Searle em 1969, identificou propriedades que a manter para que uma performativa

entre ouvinte e um locutor tenha sucesso: Condições de I/O normais, Condições preparatórias,

Condições de sinceridade também classificou em 5 tipos os speech acts: Representativas - (Caso

de paradigma: informação); Diretivas - (Caso de paradigma: requisição); Comissionado - (Caso de

paradigma: promising); Expressiva - (Caso de paradigma: agradecimento) e Declarações - (Caso de

paradigma: declaração de guerra).No inicio dos anos 70 Cohen e Perrault (1979) deram conta da

semântica dos speech acts usando técnicas desenvolvidas em pesquisas de planeamento de IA onde

o objetivo foi desenvolver a teoria dos speech acts modelando elas em um sistema de planeamento

como operadores definidos...em termos das crenças e objetivos dos locutores e ouvintes.

Posteriormente os speech acts foram modeladas como ações realizadas por agentes racionais no apoio

de suas intenções por Cohen e Levesque - Speech acts as rational action.

Surge algumas linguagens de comunicação de agentes como a Knowledge Query and Manipul ation

Language (KQML) , linguagem “externa” para comunicação entre agentes. Define um formato de

“envelope” para mensagens, no qual uma gente pode explicitamente tratar a ilocucionária força

desejada para a mensagem. KQML se preocupou com a parte de conteúdo das mensagens. Temos o

Knowledge In terchange Format (KI F ) uma linguagem explicitamente com o objetivo de permitir

representações do conhecimento sobre algum domínio particular. Ela foi planejada para formar as

partes de conteúdo de mensagens KQML. Em 1995 a Foundation for Intelligente Physical Agentes,

FIPA, iniciou o desenvolvimento de padrões para sistemas de agentes, definindo a FIPA ACL,

superficialmente similar à KQML, com 20 performativas para definição de interpretação desejada de

mensagens, e não obriga qualquer linguagem específica para o conteúdo das mensagens. Temos a

Linguagens de Coordenação onde um dos mais importantes precursores do desenvolvimento de

sistemas multi-agentes foi o modelo blackboard. Que propõe que a resolução de problemas em grupo

progride por um grupo de 'origens de conhecimento' (agentes) observando uma estrutura de dados

compartilhada como um quadro negro: resolução de problemas progride como estas origens deconhecimento contribuem com soluções parciais para o problema.



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Capitulo 8 - Trabalhando Juntos

Os sistemas distribuídos e concorrentes cooperam uns com os outros a fim de realizarem as tarefas

atribuídas, os sistemas multiagentes a semelhança desses podem ser concebidas de modo a que os

agentes possam trabalhar em conjunto para eficazmente atingirem um determinado objetivo estes são

designados de agentes benevolentes, estes trabalham juntos a fim de resolverem problemas que

ultrapassam a capacidade individual dai o processo “Cooperative Distributed Problem Solving” (

CDPS), mas porem estes podem não compartilhar objetivos comuns, agindo de forma estratégicas

para alcançarem um determinado objetivo, também estes distinguem dos sistemas distribuídos em

ralação a autonomia, enquanto o agente toma decisões em tempo de execução, capazes de coordenar

as suas ações dinamicamente e cooperarem com os outros, os sistemas distribuídos normalmente tem

um comportamento pré definido.

Para que um grupo de agentes resolver um determinado problema é sugerido pelo processo CDPS, a

divisão em três fazes de atividade, a decomposição do problema, solução de sub-problema e síntese

de resposta, na decomposição de problemas, os problemas a serem resolvidas são decompostas em

sub-problemas estes são decompostas e sub-problemas menores, assim por diante até serem

adequados a ser resolvido por um agente individual, a etapa de solução de sub-problema concretiza

a resolução individual dos sub-problemas identificadas durante a etapa anterior, nesta etapa

normalmente os agentes colaboram passando informações que são uteis para outros agentes, na faze

de síntese de resposta as soluções dos sub-problemas individuais são integradas numa solução global,

para este modelo existe duas atividades que são suscetíveis de estar presente, a partilha de tarefas e

a partilha de resultados, o primeiro é feito pelos agentes faz a decomposição, no segundo os

