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Confiance et incertitude dans les environnements distribués : application à la gestion des donnéeset de la qualité des sources de données dans les systèmes M2M (Machine to Machine). / Trust and uncertainty in distributed environments : application to the management of dataand data sources quality in M2M (Machine to Machine) systems.Ravi, Mondi 19 January 2016 (has links)
La confiance et l'incertitude sont deux aspects importants des systèmes distribués. Par exemple, de multiples sources d'information peuvent fournir le même type d'information. Cela pose le problème de sélectionner la source la plus fiable et de résoudre l'incohérence dans l'information disponible. Gérer de front la confiance et l'incertitude constitue un problème complexe et nous développons à travers cette thèse, une solution pour y répondre. La confiance et l'incertitude sont intrinsèquement liés. La confiance concerne principalement les sources d'information alors que l'incertitude est une caractéristique de l'information elle-même. En l'absence de mesures de confiance et d'incertitude, un système doit généralement faire face à des problèmes tels que l'incohérence et l'incertitude. Pour aborder ce point, nous émettons l'hypothèse que les sources dont les niveaux de confiance sont élevés produiront de l'information plus fiable que les sources dont les niveaux de confiance sont inférieurs. Nous utilisons ensuite les mesures de confiance des sources pour quantifier l'incertitude dans l'information et ainsi obtenir des conclusions de plus haut niveau avec plus de certitude.Une tendance générale dans les systèmes distribués modernes consiste à intégrer des capacités de raisonnement dans les composants pour les rendre intelligents et autonomes. Nous modélisons ces composants comme des agents d'un système multi-agents. Les principales sources d'information de ces agents sont les autres agents, et ces derniers peuvent posséder des niveaux de confiance différents. De plus, l'information entrante et les croyances qui en découlent sont associées à un degré d'incertitude. Par conséquent, les agents sont confrontés à un double problème: celui de la gestion de la confiance sur les sources et celui de la présence de l'incertitude dans l'information. Nous illustrons cela avec trois domaines d'application: (i) la communauté intelligente, (ii) la collecte des déchets dans une ville intelligente, et (iii) les facilitateurs pour les systèmes de l'internet du futur (FIWARE - le projet européen n° 285248, qui a motivé la recherche sur nos travaux). La solution que nous proposons consiste à modéliser les composants de ces domaines comme des agents intelligents qui incluent un module de gestion de la confiance, un moteur d'inférence et un système de révision des croyances. Nous montrons que cet ensemble d'éléments peut aider les agents à gérer la confiance aux autres sources, à quantifier l'incertitude dans l'information et à l'utiliser pour aboutir à certaines conclusions de plus haut niveau. Nous évaluons finalement notre approche en utilisant des données à la fois simulées et réelles relatives aux différents domaines d'application. / Trust and uncertainty are two important aspects of many distributed systems. For example, multiple sources of information can be available for the same type of information. This poses the problem to select the best source that can produce the most certain information and to resolve incoherence amongst the available information. Managing trust and uncertainty together forms a complex problem and through this thesis we develop a solution to this. Trust and uncertainty have an intrinsic relationship. Trust is primarily related to sources of information while uncertainty is a characteristic of the information itself. In the absence of trust and uncertainty measures, a system generally suffers from problems like incoherence and uncertainty. To improve on this, we hypothesize that the sources with higher trust levels will produce more certain information than those with lower trust values. We then use the trust measures of the information sources to quantify uncertainty in the information and thereby infer high level conclusions with greater certainty.A general trend in the modern distributed systems is to embed reasoning capabilities in the end devices to make them smart and autonomous. We model these end devices as agents of a Multi Agent System. Major sources of beliefs for such agents are external information sources that can possess varying trust levels. Moreover, the incoming information and beliefs are associated with a degree of uncertainty. Hence, the agents face two-fold problems of managing trust on sources and presence of uncertainty in the information. We illustrate this with three application domains: (i) The intelligent community, (ii) Smart city garbage collection, and (iii) FIWARE : a European project about the Future Internet that motivated the research on this topic. Our solution to the problem involves modelling the devices (or entities) of these domains as intelligent agents that comprise a trust management module, an inference engine and a belief revision system. We show that this set of components can help agents to manage trust on the other sources and quantify uncertainty in the information and then use this to infer more certain high level conclusions. We finally assess our approach using simulated and real data pertaining to the different application domains.
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[en] A COMPONENT-BASED METHOD FOR THE IMPLEMENTATION OF MAS / [pt] UM MÉTODO PARA A IMPLEMENTAÇÃO DE SMAS BASEADO EM COMPONENTESFABIO CUNHA LOBO DE MELO 18 February 2004 (has links)
[pt] Nos últimos anos a área de Sistemas Multi-Agentes (SMAs) vem
apresentando um crescimento acelerado. Novas técnicas e
ferramentas estão surgindo e a cada dia aumenta o número de
pessoas dedicadas ao tema. Muitas metodologias para o
desenvolvimento de sistemas multi-agentes têm sido
propostas. No entanto, a maioria delas dedica-se
principalmente à fase de análise dos sistemas. Este
trabalho propõe um método para a implementação de SMAs
utilizando componentes de software. Na fase de análise e
projeto foi utilizada a linguagem ANote, que compreende
sete diagramas com o objetivo de modelar os aspectos de
um SMA com uma notação própria para agentes e com diversas
visões do sistema. Em seguida foi proposto um modelo de
implementação dos agentes baseado em componentes e são
descritos os mapeamentos necessários para transformar a
modelagem do SMA em um sistema implementado. Para validar o
modelo é apresentado um Estudo de Caso como prova de
conceito das idéias presentes nesta proposta. O Estudo de
Caso consiste em um mercado virtual onde os agentes são
responsáveis pela compra e venda de produtos. Esta
implementação utiliza o CORBA Component Model (CCM) e uma
linguagem para comunicação entre agentes, a FIPA-ACL. / [en] In the past few years, the Multi-Agents Systems (MAS) area
has presented an accelerated growth. New techniques and
tools are constantly being proposed and the number of
specialists dedicated to this subject is increasing. Many
methodologies have been published to support the
development of multi-agent systems. However, most of them
concentrate only on the system analysis phase. This work
proposes a method to implement MASs using software
components. During the analysis and design phases, the
ANote language was used. It contains seven diagrams that
model different aspects of a MAS and a proper notation for
describing agents and different views of the system. An
agent implementation model based on components is proposed
and the mappings from the MAS elements to the system
implementation are described. To validate the model, a Case
Study is presented using the concepts described in this
proposal. The Case Study consists of a virtual marketplace
where agents are responsible for buying and selling
products. The implementation uses the CORBA Component Model
(CCM) and a language for agent communication called FIPA-
ACL.
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[en] A MULTI-AGENT APPROACH TO DATA MINING PROCESSES: APPLICATIONS TO HEALTH CARE / [pt] UMA ABORDAGEM MULTIAGENTE PARA PROCESSOS DE MINERAÇÃO DE DADOS: APLICAÇÕES NA ÁREA DA SAÚDEREINIER MOREJON NOVALES 02 August 2018 (has links)
[pt] A mineração de dados é um tema em alta que atrai pesquisadores de diferentes áreas, como bancos de dados, aprendizado de máquina e sistemas multiagentes. Como consequência do crescimento do volume de dados, há uma necessidade crescente de obter conhecimento desses grandes conjuntos de dados que são muito difíceis de manipular e processar com os métodos tradicionais. Os agentes de software podem desempenhar um papel significativo ao executar processos de mineração de dados de maneira mais eficiente. Por exemplo, eles podem trabalhar para realizar seleção, extração, pré-processamento e integração de dados, bem como mineração paralela, distribuída ou de múltiplas fontes. Este trabalho propõe uma abordagem (na forma de um framework) que usa agentes de software para gerenciar processos de mineração de dados. Para testar sua aplicabilidade, utilizamos vários conjuntos de dados relacionados ao domínio de saúde, representando alguns cenários de uso (hipotireoidismo, diabetes e arritmia). / [en] Data mining is a hot topic that attracts researchers from different areas, such as databases, machine learning, and multi-agent systems. As a consequence of the growth of data volume, there is a growing need to obtain knowledge from these large data sets that are very difficult to handle and process with traditional methods. Software agents can play a significant role performing data mining processes in ways that are more efficient. For instance, they can work to perform selection, extraction, preprocessing and integration of data as well as parallel, distributed, or multisource mining. This work proposes an approach (in the form of a framework) that uses software agents to manage data mining processes. In order to test its applicability, we use several data sets related to health care domain representing some usage scenarios (hypothyroidism, diabetes and arrhythmia).
