Thesis (Ph. D.)--Oregon State University, 2010. / Printout. Includes bibliographical references (leaves 134-142). Also available on the World Wide Web.

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In this thesis, we introduce the Distributed Learning Classifier System (DLCS) as a novel extension of J. H. Holland's standard learning classifier system. While the standard LCS offers effective real-time control and learning, one of its limitations is that it does not provide a mechanism for allowing communication between LCS agents in a multiple-agent scenario. Often multiple-agents are used to solve large tasks collectively by subdividing the task into smaller parts. Multiple agents can also be used to solve a task in parallel so that a solution can be arrived at more rapidly. With the DLCS, we introduce mechanisms that satisfy both of these cases, while still providing compatible operation with the LCS. We introduce three types of messages that can be passed between DLCS agents. The first, the classifier message, allows agents to share learned information with one another, thereby helping agents benefit from each other's successes. The second, the action message, allows agents to "talk" to one another. The third, the bucket brigade algorithm payoff message, extends the chain rewarding payoff scheme of the standard LCS to multiple DLCS agents. Finally, we present some simulation results for both the standard LCS and the DLCS. Our LCS simulations examine some of the important aspects of learning classifier system operation, as well as illustrate some of the shortcomings. The DCLS simulations justify the distributed architecture and suggest future directions for achieving learning among multiple agents. / Master of Science

Thesis (D. Tech. (Electrical Engineering)) - Central University of technology, Free State, 2012 / Radio frequency identification technology (RFID) has emerged as a key technology for automatic identification and promises to revolutionize business processes. While RFID technology adoption is improving rapidly, reliable and widespread deployment of this technology still faces many significant challenges. The key deployment challenges include how to use the simple, unreliable raw data generated by RFID deployments to make business decisions; and how to manage a large number of deployed RFID devices. In this thesis, a multi-agent based RFID middleware which addresses some of the RFID data and device management challenges was developed. The middleware developed abstracts the auto-identification applications from physical RFID device specific details and provides necessary services such as device management, data cleaning, event generation, query capabilities and event persistence. The use of software agent technology offers a more scalable and distributed system architecture for the proposed middleware. As part of a multi-agent system, application-independent domain ontology for RFID devices was developed. This ontology can be used or extended in any application interested with RFID domain ontology. In order to address the event processing tasks within the proposed middleware system, a temporal-based RFID data model which considers both applications’ temporal and spatial granules in the data model itself for efficient event processing was developed. The developed data model extends the conventional Entity-Relationship constructs by adding a time attribute to the model. By maintaining the history of events and state changes, the data model captures the fundamental RFID application logic within the data model. Hence, this new data model supports efficient generation of application level events, updating, querying and analysis of both recent and historical events. As part of the RFID middleware, an adaptive sliding-window based data cleaning scheme for reducing missed readings from RFID data streams (called WSTD) was also developed. The WSTD scheme models the unreliability of the RFID readings by viewing RFID streams as a statistical sample of tags in the physical world, and exploits techniques grounded in sampling theory to drive its cleaning processes. The WSTD scheme is capable of efficiently coping with both environmental variations and tag dynamics by automatically and continuously adapting its cleaning window size, based on observed readings.

In this research, a multi-agent system called KMAS is presented that models an environment of intelligent, autonomous, rational, and adaptive agents that reason about trust, and adapt trust based on experience. Agents reason and adapt using a modification of the k-Nearest Neighbor algorithm called (k X n) Nearest Neighbor where k neighbors recommend reputation values for trust during each of n interactions. Reputation allows a single agent to receive recommendations about the trustworthiness of others. One goal is to present a recommendation model of trust that outperforms MAS architectures relying solely on direct agent interaction. A second goal is to converge KMAS to an emergent system state where only successful cooperation is allowed. Three experiments are chosen to compare KMAS against a non-(k X n) MAS, and between different variations of KMAS execution. Research results show KMAS converges to the desired state, and in the context of this research, KMAS outperforms a direct interaction-based system.

Dentre as várias áreas de pesquisa em Inteligência Artificial Distribuída, priorizamos analisar a comunicação entre os agentes de uma sociedade. É através da comunicação que os agentes podem trocar informações entre si e assim resolver de forma cooperativa um problema global ou local que existe na sociedade. A análise do fluxo de comunicação entre agentes é portanto de grande interesse da comunidade científica que se dedica à IAD. Neste trabalho, através do estudo teórico (análise matemática) e simulações computacionais, comparamos o fluxo de comunicação entre os agentes de dois modelos de organizações dinâmicas: uma organização em que os agentes realizam uma busca informada de um parceiro (Coalisão Baseada em Dependências - CBD) e uma organização em que os agentes realizam uma busca não informada de um parceiro (Rede Contractual - RC). O Sistema CENINT, um sistema multiagente (SMA) baseado no modelo RC, foi desenvolvido a fim de realizar as simulações necessárias para os estudos deste trabalho. Por outro lado, sabemos que os sistemas multiagentes são utilizados para desenvolver modelos teóricos que permitem elucidar a estrutura de processos complexos e que a orientação a objetos facilita o desenvolvimento de sistemas complexos. Percebeu-se que a orientação a objetos poderia ser uma ferramenta adequada para desenvolver sistemas multiagentes. Assim neste trabalho, optou-se por desenvolver o sistema CENINT utilizando as técnicas de orientação a objetos, mais especificamente utilizar os diagramas da UML (Unified Modeling Language) para análise e projeto do sistema.

