Sisteme multi-agent

Universitatea “Politehnica” din Bucurestianul universitar 2007-2008Adina Magda Floreaadina@cs.pub.ro

http://turing.cs.pub.ro/blia_08curs.cs.pub.ro

Cerinte

Examen final 50% Laborator + teme de laborator 30% Tema semestru 20% Minim 6 prezente la laborator

Curs 1Curs 1 Motivatie pentru agenti Definitii agenti Sisteme multi-agent Inteligenta agentilor Sub-domenii de cercetare

De ce agenti?De ce agenti?

Sisteme complexe, pe scara larga, distribuite

Sisteme deschise si heterogene – construirea independenta a componentelor

Distributia resurselor Distributia expertizei Personalizare Interoperabilitatea sistemelor/ integrare

sisteme software exsitente (legacy systems)

4

Agent?Agent?

Termenul agent este frecvent utilizat in:• Sociologie, biologie, psihologie cognitiva, psihologie

sociala si

• Stiinta calculatoarelor IA

Ce sunt agentii? Ce sunt agentii in stiinta calculatoarelor? Aduc ceva nou? Cum difera agentii software de alte programe?

5

Definitii ale agentilor in stiinta Definitii ale agentilor in stiinta calculatoarelorcalculatoarelor

Nu exista o definitie unanim acceptata De ce este greu de definit? IA, agenti inteligenti, sisteme multi-agent Aparent agentii sunt dotati cu inteligenta Sunt toti agentii inteligenti? Agent = definit mai mult prin caracteristici,

unele pot fi considerate ca manifestari ale unui comportament inteligent

6

Definitii agentiDefinitii agenti

“De cele mai multe ori, oamenii folosesc termenul agent pentru a referi o etitate care functioneaza permanent si autonom intr-un mediu in care exsita alte procese si/sau alti agenti” (Shoham, 1993)

“Un agent este o entitate care percepe mediul in care se afla si actioneaza asupra acestuia” (Russell, 1997)

“Agentii inteligenti indeplinesc 3 functii: percep conditiile dinamice din mediu, actioneaza pentru a modifica aceste conditii, si rationeaza pentru a interpreta perceptii, a rezolva probleme, a face inferente, si a stabili ce actiuni sa execute. (Hayes-Roth 1995)”

“Agentii inteligenti sunt entitati software care executa anumite operatii pentru utilizator sau pentru un alt program, cu un anumit grad de independenta sau autonomie si utilizeaza cunostinte si reprezentarea scopurilor utlizatorului” (the IBM Agent)

8

“Agent = un sistem (software sau hardware) cu urmatoarele proprietati:

autonomie – agentii opereaza fara interventai directa a utilizatorui si au un anumit control asupra actiunilor si starilor lor;

Actiune autonoma flexibila

reactivitate: agentii percep mediul si reactioneaza corespunzator al schimbarile din acesta;

pro-activitate: agentii, pe langa reactia la schimbarile din mediu, sunt capabili sa urmareasca executia scopurilor si sa actioneze independent;

abilitati sociale – agentii interactioneaza cu alti agenti sau cu utilizatorul pe baza unui limbaj de comunicare.

(Wooldridge and Jennings, 1995) 9

Caracteristici identificateCaracteristici identificate

2 directii de definitie Definirea unui agent izolat Definirea agentilor in colectivitate

dimensiune sociala SMA

2 tipuri de definitii Nu neaparat agenti inteligenti Include o comportare tipica IA agenti

inteligenti10

Caracteristici agenti Actioneaza pentru un utilizator sau un program Autonomie Percepe mediul si actioneaza asupra lui reactiv Actiuni pro-active

comportare condusa de scop versus condusa de comportare condusa de scop versus condusa de evenimente?evenimente?

Caracter social Functionare continua (persistent software) Mobilitate ?

inteligenta?inteligenta? Scopuri, rationalitate Rationament, luarea deciziilor cognitivcognitiv Invatare/adaptare Interactiune cu alti agenti – dimensiune sociala

Alte moduri de a realiza inteligenta?11

12

Mediul agentului

Agent

Mediu

Sensorintrare

Actiuneiesire

Proprietatile mediului

- Accesibil vs inaccesibil

- Determinist vs nondeterminist

- Episodic vs non-episodic

- Static vs dinamic

- Discret/continuu

- Contine sau nu alti agenti

Sisteme multi-agentSisteme multi-agent

Mai multi agenti intr-un mediu comun

Mediu

Zona de influenta Interactiuni 13

Interactiuni intre agenti- nivel inalt

Interactiuni pentru- coordonare- comunicare- organizare

Coordonare motivati colectiv motivati individual

- scopuri proprii / indiferenta- scopuri proprii / competitie pentru resurse- scopuri proprii si contradictorii / competitie pentru resurse- scopuri proprii / coalitii

14

SMA – mai multi agenti in acelasi mediuSMA – mai multi agenti in acelasi mediu

Comunicare

protocol

limbaj

- negociere

- ontologii Structuri organizationale

centralizate vs decentralizate

ierarhie/ piata

abordare "agent cognitiv""agent cognitiv"

15

Agenti cognitivi

Modelul uman al perspectivei asupra lumii caracterizare agent utilizand reprezentari simbolice si notiuni mentale

knowledge - cunostinte

beliefs - convingeri

desires, goals – dorinte, scopuri

intentions - intentii

commitments - angajamente

obligations - obligatii

(Shoham, 1993)

De ce se utilizeaza aceste notiuni? Comparatie cu IA

16

Agenti reactivi Unitati simple de prelucrare care percep

mediul si reactioneaza la schimbarile din mediu

Nu folosesc reprezentari simbolice sau rationament.

Inteligenta nu este situata la nivel individual ci distribuita in sistem, rezulta din interactiunea entitatilor cu mediu – “emergence”

17

18

Dilema prizonieruluiRezultatele pentru A si B (in puncte ipotetice) in functie de actiunile fiecaruia

Problema inteleptilor

Regele picteaza cate o pata alba si spune ca cel putin o pata este alba

Player A / Player B Tradeaza Coopereaza

Tradeaza 2 , 2 5 , 0

Coopereaza 0 , 5 3 , 3

Problema prazilor si vanatorilor

19

Abordare reactivaPrazile emit semnale a caror intensitate scade pe masura cresterii distantei de vanatori Vanatorii emit semnale care pot fi percepute de alti vanatori Fiecare vanator este atras de o prada si respins de alt semnal de la un vanator

Abordare cognitivavanatorii au scopuri, prazile nuDetectia prazilorEchipa vanatori, roluriComunicare/cooperare

Agenti emotionali Inteligenta afectiva Actori virtuali

– recunoasterea vorbirii– gesturi, sinteza de vorbire

Emotii:– Aprecierea unei situatii sau a unui eveniment: bucurie,

suparare;– valoarea unei situatii care afecteaza pe alt agent:

bucuros-pentru,, gelos, invidios, suprat-pentru;– Aprecierea unui eveniment viitor: speranta, frica;– Aprecierea unei situatii care confirma o asteptare:

satisfactie, dezamagire

Controlarea emotiilor prin temperament20

21

Decision theory

Economictheories

Sociology

Psychology

Distributedsystems

OOP

Artificial intelligenceand DAI

AutonomyMarkets

LearningProactivity

Reactivity

Cooperation

Character

Communication

Mobility

Organizations

AOP

MAS

Legaturi cu alte discipline

Rationality

Directii de studiu si cercetareDirectii de studiu si cercetare

22

Arhitecturi agent Reprezentare cunostinte: sine, alti agenti, lume Comunicare: limbaje, protocol Planificare distribuita Cautare distribuita, coordonare Luarea deciziilor: negociere, piete de marfuri Invatare Structuri organizationale Implementare:

– Programarea agentilor: paradigme, limbaje

– Platforme multi-agent

– Middleware, mobilitate, securitate

Aplicatii– Aplicatii industriale: monitorizarea in timp real si

managementul proceselor de productie, coordonare retele de calculatoare si de telecomunicatii, sisteme de transport, sisteme de distributie a electricitatii, etc.

– Managementul proceselor de business, suport al deciziei– Agenti ofertanti de servicii Web– Agenti pe Grid– eCommerce, eMarkets – Regasirea si filtrarea informatiilor– Interactiunea om-calculator, jocuri– Invatare asistata– PDAs

23

Directii de studiu si cercetareDirectii de studiu si cercetare

24

Exemple de agentiExemple de agentiButtler agentButtler agent

Imagine your very own mobile butler, able to travel with you and organise every aspect of your life from the meetings you have to the restaurants you eat in.

The program works through mobile phones and is able to determine users' preferences and use the web to plan business and social events

And like a real-life butler the relationship between phone agent and user improves as they get to know each other better.

The learning algorithms will allow the butler to arrange meetings without the need to consult constantly with the user to establish their requirements.

25

NASA agentsNASA agents

NASA uses autonomous agents to handle tasks that appear simple but are actually quite complex. For example, one mission goal handled by autonomous agents is simply to not waste fuel. But accomplishing that means balancing multiple demands, such as staying on course and keeping experiments running, as well as dealing with the unexpected.

NASA’s Earth Observing-1 satellite, which began operation in 2000, was recently turned into an autonomous agent testbed.Image Credit: NASA

26

Robocup agentsRobocup agents

The goal of the annual RoboCup competitions, which have been in existence since 1997, is to produce a team of soccer-playing robots that can beat the human world champion soccer team by the year 2050.

http://www.robocup.org/

27

SwarmsSwarms Intelligent Small World Autonomous Robots for Micro-manipulation

A leap forward in robotics research by combining experts in microrobotics, in distributed and adaptive systems as well as in self-organising biological swarm systems.

Facilitate the mass-production of microrobots, which can then be employed as a "real" swarm consisting of up to 1,000 robot clients. These clients will all be equipped with limited, pre-rational on-board intelligence.

The swarm will consist of a huge number of heterogeneous robots, differing in the type of sensors, manipulators and computational power. Such a robot swarm is expected to perform a variety of applications, including micro assembly, biological, medical or cleaning tasks.

28

Intelligent IT SolutionsIntelligent IT Solutions

Goal-Directed™ Agent technology. AdaptivEnterprise™ Solution Suite

allow businesses to migrate from traditionally static, hierarchical organizations to dynamic, intelligent distributed organizations capable of addressing constantly changing business demands.

Supports a large number of variables, high variety and frequent occurrence of unpredictable external events.

29

True UAV AutonomyTrue UAV Autonomy In a world first, truly autonomous, Intelligent

Agent-controlled flight was achieved by a Codarra ‘Avatar’ unmanned aerial vehicle (UAV).

The flight tests were conducted in restricted airspace at the Australian Army’s Graytown Range about 60 miles north of Melbourne.

The Avatar was guided by an on-board JACK™ intelligent software agent that directed the aircraft’s autopilot during the course of the mission.