resultados parciais são distribuídos. Para conseguir uma partilha eficaz das tarefas em rede utiliza-se

o protocolo de redes contratos “contract- Net” (CNET),

A coordenação da cooperatividade dos agentes trabalhando juntos é um dos problemas que se

enfrentam nos sistemas multiagentes, a interdependência entre as atividades devem ser geridas para

que a realização de uma atividade que depende do outro não seja executada simultaneamente por

dois agentes, mas sim que seja executada primeiramente a que não é dependente, para resolver esse

problema é preciso o planeamento e sincronização das atividades num sistema multiagente, podendo

ter três tipos: planeamento centralizado para os planos distribuídos nesse caso o processo de

planeamento faz a divisão e a ordenação de tarefas que são distribuídas a um grupo de agentes pelo

agente mestre, planeamento distribuído ou planeamento distribuído para os planos distribuídos.

Capitulo 9 – Metodologias

Com a adoção de sistemas multiagentes pela comunidade da ciência de computação, é expectável o

crescimento de metodologias de apoio a desenvolvimento de sistemas multiagentes.

Antes de optar pela abordagem baseada em agentes tem que analisar e verificar a existência das

seguintes condições: Ambiente aberto, ou pelo menos tem algum grau de dinâmica, incerto ou



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complexo. Quando os agentes são a metáfora apropriada. Dados, controlo ou especialidade estão

distribuídos. Sistemas legados.

ANÁLISE E DESENHO DE SISTEMAS ORIENTADOS A AGENTES

Metodologias de análise e desenho de sistemas levam a especificar e descrever as necessidades e

especificações do sistema de uma visão abstrata até concreta. Essas metodologias podem ser

divididas em dois grupos: Extensões ou adaptações das metodologias orientados a objetos;

Adaptações da engenharia do conhecimento ou outras técnicas.

Metodologia AAII - O Australian AI Institute (AAII), desenvolveu essa metodologia fruto da

experiencia adquirida no desenvolvimento das suas aplicações, inspirando em metodologias OO e

aprimoradas com conceitos baseados em agentes. Metodologia essa, que elaborando um determinado

número de modelos (internos e externos), obteria como resultados as especificações do sistema. Os

modelos externos mostram uma visão geral do sistema, com o foco nos agentes e como se relacionam

entre si, é decomposto em modelos de agentes que modelam as classes e instâncias dos agentes e

modelos de interação. Os modelos internos, com desenhos da parte interna dos agentes apresentando

as suas crenças, desejos e intenções.

Com um processo de análise iterativa como a maioria de análises tradicionais, a metodologia AAII

é composto das seguintes etapas:

1. Identificar as principais funções no domínio apresentando uma hierarquia de classe de

agentes.

2. Identificar as responsabilidades de cada função, os serviços fornecidos e requeridos por este

e definir os objetivos associado a cada serviço.

3. Definir planos de ações para cada objetivo, e contexto apropriado para aplicação de cada

plano.

4. Determinar a estrutura de crenças do sistema - informações necessárias para cada plano e

objetivo.

Gaia - A metodologia GAIA baseia nas terminologias e anotações de análise orientadas a objetos,

mas oferecendo um conjunto de conceitos de agentes para o desenvolvimento de um sistema

complexo. Incentiva a para a construção de desenho de sistemas baseado em agentes semelhante à

de o desenho de uma organização.

Os principais conceitos de GAIA podem ser divididos em duas categorias: abstratas (papeis,

permissões, responsabilidades, protocolos, atividades, propriedades de ação, propriedades de

segurança) e concretos (tipos de agentes, serviços, conhecimentos).

A fase de análise tem como objetivo desenvolver o entendimento do sistema e sua organização e

estrutura, sem quaisquer detalhes de implementação, entendimento esse que deve ser capturado da



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organização do sistema, decompondo-o em sociedade organizada de agentes que podem utilizar um

ou mais papéis.

Um papel é definido por quatro atributos: Responsabilidade que é o atributo chave ou a regra que

descrever as funcionalidades do papel. Permissões definem os meios disponíveis que um papel

consegue utilizar ou gerir. Atividades definem uma computação que o papel pode realizar sem

interagir com outros agentes. Protocolos descrevem as capacidades e regras de como comunicar com

os outros papéis.