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Uma Arquitetura de tutor utilizando estados mentais / A tutor architecture using mental statesGiraffa, Lucia Maria Martins January 1999 (has links)
Esta tese situa-se na área de IA (Inteligência Artificial) aplicada à educação incluindo características interdisciplinares tanto da própria IA como de IE (informática na Educação). Faz-se também necessário constarem, aspectos referentes à Ciência da Computação e Educação a fim de melhor situar a complexidade e a dimensão do trabalho desenvolvido. A utilização de técnicas de IA na elaboração e no desenvolvimento de ambientes de ensino-aprendizagem computadorizados tem se constituído em objeto de investigação por parte dos pesquisadores da área de Informática aplicada à Educação, devido as suas potencialidades. A utilização de agentes na modelagem e no projeto de STI permite-nos resgatar antigos problemas em aberto, como por exemplo a melhoria da interação entre tutor e aluno e a possibilidade de investigação dos processos mentais em nível mais estratificado. A arquitetura descrita nesta tese utiliza a metodologia que vem sendo aplicada ao projeto de STI, onde são contempladas diferentes formas de se trabalhar com um determinado conhecimento (estratégias de ensino e táticas associadas), levando-se em consideração o tipo de usuário que está interagindo com o sistema. A arquitetura, elaborada segundo uma abordagem construtivista, prevê que o tutor seja menos diretivo e menos controlador das ações do aluno. O controle é feito na forma de monitoração para que o tutor funcione como um parceiro, ou seja, como facilitador do trabalho do aluno. Contudo, devido às características da modalidade escolhida para construção do protótipo (jogo educacional), precisamos ter algumas atitudes no tutor que garantam que o sistema não entre em colapso. O que inviabilizaria o trabalho do aluno. Nestas situações críticas, o tutor vai se comportar de maneira mais diretiva. Cabe salientar que a abordagem construtivista não significa dar liberdade total ao aluno nem privá-lo de qualquer tipo de assistência. Portanto, o que deve ser destacado é o grau de interferência do tutor, i.e., o quanto ele interfere no trabalho do aluno e se ele permite ou não que o aluno siga um caminho alternativo àquele que ele tem como o ideal para resolver o problema (heurísticas do tutor sobre o problema e forma de solução). Além destes aspectos educacionais inerentes a todo o projeto de software educacional (necessários num trabalho desta natureza), esta tese está inserida no contexto da pesquisa em agentes cognitivos modelados através de seus estados mentais. É importante salientar que os estados mentais utilizados neste trabalho (crenças, desejos, intenções e expectativas) funcionam como uma metáfora dos estudos mentais humanos. Por exemplo, quando se coloca a crença de um aluno a respeito de "lago", na realidade está se colocando a crença que temos a respeito da crença que o aluno possui a respeito de "lago". O mesmo acontece com os outros estados mentais aqui utilizados. Os diálogos reais foram registrados através de observação direta e posteriormente analisados a fim de se identificar os estados mentais relacionados. Perguntas adicionais foram feitas no sentido de obterem-se mais elementos para auxiliar na inferência do conjunto de estados mentais que o aluno possui naquele momento em que estava jogando. Após a observação de vários alunos jogando, identificou-se um certo padrão nas suas atitudes quando executavam uma ação. Observações sucessivas permitiram delinear o conjunto de estados mentais associados à ação do aluno. Tal conjunto foi utilizado como base para elaboração da coreografia. Estes dados servem de entrada para a construção do modelo do aluno mediante a interação com o tutor. No presente trabalho, nós apresentamos a modelagem de um STI através do uso da tecnologia de agentes utilizando a arquitetura de SMA (Sistemas Multiagentes). O STI é concebido como um SMA híbrido composto por um ambiente reativo (SMAR - Sistema Multiagente Reativo) e um "kernel" cognitivo (SMAC - Sistema Multiagente Cognitivo). O SMAR e o SMAC interagem entre si de para ampliar as informações quantitativas e qualitativas oferecidas aos alunos que utilizam o sistema. Estas informações disponíveis é que irão permitir ao tutor selecionar estratégias de ensino mais adequadas a um determinado tipo de aluno. A principal contribuição desta tese está centrada no "kernel" cognitivo. Nós propomos uma arquitetura para o tutor que permitirá a monitoração de dois alunos trabalhando conjuntamente. Além disso, propomos uma forma de selecionar o comportamento do tutor para oferecer auxílio personalizado aos alunos considerando o perfil de cada um. Esta arquitetura pretende ser uma alternativa de solução para uma questão importante na área de STI: Como o tutor pode selecionar, entre várias estratégias de ensino, a mais adequada para cada perfil de aluno? O grupo de pesquisa no qual este trabalho está inserido (GIA/UFRGS, sob orientação da Prof.a. Rosa Maria Viccari) tem realizado algumas avaliações experimentais, usando STI tradicionais e STI projetados e modelados através de sistemas multiagentes As contribuições científicas listadas no texto deste trabalho possibilitaram que o grupo avançasse sua pesquisa na abordagem mentalística através da criação de uma arquitetura para o tutor e favorecesse a integração do trabalho desenvolvido por Móra et al. [MOR97; MOR98]. A utilização do modelo computacional de agentes criado por Móra et al. gerou a implementação do "kernel" cognitivo. Os desafios inerentes a implementação da arquitetura proposta para o tutor ampliaram as características do ambiente criado por Móra et al. e favorecem a junção de dois trabalhos de tese supervisionados pela mesma orientadora [MOR99]. Portanto, a nova arquitetura proporcionou ganhos tanto para tais pesquisas, como para o avanço das pesquisas desenvolvidas pelo nosso grupo. / The present thesis has been elaborated within the AI (Artificial Intelligence) applied to Education realm, and it brings specific contributions to the STI (Intelligent Tutoring System) area. The use of AI techniques has been investigated by researchers of Computer Science applied to Education, due to its potentialities to improve educational systems. The agents' techniques used in the design of STI allow us to solve old problems opened in the area. For instance, the improvement of the interaction between tutor and student, and the possibility of tracing the mental processes in a more stratified way. The architecture described in this thesis uses the methodology applied to the modern STI projects: multiple strategies for the tutor (i.e., teaching strategies and associated tactics). This approach considers different forms of working with a certain piece of knowledge, and is taken into consideration to create the user profile, as well as to monitor the student interaction with the system. The architecture, designed according to a constructivist approach, expects the tutor to be less directive, and less controller of the student's actions. The control is made by an observation of students' actions by the tutor. The tutor works either as a student's partner or as a facilitator. However, due to the characteristics of the modality chosen for construction of the prototype (educational game), we needed to take some attitudes in the tutor in order to avoid the system to collapse. What would make unfeasible the student's work. In these critical situations, the tutor will behave in more directive way. It fits to point out that the construtivist approach does not mean to give total freedom to the student or to deprive it of any kind of attendance. Therefore, what should be note here is the degree of the tutor's interference, i.e., how it interferes with the student's work using its own set of heuristics. Besides these educational aspects, inherent to a project of Educational software, this thesis is inserted in the context of the research in cognitive agents modelled through their mental states (Believe, Desire, Intention, and Expectation). It is important to point out that the mental states used in this work are as a metaphor of the human mental states. For example, when the student's has a believe regarding "lake", in fact we area talking about belief that we have regarding the belief that the student possesses regarding about "lake". The same happens here with the other mental states used. The real dialogues were registered through direct observation in real situation (students playing with the game). They were analysed in order to identify the mental states connected with the student's actions. Additional questions were asked to obtain more elements to aid us to inference the group of mental states possessed by the student when he/she was playing. Successive observations allowed us to delineate the group of mental states associated to the student's action. Such group was used as a base for the choreography. These data were used as input for the construction to the student's model during the interaction with the tutor. In this work, we have presented the design of an STI with the use of architecture of MAS (Multi-agent System Architecture). The ITS is conceived as a hybrid MAS composed by a RMAS (Reactive Multi-agent System) and a "cognitive kernel" using the CMAS (Cognitive Multi-agent System). The RMAS and the CMAS interact with each other to enlarge the quantitative and qualitative information offered to the students that uses the system. These available information allow the tutor to select teaching strategies more adapted to a certain student type. The main contribution of this thesis is centred in the "cognitive kernel". We propose an architecture for the tutor that will allow the two students to work together. Besides, we propose a way to select the tutor behaviour in order to aid the students considering their personal profile. This architecture intends to be an alternative solution for an important question in ITS research: How can the tutor select, among several teaching strategies, the one that is more suitable for each student profile? The research group in which this work is placed (GIA/UFRGS - Artificial Intelligence Group), under the supervision of Profa. Rosa Maria Viccari, has been doing executing some experimental evaluations, using traditional ITS and ITS modelled through multi-agents systems techniques. The scientific contributions listed in this work allow the group to achive some interesting results in the research of STI using a mental approach. The tutor architecture favoured the integration of the X-BDI (eXecutable Belief Desire, and Intention model)) developed by Móra et al. The use the X-BDI allowed us to implement the "cognitive kernel". The inherent challenges posed by the implementation of the architecture of the tutor refined the XBDI environment. It favours the junction of two thesis works supervised done under the same supervisor[MOR99]. Therefore, the new architecture provided many gains for both researches, as well as for the progress of the research developed by our group.
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OUTPUT FEEDBACK H-inf CONTROL DESIGN FOR MULTI-AGENT SYSTEMSBanala, Prashanthi 01 December 2011 (has links)
AN ABSTRACT OF THE THESIS OF PRASHANTHI BANALA, for the Master of Science degree in ELECTRICAL AND COMPUTER ENGINEERING, presented on 31 October 2011, at Southern Illinois University Carbondale. TITLE: OUTPUT FEEDBACK H-inf CONTROL DESIGN FOR MULTI-AGENT SYSTEMS MAJOR PROFESSOR: Dr. Farzad Pourboghrat In this thesis, the design of distributed control for identical multi-agent systems is considered based on the optimization of H-inf cost function. Identical dynamically coupled but interacting systems (agents) are considered where control action of each agent is based on relative output measurement of their neighboring agents and a subset of their own output. The agents communicate with each other to achieve a common goal. A distributed dynamic output feedback control strategy that satisfies H-inf performance for multi-agent systems is developed and corresponding H-inf performance region is analyzed. An example illustrates the necessary and sufficient condition for dynamic output feedback controller synthesis to obtain desired H-inf performance.
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[en] COMPARISON OF AGENT AND OBJECT ORIENTED PROJECTS USING THE GEORISC PLATFORM / [pt] COMPARAÇÃO DE PROJETO BASEADO EM AGENTES E ORIENTAÇÃO A OBJETOS NA PLATAFORMA GEORISCSERGIO LUIZ RUIVACE CERQUEIRA 08 September 2011 (has links)
[pt] Diversas tecnologias de implementação de software são discutidas na
literatura. Duas dessas tecnologias são a orientação a objetos, que se encontra
consolidada, e a orientação a agentes, que vem sendo objeto de muitos estudos e
experimentos. Esses estudos indicam a orientação a agentes como muito
promissora e como uma evolução da orientação a objetos. No entanto, há poucos
trabalhos comparando essas duas técnicas e os poucos trabalhos se baseiam em
comparações ideológicas e qualitativas. Essa dissertação tem por objetivo
desenvolver e avaliar modos sistemáticos de avaliação de duas arquiteturas de
implementação de sistemas. As duas tecnologias apresentadas foram comparadas
e foi determinado se a utilização de uma tecnologia trouxe benefícios,
desvantagens ou foi indiferente face à outra. A comparação foi realizada tomando
por base um problema real, ou seja, foram criadas duas implementações que
solucionam o problema de modo similar cada uma usando uma tecnologia. Para o
desenvolvimento desse trabalho foi criado um plano de medição com base na
técnica Goal Question Metric. O plano de medição foi aplicado às duas
implementações e resultados obtidos foram avaliados definindo os benefícios de
cada técnica. Por fim, foi feita uma crítica da utilização do modelo GQM em um
projeto real. / [en] There are several software development technologies currently in the
literature. Two such technologies are object orientation, which is consolidated,
and agent orientation, which has been the subject of many studies and
experiments. These studies indicate the agent orientation as very promising and an
evolution of object orientation. However, there is only a few studies comparing
these two techniques and these studies have been based on ideological and
qualitative comparisons. This dissertation aims to develop and evaluate methods
of systematic evaluation of two architectures for implementing systems. The two
technologies presented were compared and determined whether the use of
technology has brought benefits, disadvantages or was indifferent to the other.
The comparison was performed based on taking a real problem; in other words,
two implementations have been created that address the problem similarly each
using a technology. To develop this work, it was created a measurement plan
based on the technique Goal Question Metric. The measurement plan was applied
to both implementations and results were evaluated by defining the benefits of
each technique. Finally was done a discussion about the use of the GQM model in
a real project.
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Arquitetura de agentes móveis reconfiguráveis para redes de sensores sem fioCemin, David January 2012 (has links)
Redes de sensores sem fio (RSSFs) heterogêneas podem combinar nós estáticos e nós móveis. Os nós móveis podem ainda conter um hardware mais sofisticado quando comparado aos nós estáticos. Veículos aéreos não tripulados (VANTs) podem conferir mobilidade ao nó sensor aumentando a flexibilidade da RSSF onde ele está inserido. Tanto os VANTs quanto outros n´os sensores comuns podem conter uma arquitetura de hardware reconfiguraável, como por exemplo um FPGA, e com isso adquirir um poder computacional diferenciado. RSSFs propiciam um grande e interessante espectro de aplicações possíveis, tais como vigilância aérea, suporte `a segurança pública entre outros. As RSSFs podem ser configuradas através do uso de agentes móveis, que são capazes de migrar carregando as tarefas que serão executadas nos n´os. Neste cenário, este trabalho descreve uma arquitetura de agentes reconfiguráveis para redes de sensores sem fio. Os agentes são capazes de serem executados como um agente puramente em software, ou também como um agente em hardware, de- pendendo do ambiente de execução disponível e do design escolhido. A arquitetura proposta para o agente reconfiguraável apresenta a transparência necessária ao agente para que o resto do sistema não perceba a natureza dos agentes que estão sendo executados na plataforma. Além disso, a arquitetura permite a migração dinâmica de agentes que reconfiguram o sistema também de uma maneira transparente. São mostrados exemplos de casos de uso que demostram a viabilidade de uso da arquitetura proposta e este trabalho ainda mostra a análise realizada sobre estas plataformas. / Heterogeneous wireless sensor networks (WSN) can combine static nodes and mobile nodes. Theses mobile nodes may contain a sophisticated hardware when compared to static nodes. Unmanned aircraft vehicles (UAVs) can confer mobility to the sensor node increasing the flexibility of the WSN to where it is inserted. UAVs as well as other common sensor nodes can have a reconfigurable hardware architecture, as, for example, an FPGA and with this achieve a differentiated computational power. WSNs enable a vast and interesting spectrum of possible applications, like aerial surveillance, public security support, among others. The WSNs can be configured by the use of mobile agents, which are capable of migrating among the nodes, carrying the tasks to be executed and that will be instantiated on a given node. In this scenario, this work describes an architecture of reconfigurable agents to wireless sensor networks. The agents can be implemented purely in software or as a hardware agent, depending on the available execution environment and on the chosen design. The proposed architecture presents the necessary transparency to the agent so that the rest of the system is not aware of the nature of the agents that are implemented on the platform. Furthermore, the architecture enables dynamic migration of agents that reconfigure the system in a transparent way as well. In this work, use cases examples that demonstrate the feasibility of using the proposed architecture are shown, as well as the analysis performed on these platforms.
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OrIAs : uma infraestrutura de nível micro-organizacional baseada em artefatos para sistemas multiagentes / OrIAs : an artifact-based micro-organizational level infrastruture for multiagent systemsThomasi, Camila Dasso January 2014 (has links)
Neste trabalho é apresentada uma infraestrutura de nível micro-organizacional para sistemas multiagentes. A infraestrutura permite definir e gerenciar papéis e grupos de papéis organizacionais, que caracterizam o nível micro-organizacional das sociedades de agentes, em termos de quatro dimensões organizacionais: estrutural, funcional, dialógica e normativa. As principais características micro-organizacionais suportadas pela infraestrutura são: definição de papéis em termos de objetivos de realização (achievement goals) e objetivos de manutenção (maintenance goals), e seus respectivos planos; definição de normas organizacionais e um mecanismo para imposição das normas (norm enforcement); relações de dependências organizacionais entre papéis e grupos de papéis; mecanismo de reputação para auxiliar os agentes na busca de parceiros para seus objetivos individuais e selecionar parceiros para atingir metas coletivas; processo de reorganização não institucionalizado realizado por iniciativa dos agentes. A infraestrutura é baseada no metamodelo de agentes e artefatos e no conceito de organizações incorporadas (embodied organizations). Como resultado deste trabalho é disponibilizada uma infraestrutura de gerenciamento organizacional, independente de modelo organizacional, desenvolvida utilizando a plataforma CArtAgO que permite tornar a organização acessível aos agentes. / In this work, we present an artifact-based micro-organizational level infrastructure for multi-agent systems. It provides a way to define and manage the organizational roles and groups of roles that characterize the micro-organizational level of agent societies, in terms of the four organizational dimensions: structural, functional, dialogical and normative. The main micro-organizational features supported by the infrastructure are: definition of roles in terms of achievement and maintenance goals, and their corresponding plans; organizational norms and corresponding sanction-based mechanism of norm enforcement; organizational protocols to support the achievement of role goals; relations of organizational dependences between roles and groups of roles; reputation mechanism to help agents to find partners for their individual goals and to select partners to achieve collective goals; reorganization process not institutionalized performed by the initiative of agents. The infrastructure is based on the A & A meta-model and in the concept of embodied organizations. As a result of this work, we provide an organizational management infrastructure, independent of organizational model, developed using the CArtAgO platform that makes the organization accessible to agents.
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Uma Arquitetura de tutor utilizando estados mentais / A tutor architecture using mental statesGiraffa, Lucia Maria Martins January 1999 (has links)
Esta tese situa-se na área de IA (Inteligência Artificial) aplicada à educação incluindo características interdisciplinares tanto da própria IA como de IE (informática na Educação). Faz-se também necessário constarem, aspectos referentes à Ciência da Computação e Educação a fim de melhor situar a complexidade e a dimensão do trabalho desenvolvido. A utilização de técnicas de IA na elaboração e no desenvolvimento de ambientes de ensino-aprendizagem computadorizados tem se constituído em objeto de investigação por parte dos pesquisadores da área de Informática aplicada à Educação, devido as suas potencialidades. A utilização de agentes na modelagem e no projeto de STI permite-nos resgatar antigos problemas em aberto, como por exemplo a melhoria da interação entre tutor e aluno e a possibilidade de investigação dos processos mentais em nível mais estratificado. A arquitetura descrita nesta tese utiliza a metodologia que vem sendo aplicada ao projeto de STI, onde são contempladas diferentes formas de se trabalhar com um determinado conhecimento (estratégias de ensino e táticas associadas), levando-se em consideração o tipo de usuário que está interagindo com o sistema. A arquitetura, elaborada segundo uma abordagem construtivista, prevê que o tutor seja menos diretivo e menos controlador das ações do aluno. O controle é feito na forma de monitoração para que o tutor funcione como um parceiro, ou seja, como facilitador do trabalho do aluno. Contudo, devido às características da modalidade escolhida para construção do protótipo (jogo educacional), precisamos ter algumas atitudes no tutor que garantam que o sistema não entre em colapso. O que inviabilizaria o trabalho do aluno. Nestas situações críticas, o tutor vai se comportar de maneira mais diretiva. Cabe salientar que a abordagem construtivista não significa dar liberdade total ao aluno nem privá-lo de qualquer tipo de assistência. Portanto, o que deve ser destacado é o grau de interferência do tutor, i.e., o quanto ele interfere no trabalho do aluno e se ele permite ou não que o aluno siga um caminho alternativo àquele que ele tem como o ideal para resolver o problema (heurísticas do tutor sobre o problema e forma de solução). Além destes aspectos educacionais inerentes a todo o projeto de software educacional (necessários num trabalho desta natureza), esta tese está inserida no contexto da pesquisa em agentes cognitivos modelados através de seus estados mentais. É importante salientar que os estados mentais utilizados neste trabalho (crenças, desejos, intenções e expectativas) funcionam como uma metáfora dos estudos mentais humanos. Por exemplo, quando se coloca a crença de um aluno a respeito de "lago", na realidade está se colocando a crença que temos a respeito da crença que o aluno possui a respeito de "lago". O mesmo acontece com os outros estados mentais aqui utilizados. Os diálogos reais foram registrados através de observação direta e posteriormente analisados a fim de se identificar os estados mentais relacionados. Perguntas adicionais foram feitas no sentido de obterem-se mais elementos para auxiliar na inferência do conjunto de estados mentais que o aluno possui naquele momento em que estava jogando. Após a observação de vários alunos jogando, identificou-se um certo padrão nas suas atitudes quando executavam uma ação. Observações sucessivas permitiram delinear o conjunto de estados mentais associados à ação do aluno. Tal conjunto foi utilizado como base para elaboração da coreografia. Estes dados servem de entrada para a construção do modelo do aluno mediante a interação com o tutor. No presente trabalho, nós apresentamos a modelagem de um STI através do uso da tecnologia de agentes utilizando a arquitetura de SMA (Sistemas Multiagentes). O STI é concebido como um SMA híbrido composto por um ambiente reativo (SMAR - Sistema Multiagente Reativo) e um "kernel" cognitivo (SMAC - Sistema Multiagente Cognitivo). O SMAR e o SMAC interagem entre si de para ampliar as informações quantitativas e qualitativas oferecidas aos alunos que utilizam o sistema. Estas informações disponíveis é que irão permitir ao tutor selecionar estratégias de ensino mais adequadas a um determinado tipo de aluno. A principal contribuição desta tese está centrada no "kernel" cognitivo. Nós propomos uma arquitetura para o tutor que permitirá a monitoração de dois alunos trabalhando conjuntamente. Além disso, propomos uma forma de selecionar o comportamento do tutor para oferecer auxílio personalizado aos alunos considerando o perfil de cada um. Esta arquitetura pretende ser uma alternativa de solução para uma questão importante na área de STI: Como o tutor pode selecionar, entre várias estratégias de ensino, a mais adequada para cada perfil de aluno? O grupo de pesquisa no qual este trabalho está inserido (GIA/UFRGS, sob orientação da Prof.a. Rosa Maria Viccari) tem realizado algumas avaliações experimentais, usando STI tradicionais e STI projetados e modelados através de sistemas multiagentes As contribuições científicas listadas no texto deste trabalho possibilitaram que o grupo avançasse sua pesquisa na abordagem mentalística através da criação de uma arquitetura para o tutor e favorecesse a integração do trabalho desenvolvido por Móra et al. [MOR97; MOR98]. A utilização do modelo computacional de agentes criado por Móra et al. gerou a implementação do "kernel" cognitivo. Os desafios inerentes a implementação da arquitetura proposta para o tutor ampliaram as características do ambiente criado por Móra et al. e favorecem a junção de dois trabalhos de tese supervisionados pela mesma orientadora [MOR99]. Portanto, a nova arquitetura proporcionou ganhos tanto para tais pesquisas, como para o avanço das pesquisas desenvolvidas pelo nosso grupo. / The present thesis has been elaborated within the AI (Artificial Intelligence) applied to Education realm, and it brings specific contributions to the STI (Intelligent Tutoring System) area. The use of AI techniques has been investigated by researchers of Computer Science applied to Education, due to its potentialities to improve educational systems. The agents' techniques used in the design of STI allow us to solve old problems opened in the area. For instance, the improvement of the interaction between tutor and student, and the possibility of tracing the mental processes in a more stratified way. The architecture described in this thesis uses the methodology applied to the modern STI projects: multiple strategies for the tutor (i.e., teaching strategies and associated tactics). This approach considers different forms of working with a certain piece of knowledge, and is taken into consideration to create the user profile, as well as to monitor the student interaction with the system. The architecture, designed according to a constructivist approach, expects the tutor to be less directive, and less controller of the student's actions. The control is made by an observation of students' actions by the tutor. The tutor works either as a student's partner or as a facilitator. However, due to the characteristics of the modality chosen for construction of the prototype (educational game), we needed to take some attitudes in the tutor in order to avoid the system to collapse. What would make unfeasible the student's work. In these critical situations, the tutor will behave in more directive way. It fits to point out that the construtivist approach does not mean to give total freedom to the student or to deprive it of any kind of attendance. Therefore, what should be note here is the degree of the tutor's interference, i.e., how it interferes with the student's work using its own set of heuristics. Besides these educational aspects, inherent to a project of Educational software, this thesis is inserted in the context of the research in cognitive agents modelled through their mental states (Believe, Desire, Intention, and Expectation). It is important to point out that the mental states used in this work are as a metaphor of the human mental states. For example, when the student's has a believe regarding "lake", in fact we area talking about belief that we have regarding the belief that the student possesses regarding about "lake". The same happens here with the other mental states used. The real dialogues were registered through direct observation in real situation (students playing with the game). They were analysed in order to identify the mental states connected with the student's actions. Additional questions were asked to obtain more elements to aid us to inference the group of mental states possessed by the student when he/she was playing. Successive observations allowed us to delineate the group of mental states associated to the student's action. Such group was used as a base for the choreography. These data were used as input for the construction to the student's model during the interaction with the tutor. In this work, we have presented the design of an STI with the use of architecture of MAS (Multi-agent System Architecture). The ITS is conceived as a hybrid MAS composed by a RMAS (Reactive Multi-agent System) and a "cognitive kernel" using the CMAS (Cognitive Multi-agent System). The RMAS and the CMAS interact with each other to enlarge the quantitative and qualitative information offered to the students that uses the system. These available information allow the tutor to select teaching strategies more adapted to a certain student type. The main contribution of this thesis is centred in the "cognitive kernel". We propose an architecture for the tutor that will allow the two students to work together. Besides, we propose a way to select the tutor behaviour in order to aid the students considering their personal profile. This architecture intends to be an alternative solution for an important question in ITS research: How can the tutor select, among several teaching strategies, the one that is more suitable for each student profile? The research group in which this work is placed (GIA/UFRGS - Artificial Intelligence Group), under the supervision of Profa. Rosa Maria Viccari, has been doing executing some experimental evaluations, using traditional ITS and ITS modelled through multi-agents systems techniques. The scientific contributions listed in this work allow the group to achive some interesting results in the research of STI using a mental approach. The tutor architecture favoured the integration of the X-BDI (eXecutable Belief Desire, and Intention model)) developed by Móra et al. The use the X-BDI allowed us to implement the "cognitive kernel". The inherent challenges posed by the implementation of the architecture of the tutor refined the XBDI environment. It favours the junction of two thesis works supervised done under the same supervisor[MOR99]. Therefore, the new architecture provided many gains for both researches, as well as for the progress of the research developed by our group.
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Representing and Reasoning about Dynamic Multi-Agent Domains: An Action Language ApproachJanuary 2018 (has links)
abstract: Reasoning about actions forms the basis of many tasks such as prediction, planning, and diagnosis in a dynamic domain. Within the reasoning about actions community, a broad class of languages, called action languages, has been developed together with a methodology for their use in representing and reasoning about dynamic domains. With a few notable exceptions, the focus of these efforts has largely centered around single-agent systems. Agents rarely operate in a vacuum however, and almost in parallel, substantial work has been done within the dynamic epistemic logic community towards understanding how the actions of an agent may effect not just his own knowledge and/or beliefs, but those of his fellow agents as well. What is less understood by both communities is how to represent and reason about both the direct and indirect effects of both ontic and epistemic actions within a multi-agent setting. This dissertation presents ongoing research towards a framework for representing and reasoning about dynamic multi-agent domains involving both classes of actions.
The contributions of this work are as follows: the formulation of a precise mathematical model of a dynamic multi-agent domain based on the notion of a transition diagram; the development of the multi-agent action languages mA+ and mAL based upon this model, as well as preliminary investigations of their properties and implementations via logic programming under the answer set semantics; precise formulations of the temporal projection, and planning problems within a multi-agent context; and an investigation of the application of the proposed approach to the representation of, and reasoning about, scenarios involving the modalities of knowledge and belief. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Computer Science 2018
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