Seminario sma,abms e netlogo

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Seminario sma,abms e netlogo

  1. 1. Diogo Vinícius Winck diogo.winck@gmail.comgtalk: diogo.winck@gmail.comskype: diogo.wincksite: www.winck.biz
  2. 2. Agenda• Sistemas Multi Agentes• ABMS – Agente Based Models and Simulation• Netlogo
  3. 3. o comportamento dosagente pode ser: Reativo • Responde a mudanças do ambiente Pró-ativo • Foco no objetivo
  4. 4. Agentes caracterizam-se por• Estado• Comportamento• Relacionamento com outros agentes
  5. 5. EstadoPropriedades/atributos• Crenças: sobre si, sobre o ambiente e sobre os outros• Objetivos: estados futuros desejados
  6. 6. ComportamentoMétodos / tarefas / operações  ações  modificam o estadoPlanos: conjunto ordenado de ações que visam os objetivos.Um agente pode aprender com o seu ambiente e mudar seuscomportamentos em resposta a suas experiências.Dois níveis de regras• Regras de nível básico oferecerem respostas ao ambiente,• “Regras para alterar as regras" fornecem adaptação.
  7. 7. RelacionamentoEnvio e resposta de mensagens• Respostas não são obrigatóriasUm sistema pode apresentarcomportamentos complexoscomo resultado da açãoconjunta de agentes realizandocomportamentos simples.
  8. 8. TipologiaNwana propôs a seguinte tipologia em 1996:
  9. 9. Sistema Multi AgentesDividir para conquistar:• Responsabilidade• ConhecimentoPossibilita:• Heterogeneidade: agentes especialistas para cada tarefa• Concorrência e distribuição• Colaboração, cooperação, negociação e/ou competição entre os agentes
  10. 10. AmbienteOnde o ambiente está situado.• Acessível vs. Inacessível• Determinístico vs. Não Determinístico• Estático vs. Dinâmico• Episódico vs. Não episódico• Discreto vs. Contínuo
  11. 11. Organização• Agregação das relações entre agentes • Papéis e seus relacionamentos• Agentes do nível N são agrupados em organizações, que no nível N+1 são vistos como indivíduos.
  12. 12. Desenvolvendo SMAFrameworks conceituais – definem e contextualizam conceitos:• KAoS, TAO, ...Linguagem para Modelagem:• UML estendida: AUML, AORML, MAS-ML, ...Metodologias para desenvolvimento:• Tropos, Prometheus, MaSE, ...Framework/plataformas: infraestrutura para desenvolvimento• ASF, Jade, Netlogo, ...
  13. 13. Agent Platform FIPA
  14. 14. JADEJava Agent Development Framework• Framework para o desenvolvimento de SMA compatível com o modelo FIPA• Composto por
  15. 15. ABMS Agente Based Models and Simulation• É uma abordagem para modelar sistemas e sistemas de sistemas como agentes iterativos autônomos.• ABMS procura modela comportamentos reais e plausíveis de indivíduos, ao invés de normativo, tal como pesquisas operacional.• Existem vários acrônimos diferentes: • Agent-based modelling (ABM) • Agent-based simulation (ABS) • Individual based modelling (IBM),
  16. 16. Regras simples resultam em organização• Relacionada com CAS (Complex Adaptative Systems). • Preocupa-se com comportamentos complexos emergem na natureza a partir de agentes autônomos Simples.• Exemplo: The Boids simulation • “Bird-like object” - flocking behaviour. • Craig Reynolds in 1986 • Separação + alinhamento + coesão
  17. 17. The Boids simulation Separação: • Orientar para evitar congestionamento flockmates locais Alinhamento: • orientar ângulo média do flockmates locais Coesão: • orientar a se mover para a posição média de flockmates locais
  18. 18. NetlogoÉ um ambiente de desenvolvimento multi-agente paramodelagem de sistemas. • Utiliza linguagem logo • Criada em 1999 • Escrita em Scala e Java • Projeto Open Source sob licença GPLv2 e código disponível no GitHub
  19. 19. Indivíduos no NetLog• Turtle: agente que se movem no ambiente.• Patch: um pedaço quadrado do ambiente, onde turtles movem-se e interagem.• Observador: contempla (point of view) o mundo forado por turtles e patches
  20. 20. The boids algorithmto flock ;; turtle procedure find-flockmates if any? flockmates [ find-nearest-neighbor ifelse distance nearest-neighbor < minimum-separation [ separate ] [ align cohere ] ]end
  21. 21. simulação
  22. 22. Alguns comandos do NETLOG• crt - abreviação para create-turtles • Crt 10 – cria 10 turtles• ask turtles [ comandos ] - executa comandos sobre turtles• ask patches [ comandos ] - executa comandos sobre patches • ask patches [set pcolor blue]• ask turtles [fd 10] - cada tartaruga avança 10 passos
  23. 23. Mais comandos...• ask turtles [ hatch n [ comandos ] ]. Cada turtle gera n novas turtles idênticas à progenitora e na mesma posição desta (xcor,ycor) e cada cria executa os comandos.• ask patches [ sprout n [ comandos ] ]. De cada patch "brotam" n turtles localizadas nas coordenadas (inteiras) do patch (pxcor,pyxor) e cada turtle executa os comandos.
  24. 24. Simulação 3D
  25. 25. Duvidas
  26. 26. Referências Bibliográficas• As imagens foram pesquisadas junto a banco de imagens da Microsoft.• http://www.asdl.gatech.edu/INIT:AGENT.html• http://www.red3d.com/cwr/boids/• NetLogo itself: Wilensky, U. 1999. NetLogo.http://ccl.northwestern.edu/netlogo/. Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University. Evanston, IL.• HubNet: Wilensky, U. & Stroup, W., 1999. HubNet.http://ccl.northwestern.edu/netlogo/hubnet.html. Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University. Evanston, IL.• http://www.ic.uff.br/~viviane.silva/2012.1/isma• Multiagent Systems, A Modern Approach to Distributed Modern Approach to Artificial Intelligence - MIT, Weiss, 1999• Software Agents: An Overview. Hyacinth S. Nwana. 1996

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