Dentre as várias áreas de pesquisa em Inteligência Artificial Distribuída, priorizamos analisar a comunicação entre os agentes de uma sociedade. É através da comunicação que os agentes podem trocar informações entre si e assim resolver de forma cooperativa um problema global ou local que existe na sociedade. A análise do fluxo de comunicação entre agentes é portanto de grande interesse da comunidade científica que se dedica à IAD. Neste trabalho, através do estudo teórico (análise matemática) e simulações computacionais, comparamos o fluxo de comunicação entre os agentes de dois modelos de organizações dinâmicas: uma organização em que os agentes realizam uma busca informada de um parceiro (Coalisão Baseada em Dependências - CBD) e uma organização em que os agentes realizam uma busca não informada de um parceiro (Rede Contractual - RC). O Sistema CENINT, um sistema multiagente (SMA) baseado no modelo RC, foi desenvolvido a fim de realizar as simulações necessárias para os estudos deste trabalho. Por outro lado, sabemos que os sistemas multiagentes são utilizados para desenvolver modelos teóricos que permitem elucidar a estrutura de processos complexos e que a orientação a objetos facilita o desenvolvimento de sistemas complexos. Percebeu-se que a orientação a objetos poderia ser uma ferramenta adequada para desenvolver sistemas multiagentes. Assim neste trabalho, optou-se por desenvolver o sistema CENINT utilizando as técnicas de orientação a objetos, mais especificamente utilizar os diagramas da UML (Unified Modeling Language) para análise e projeto do sistema.

Thesis (Ph.D)--Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, 2009. / Committee Chair: Ronald G. Harley; Committee Member: David G. Taylor; Committee Member: Deepakraj M. Divan; Committee Member: Ganesh Kumar Venayagamoorthy; Committee Member: Thomas G. Habetler. Part of the SMARTech Electronic Thesis and Dissertation Collection.

Orientador: Leonardo de Souza Mendes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-10T16:36:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mattos_EklerPaulinode_M.pdf: 2049372 bytes, checksum: d292b2d52c2a0c0bf5326e8f7e533665 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O Sistema Tutor Inteligente (STI) pertence a uma categoria de sistemas de natureza educacional, utilizado como ferramenta de suporte ao ensino-aprendizagem. Possui uma estrutura modular que tem por finalidade auxiliar o aprendiz na realização de atividades educacionais, bem como a capacidade de adaptar-se de acordo com as necessidades de um aprendiz, o que faz do STI uma arquitetura interessante na construção de softwares educacionais. O trabalho proposto tem por objetivo utilizar a arquitetura de STI, aplicada à área de sistemas de e-Gov como proposta de solução de problemas de natureza distribuída. Como estudo de caso, foi escolhida a área Gestão de Materiais e Medicamentos, justamente por apresentar problema pertinente à distribuição de materiais e medicamentos, nas unidades básicas de saúde (UBS). Cada STI funciona como representante de uma UBS, que tem por função realizar o papel de um agente gestor de estoque (Agente Gestor Tutor - AGT), cargo pouco comum na rede municipal de saúde, auxiliando o administrador de cada setor (visto como o aprendiz) a realizar tarefas complexas de gestão de materiais e medicamentos. Foi realizada uma série de simulações usando o protótipo desenvolvido para testar a sua viabilidade de aplicação com relação ao tratamento do estoque distribuído de uma arquitetura de rede municipal de saúde / Abstract: The Intelligent Tutor Systems (ITS) belong to a category of educational nature systems, used as a tool to support the teaching and learning. It has a modular structure, which aim to help the apprentice in the execution of educational activities, as well as in adapting itself according to the apprentice¿s necessities, what makes the ITS, an interesting architecture in the construction of educational softwares. The proposed work aim to use the ITS architecture in the management of materials, as a solution for the problem of medicine distribution in the health basic units (HBU). Each ITS works as a HBU representative, whose function is to play the role of a managing agent of supply (Tutorial Managing Agent - TMA), a post job not so common in the municipal health¿s network. The TMA assists the administrator of each sector (seen as the apprentice) in executing complex tasks of management of materials and medicines.In this way, many simulations were carried out, using the developed prototype to test its feasibility of application, in relation to the management of the distributed materials of architecture of a municipal health¿s network / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica