Sistema multiagente – wikipédia, a enciclopédia livre

Sistema multiagenteOrigem: Wikipédia, a enciclopédia livre.(Redirecionado de Sistemas multiagentes)

Os Sistemas Multiagentes (SMA) formam uma sub-área da Inteligência artificial Distribuída econcentram-se no estudo de agentes autônomos em um universo multiagente. Para os SMA, o termoautônomo designa o fato de que os agentes têm uma existência própria, independente da existência de outrosagentes. Usualmente, cada agente possui um conjunto de capacidades comportamentais que definem suacompetência, um conjunto de objetivos, e a autonomia necessária para utilizar suas capacidadescomportamentais a fim de alcançar seus objetivos. Um agente é uma entidade computacional com umcomportamento autônomo que lhe permite decidir suas próprias ações[ALV 97]. A decisão de qual açãolevar a cabo é determinada pelo agente, tendo em consideração as mudanças acontecidas no ambiente emque atua e o desejo de alcançar seus objetivos. A idéia principal em um sistema multiagente é que umcomportamento global inteligente pode ser alcançado a partir do comportamento individual dos agentes. Emum SMA não é necessário que cada agente seja individualmente inteligente para alcançar umcomportamento global inteligente.

Índice

1 Introdução1.1 Sistemas multiagentes cognitivos1.2 Sistemas multiagentes reativos

2 Definição de regras em SMAR3 Bibliografia4 Ferramentas De Desenvolvimento5 Ligações externas

Introdução

A metáfora de inteligência utilizada pelos Sistemas Multiagentes é a comunidade inteligente, ou seja, ocomportamento social que é base para a inteligência do sistema. A metáfora utilizada pela IA clássica ébasicamente de origem psicológica, enquanto que aquela utilizada pela IAD (Inteligência ArtificialDistribuída) pode ser de natureza sociológica ou etológica. Uma abordagem sociológica/etológica éinteressante quando se deseja resolver problemas complexos, que requeiram conhecimento de váriosdomínios e que podem envolver dados fisicamente distribuídos. Segundo Demazeau [DEM 95], podemosdecompor um sistema segundo uma metodologia de IAD, através dos conceitos definidos a seguir.

Dado um determinado sistema, denomina-se agente cada uma de suas entidades ditas ativas. Este conjuntode agentes forma uma sociedade. As entidades passivas serão designadas pelo termo ambiente. Um agenterecebe informações e raciocina sobre o ambiente, sobre outros agentes e decide quais ações deve realizar equais objetivos deve seguir. Um agente é uma entidade ativa, ou seja, capaz de controlar suas ações,diferentemente das noções estáticas tais como módulos, conjunto de regras e bases de conhecimentos.

Denomina-se interação entre agentes ou entre agente/ambiente uma troca de informações, que pode serrealizada de forma direta (comunicação explícita) ou de modo indireto (emissão de sinais através doambiente). Uma organização define todas as restrições aplicadas aos agentes pertencentes a uma

Sistema multiagente – Wikipédia, a enciclopédia livre http://pt.wikipedia.org/wiki/Sistemas_multiagentes

1 de 5 19/05/2013 12:35

determinada sociedade, ou seja, os meios através dos quais o projetista do sistema pode garantir que cadaagente desejará e realizará a resolução dos problemas propostos.

Não existe uma definição para agente que seja aceita por toda a comunidade de IAD. Uma possíveldefinição é proposta por Ferber e Gasser [FER 91]: chama-se agente uma entidade real ou abstrata que écapaz de agir sobre ela mesma e sobre seu ambiente, que dispõe de uma representação parcial desteambiente que, em um universo multiagente, pode comunicar-se com outros agentes, e cujo comportamento éconseqüência de suas observações, de seu conhecimento e das interações com outros agentes.

A definição proposta acima preocupa-se com os mecanismos internos para o tratamento de cada agente, nãoestabelecendo o tipo de comunicação possível nem a granularidade dos agentes. Em Gasser [GAS 92] temosuma definição que ressalta o aspecto da identidade de cada agente: um agente é uma entidade à qual pode-seassociar uma identidade única, e que é capaz de realizar tarefas formalizadas. Um agente pode serconsiderado como um meio que produz um certo número de ações a partir dos conhecimentos e mecanismosinternos que lhe são próprios.

Os SMA podem ser caracterizados didaticamente em duas classes, que serão apresentadas a seguir. Aprimeira denomina-se Sistemas Multiagentes Reativos e trabalha com o desenvolvimento de sistemas queutilizam um grande número de agentes simples para a resolução de um determinado problema. A segundaabordagem, denominada Sistemas Multiagentes Cognitivos trabalha com poucos agentes que realizamtarefas mais complexas que os primeiros.