Tropos – A metodologia de tropos tem uma visão orientada a agentes ao longo do ciclo de

desenvolvimento de software baseando nos seguintes conceitos: Ator é uma entidade que tem

objetivos e estratégias que representa um agente, um papel ou uma posição. Objetivo representa a

condição que o ator quer obter. Plano é o percurso para alcançar o objetivo. Recurso é entidade

física ou de informação. Dependência é o que um ator precisa do outro para executar um plano ou

partilhar um recurso. Capacidade é a habilidade do ator tomar decisões. Crença conhecimento sobre

o ambiente.

Na primeira fase são definidos os stakeholders do sistema, modelando-os como atores sociais, com

dependências baseadas em objetivos, planos e troca de recursos.

Prometheus - Consiste em três fases: Especificação do sistema – definição dos objetivos,

funcionalidades básicas e sua relação com o ambiente. Desenho da arquitetura – identificação dos

tipos de agentes, a estrutura do sistema e como interagem. Desenho detalhado – detalhamento das

capacidades dos agentes. Possui vários modelos e orientações para cada fase. Também tem

ferramenta de suporte.

Agentes UML – Sendo UML um padrão para modelação de sistemas orientados a objetos, muitos

pesquisadores iniciaram os seus estudos a partir deste. Onde foram apresentadas as seguintes

modificações: Suporte para threads concorrentes de interações e extensão da noção de papéis.

Suporte da FIPA e OMG para criar notações sustentadas em UML para modelar agentes.

Agentes em Z – Definida por uma hierarquia de níveis de entidades: Entidades como objetos

inanimados, depois objetos como objetos com capacidades, em seguida agentes como objetos ativos

e com objetivos e por último agentes autónomos como agentes com motivações.

Segundo Wooldridge, as extensões e adaptações das metodologias OO para sistemas baseados em

agente, trazem algum inconveniente em relação as outras, por haver diferenças entre agentes e

objetos.

Problemas de Desenvolvimento Orientado a Agentes

Não entender onde os agentes podem ser aplicados - os desenvolvedores subestimam o potencial

do agente e esquecem que e, apenas software, com limitações fundamentais que os tradicionais



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soluções de software .Parcialidade na escolha dos agentes os agentes têm sido utilizados em uma

vasta gama de aplicações, mas não como solução universal. Para muitas aplicações, software convencional

(por ex., OO) são as mais adequadas. Não saber porque você quer agentes - Muitos gerentes adquirem sem

ter nenhum modelo de negócio para os agentes como também não sabem como os agentes podem ser

utilizados para aprimorar seus produtos existentes. Querer construir soluções genéricas para

problemas específicos - Normalmente, ela se manifesta na elaboração de uma arquitetura que

supostamente permite que seja construído toda uma gama de possíveis tipos de sistema, onde o que

e necessário é projeto de design para resolver um único problema, uma solução personalizada será

mais fácil desenvolver para satisfazer os requisitos da aplicação. Acredita que o agente serve para

tudo - é apenas uma questão de tempo para alguém reivindicar os agentes como o santo graal da

engenharia de software, o que seria perigosamente ingénuo, pelo motivo que os argumentos

apresentados ainda não foram testados na prática. Esquecer que e o desenvolvimento de um

Software -.No momento da escrita de um sistema de agentes é essencialmente um processo de

experimentação. Não existe uma metodologia confiável disponível. Infelizmente, porque o processo

é experimental: o projeto fica confuso, não por causa problemas específicos do agente, mas porque

foi ignorado as boas práticas da engenharia de software. Esquecer que e o desenvolvimento de um

software multithreads- Na construção de um sistema multi-agente, é essencial não ignorar as lições

aprendidas a partir dos Sistemas concorrente (multithread) e sistemas distribuídos - os problemas

inerentes a sistemas multithread não desaparecem, só porque foi adotado uma abordagem baseada

em agentes. O seu projeto não explora concorrências Uma das características mais evidentes de

um pobre design multiagente é que a quantidade de solução de problemas concorrente écomparativamente pequeno ou mesmo em casos extremos inexistente. Se houver apenas uma

necessidade para um único segmento de controlo no sistema, o uso de agente deve ser questionado.

Decidir a sua própria arquitetura para agentes – , é grande a tentação de imaginar que existe

nenhuma arquitetura para seu problema, é necessário criar um a partir de primeiros princípios deve-

se procurar e estudar se existe um que ajusto ao pretendido. Seus agentes usam demasiadamente a

IA.- Quando se constrói um aplicativo do agente, há uma tentação de se concentrar exclusivamente

no agente específico de 'inteligência' os aspectos das aplicações. O resultado muitas vezes é um

agente que está muito sobrecarregado.

Agente Moveis tem despertado muito interesse, em especial na programação de linguagem e objeto-

orientado. Com o objetivo de substituir a chamada remota de procedimentos, Eles são capazes de

transmitir o código o estado e atributo através de uma rede de computadores, e serem execução em

um local remoto. O uso de Agentes Moveis ficou conhecido , principalmente através do trabalho

pioneiro da General Magic, Inc., Telescript na sua linguagem de programação. Na escolha de

Agente Moveis temos que considerar alguns problemas técnicos como: A serialização do agente (ou

seja codificado em um formato adequado para ser enviado através da rede), e, em especial, quais os

aspetos do agente são serializados - o programa, os dados, ou o programa e seus dados? Para resolver



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esse ponto tanto o agente e o seu estado são transmitidos, e o estado inclui contador do programa, ou

seja, o agente "se lembra", onde estava antes ela ser transmitida através da rede, e quando regressa

do seu destino, ele recomeça a execução da instrução seguinte ao programa que o levou a ser

transmitido. Outra solução é O agente a ser transmitida é basicamente um script, sem qualquer estado

associado. Hospedagem e execução remota quando o agente chega ao seu destino, como é

executado, se o hospedeiro original do agente emprega um sistema operacional ou processador

diferente do host de destino? Segurança quando há um potencial grande de o agente causar estragos

no host onde ele vai ser executado. Ele pode obter informações sensíveis através da leitura do disco

ou diretamente da RAM. Ele pode negar serviço a outros processos ocupando a maior percentagem

de memória ou do Processador ou causando mau funcionamento da máquina (por exemplo,

escrevendo na memória RAM). Linguagens como o Java abordam essas questões. Por exemplo, ao

contrário das linguagens C ou C++, a linguagem Java não possui ponteiros, assim, é difícil (embora

não impossível) para um processo Java aceder a memória da máquina em que está a trabalhar.

Máquinas virtuais Java também têm um builtin SecurityManager, que define a medida em que os

processos em execução na máquina virtual podem acessar diversos recursos.

Os agentes Moveis podem ser devidos em três tipos: Autonomous, on-demand, active mail – type.

Debruçando sobre o tipo Autonomous temos a Telescript desenvolvida pelo General Magic, Inc

início da década de 1990, onde existe dois conceitos chave nessa tecnologia: lugares e

agentes . Lugares são locais virtuais que são ocupados pelos agentes - um lugar pode corresponder a

uma única máquina, ou um grupo de máquinas. Os agentes são os provedores e consumidores de bens no mercado de aplicações eletrónico que Telescript foi desenvolvido para suportar. Os agentes

de programas Telescript são interpretados semelhante à forma como o Java bytecodes pela máquina

virtual Java. Telescript os agentes são capazes de se mover de um lugar para outro. Um agente usa

um bilhete , que especifica os parâmetros da sua viagem. Mais tarde a tecnologia Telescript foi

ultrapassada pela Java que na década de 1990 já tinha grande número de telemoveis a funcionarem

com sua tecnologia. Outra Linguagem que aparece é a Tcl - Tool Control Language em conjunto

com Tk (framework ) Tcl fornece os meios para implementar facilmente a sua própria linguagem de

comando. Tk é um X-Window-baseada em ferramentas widget. Ele oferece comodidades para fazer

funcionalidades GUI tais como botões, janelas gráficas etc ... Tk também fornece grande facilidade

para a comunicação entre processos, por meio do intercâmbio de scripts em Tcl. Tcl/Tk combinadas

tornam atraente e simples de usar as ferramentas de desenvolvimento GUI; no entanto, possuem

características que os tornam muito mais interessante: Tcl é uma linguagem interpretada, Tcl é

extensível ele fornece um conjunto básico de primitivos, implementado em C/C++ e permite que o

usuário construa sobre as mesmas se houver necessidade, Tcl programas são chamados scripts. Esses

scripts, muitas das propriedades que scripts shell Unix: A ideia de agente vem em formato móvel

porque é fácil de criar aplicativos onde scripts em Tcl são trocados através de uma rede, e executado