Sistemas multiagentes cognitivos

Os agentes cognitivos são baseados em organizações sociais humanas como grupos, hierarquias e mercados.Segundo Ferber e Gasser [FER 91], as principais características dos Sistemas Multiagentes Cognitivos sãoas seguintes:

representação explícita do ambiente e dos outros agentes da sociedade;podem manter um histórico das interações e ações passadas e, graças a esta memória, são capazes deplanejar suas ações futuras;seu sistema de percepção, que permite examinar o ambiente, e o de comunicação, que permite a trocade mensagens entre agentes, são distintos. A comunicação entre agentes é realizada de modo direto,através do envio e recebimento de mensagens;seu mecanismo de controle é deliberativo. Os agentes cognitivos raciocinam e decidem em conjuntosobre quais ações devem ser executadas, que planos seguir e que objetivos devem alcançar;considerando a última asserção, os modelos de organização dos SMA cognitivos são modelossociológicos, como as organizações humanas;um SMA cognitivo contém, usualmente, poucos agentes, na ordem de algumas dezenas, no máximo.

Considerando como exemplo a arquitetura definida em Sichman [SIC 95], apud Álvares [ALV 97] p.29,pode-se visualizar a estrutura interna de um agente cognitivo, como visto na figura abaixo. Este agente écomposto por mecanismos de percepção e recepção de mensagens (entrada de dados), ação e emissão demensagens (saída de dados), raciocínio e decisão (estados internos) e revisão (revisão das crenças doagente). O agente raciocina socialmente sobre os demais agentes. Tal mecanismo utiliza as informações queo agente tem sobre os demais, armazenadas numa estrutura denominada descrição externa. O agente tambémpossui diversos estados internos, como o estado de raciocínio (RS), de decisão (DS) e de engajamento (CS).Tais estados são modificados através da execução dos diversos mecanismos internos.

Sistemas multiagentes reativos

Os agentes reativos são baseados em modelos de organização biológica ou etológica (formigas, cupins,abelhas, etc.). O modelo de funcionamento de um agente reativo é formado pelo par Estímulo-Resposta


2 de 5 19/05/2013 12:35

(Ação-Reação). As principais características dos agentes e dos sistemas multiagentes reativos são destacadasa seguir [FER 91]:

não há representação explícita do conhecimento: o conhecimento dos agentes é implícito (as suasregras de comportamento) e sua manifestação se externa através do seu comportamento e dos demaisagentes;não há representação do ambiente: o comportamento (resposta) de cada agente é baseado no que elepercebe (estímulo) a cada instante. Não há uma representação interna explícita do ambiente;não há memória das ações: os agentes reativos não mantém nenhum tipo de histórico de suas ações,ou seja, o resultado de uma determinada ação passada não influencia diretamente na decisão de umaação futura;organização etológica: a forma de organização dos SMA reativos é similar à observada por animaisque vivem em grandes comunidades;grande número de membros: em geral, os SMA reativos possuem um grande número de agentes, compopulações que podem chegar à ordem de milhares de membros.

Em suma, os agentes reativos são muito simples e não possuem representação do seu ambiente. Suas reaçõesdependem unicamente de sua percepção deste ambiente. A Inteligência Artificial clássica define umproblema de uma maneira global, criando métodos de resolução que se aplicam diretamente eexclusivamente sobre esta definição. Os modelos de SMA Reativos, por outro lado, concebem o problemacomo sendo um conjunto de agentes interagindo entre si, onde cada um destes possui seus próprios objetivosindividuais. Uma forma usual de representar os comportamentos dos agentes é através de um conjunto deregras.

Dentre as principais aplicações que podem ser modeladas através de SMA Reativos, podemos destacar:

Vida Artificial: Os SMA reativos abriram um amplo horizonte para o desenvolvimento de sistemas deVida Artificial, devido a similaridade entre as suas características principais: criação de entidadessimples, independentes e capazes de atuar num meio complexo. Neste caso, o conceito de agentereativo é modelado como um ser independente, que possui a capacidade de gerar novos agentes(descendentes) se uma determinada condição for satisfeita.Recuperação de Informações: busca de informações altamente específicas em ambientes de troca dedados heterogêneos, tais como rede de computadores.Telecomunicações: SMA reativos podem ser utilizados na construção de sistemas detelecomunicações mais abertos, flexíveis e, principalmente, interativos. De acordo com as açõesrealizadas nos pontos de transmissão e recepção, os agentes poderiam reconfigurar o sistema,adequando-se ao novo ambiente apresentado.

Definição de regras em SMAR

Segundo Rich [RIC 93] um conjunto de regras deve representar o conhecimento sobre os relacionamentosdo mundo e o conhecimento sobre como solucionar problemas usando o conteúdo das regras. Existem duasformas de representar um conhecimento através de um conjunto de regras:

representação declarativa: para este modelo, o conhecimento é especificado, mas o uso que será feitodele não é fornecido. Para utilizar este estilo de representação, deve-se ampliá-lo com um programaque especifique o que deve ser feito com o conhecimento e como. É importante salientar que existeuma maneira diferente de visualizar as definições lógicas declarativas, visualizandoas como umprograma e não como dados de um programa. Neste aspecto, as declarações de implicação definem oscaminhos legítimos de raciocínio e as declarações atômicas fornecem os pontos de partida dessescaminhos;representação procedural: neste caso, as informações de controle necessárias ao uso do conhecimento


3 de 5 19/05/2013 12:35

estão embutidas no próprio conhecimento. Para usar uma representação procedimental, precisa-seampliá-la com um interpretador que siga as instruções fornecidas no conhecimento.

Bibliografia

[ALV 97] ALVARES, L.O.; SICHMAN, J. Introdução aos Sistemas Multiagentes. In: JORNADA DEATUALIZAÇÃO EM INFORMÁTICA, 16.; CONGRESSO DA SBC, 17., 1997, Brasília. Anais...Brasília: SBC, 1997. p.1-38.

[DEM 95] DEMAZEAU, Y. From interactions to collective behaviour agent-based system. In:EUROPEAN CONFERENCE ON COGNITIVE SCIENCE, 1., 1995, St. Malo. Proceedings... France:[s.n], 1995.

[FER 91] FERBER, J.; GASSER, L. Intelligence artificielle distribuée. In: INTERNATIONALWORKSHOP ON EXPERT SYSTEMS & THEIR APPLICATIONS, 10., 1991, Avignon. Cours n. 9.France: [s.n], 1991.

[GAS 92] GASSER, L. Boundaries, identity and aggregation: plurality issues in multiagent systems.In: WERNER, E.; DEMAZEAU, Y. (Eds.). Decentralized AI 3. Amsterdam: North-Holland, 1992.

[RIC 93] RICH, E.; KNIGHT, K. Inteligência Artificial. São Paulo: Makron Books, 1993.

[SIC 95] SICHMAN, J. Du raisonnement social chez les agents: une approche fondée sur la théorie dela dépendance. Grenoble, France: INPG, 1995.Thèse de Doctorat.

Ferramentas De Desenvolvimento

Cougaar - Plataforma para desenvolvimento de Sistemas Multiagente.CORMAS (http://cormas.cirad.fr/) (COmmon Resources Multi-Agent System) é um framework deDesenvolvimento de Sistemas Multiagente, open-source e baseado em programação orientada a objetoSmallTalk. Espacializada, a plataforma se concentra em questões relacionadas com a gestão dosrecursos naturais e com a negociação entre atores.Jack (http://www.agent-software.com/shared/home/) - Kit de desenvolvimento comercial de agentes.JADE (http://jade.cselt.it) - Java Agent Development EnvironmentAglet (http://aglets.sourceforge.net/) - Sistema para desenvolvimento de agentes moveis desenvolvidopela IBM.SeSAm (http://www.simsesam.de/) - SeSAm (Shell for Simulated Agent Systems) é um ambiente parasimulação de sistemas multiagente reativos.Jason (http://jason.sourceforge.net/), LGPL Framework para desenvolvimento de agentes BDIutilizando AgentSpeak(L).SemanticAgent (http://code.google.com/p/semanticagent/) - JAVA/SWRL open source Framework.

Ligações externas

Interação e Autismo: uso de agentes inteligentes para detectar déficts de comunicação em ambientessíncronos (tese de doutorado de Roberto dos Santos Rabello) (http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/26482/000759347.pdf?sequence=1)

Obtida de "http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Sistema_multiagente&oldid=35407938"Categorias: TecnologiaCiência da informaçãoInteligência artificial


4 de 5 19/05/2013 12:35

Esta página foi modificada pela última vez à(s) 23h16min de 14 de abril de 2013.Este texto é disponibilizado nos termos da licença Atribuição-Partilha nos Mesmos Termos 3.0 nãoAdaptada (CC BY-SA 3.0); pode estar sujeito a condições adicionais. Consulte as condições de usopara mais detalhes.


5 de 5 19/05/2013 12:35

Documents

Sistema multiagente – wikipédia, a enciclopédia livre