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em máquinas remotas. A linguagem TCL SEGURA contem mecanismo para limitar o acesso a um

script.

Em resumo, Tcl e Tk proporcionam um ambiente rico para a construção de aplicações baseadas na

linguagem, especialmente baseado em interface gráfica. Mas eles não estão/não foram destinados

como ambiente programação de agente. - o código-fonte é livre, estável, bem concebido, e facilmentemodificados. [Gray, 1996; Kotz pode et al., 1997].

Capitulo 10 - Aplicações

Os sistemas baseados em agentes estão sendo aplicadas em diversas áreas, estes são indicados para

os domínios em que é necessária ação autônoma, que se divide em dois grupos: sistemas distribuídos

em que os agentes se funcionam com nos de processamento e assistente de software pessoal em que

os agentes têm de ser proactivos no auxílio dos utilizadores a trabalhar com um software, os agentes

tem sido utilizados na gestão de empresas auxiliando no processo de gestão de negócio, no controlo

de tráfego aéreo, na gestão de sistemas de energia, na detestação no trafego em sistemas distribuídos,

no controlo de processos de fabrico, nos leitores de noticias, nos leitores de correio eletrónico, nos

navegadores web e varias outras tipo de aplicações.

Um exemplo atual de sistema baseado em agentes de gestão de processos de negócios segundo

[Jennings et al., 1996b apud. Wooldridge 2009] é o sistema ADEPT, que transformou o processo de

fornecimento de um orçamento para a instalação de uma rede para fornecer um determinado tipo de

serviço de telecomunicações ao cliente num sistema multiagente, esta atividade envolveu os vários

departamentos da empresa British Telecom e as várias empresas que oferecem o serviço terceirizado

aos clientes transformando cada departamento e cada indivíduo dentro de um departamento em um

agente, para atingir os seus objetivos individuais, estes agentes cooperam uns com os outros,

transformando todas as interações em forma de negociação sobre quais serviços um agente fornece

para o outro e em que termos e condições. Na intenção de utilização de sistemas multiagentes para

gerenciar redes de sensores distribuídos espacialmente utiliza-se os agentes de sensoriamento

distribuído, um exemplo de ilustra este tipo de sistema multiagente é o “distributed vehicle

monitoring testbed”, DVMT [Lesser and Erman, 1980, apud. Wooldridge 2009]. Hoje em dia existe

uma quantidade enorme de informação na web e ainda muito para ser recuperado, que precisa ser

bem gerida e de fácil acesso, os agentes têm sido proposto como uma solução para estes problemas,

tem-se desenvolvido um esforço no desenvolvimento de Agentes de Recuperação e gestão de

Informação, tem sido utilizado sistemas multiagentes distribuídos para recuperação de informação

semiestruturada através da indexação, mas também na gestão da informação para que facilite o

utilizador a chegar na informação pretendida disponibilizando sugestões de pesquisas, típico dos

motores de busca. A compra e vendas de produtos na web ganhou uma grande dimensão, hoje em

dia existe Agentes de Comércio Eletrônico que nos auxilia tanto no processo de compra como devenda na web, o tipo mais básico é Agentes de comparação de compras, este auxilia na compra de

um determinado produto por exemplo comparando os atributos de um produtos para diferentes lojas.



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Alem dos tipos identificados acima também existe Agentes de Interfaces Homem-Computador típico

dos assistentes de software referido acima , Agentes para Ambientes Virtuais estes tem grandes

potenciais para utilização em cinema, jogos de computador e realidade virtuais, são normalmente

agentes emocionais, Agentes de simulação social e agentes para X.

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