JSAN: Um Framework para Simulação de
Agentes Normativos
Marx Leles Viana
[email protected]
Introdução
• Motivação
– Agentes
• Comportamentos autônomos
– Sistemas Multiagentes
• Diversidade de interesses
– Simulações utilizando agentes
– Normas
– Agentes podem adotar diferentes comportamentos
• Social, Rebelde, Egoísta ...
• Objetivo
– Fornecer uma infraestrutura
• Projetar
• Analisar
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
2
Aplicações
• Prevenção de Crimes
– Simular o deslocamento dos crimes
– Predizer a dinâmica do deslocamento de crimes
– Normas: Regular os agentes guardas
• Evacuação de civis em áreas de risco
– Simular missões de resgate
– Verificar qual a melhor forma de resgate dado as informações
de uma determinada área
– Normas: Regular os agentes bombeiros
05/11/2015
Carlos J. P. Lucena © LES/PUC-Rio
3
JSAN – Diagrama de Classes
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
4
JSAN - GenerateNormsStrategy
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
5
JSAN - Aplicações
• Prevenção de Crimes
– Norma: “não colocar a vida de civis em risco”
– Conceito deôntico: obrigação
– Recompensa: maior velocidade / alto poder de efetuar prisões
– Punição: redução da sua velocidade / baixo poder de efetuar prisões
– Ativação: caso tenha algum civil sendo assaltado
– Desativação: localidade está segura para civis
– Elemento Regulado: ação de prender criminosos
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
6
JSAN - Aplicações
• Evacuação de civis em áreas de risco
– Norma: “proteger a vida de civis em áreas de risco”
– Conceito deôntico: obrigação
– Recompensas: (i) agente obter apoio aéreo ou (ii) apoio terrestre
– Punição: não receberá apoio terrestre para o resgate
– Ativação: caso tenha alguma pessoa em risco
– Desativação: civis estão a salvo
– Elemento Regulado: ação de usar veículos aéreos
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
7
JSAN - GenerateGoalStrategy
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
8
JSAN - Aplicações
• Prevenção de Crimes
– aumentar a velocidade de movimento para prender criminosos
– não colocar a vida de civis em risco
– ganhar medalha de serviços prestados a sociedade
• Evacuação de civis em áreas de risco
– salvar civis em áreas de risco
– não colocar a vida de civis em risco
– receber apoio de veículos aéreos
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
9
JSAN - MovementStrategy
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
10
JSAN - Aplicações
• Prevenção de crimes
– Reactive: locomover para a localidade depois dos assaltos terem
acontecido
– Antecipatory: Predizer que um dado evento possa ocorrer e procurar se
locomover antes que ele aconteça
– Hybrid: associação das estratégias Reactive e Antecipatory
• Evacuação de civis em áreas de risco
– MovementFireMan: locomover para uma área de risco quando
existirem civis em perigo
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
11
JSAN - Monitor
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
12
JSAN - Aplicações
• Prevenção de crimes e Evacuação de civis em áreas de risco
– MessageAgents: Coletar mensagens enviadas pelo agente gerenciador
– EnviromentInformation: Coletar informações do ambiente de simulação
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
13
JSAN - NormStrategy
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
14
JSAN - Aplicações
• Prevenção de crimes e Evacuação de civis em áreas de risco
– estratégia Selfish, na qual o agente analisa a situação aonde o
cumprimento de normas irá contribuir com a realização de pelo menos
um de seus objetivos individuais
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
15
JSAN - ReportyStrategy
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
16
JSAN - Aplicações
• Prevenção de Crimes
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
17
JSAN - Aplicações
• Evacuação de civis em áreas de risco
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
18
Trabalhos Relacionados
• Boella et al (BOELLA e TORRE, 2004) apresenta um modelo para
construção de sistemas multiagentes normativos para games
• Em (VERHAGEN, 2000) é descrito como os diferentes níveis de
restrição da autonomia dos agentes pode influenciar no alcance de
uma ordem social desejável onde os agentes da sociedade podem
trabalham em função de atingir objetivos comuns ou diferentes
• López et al (LÓPEZ, LUCK e D'INVERNO, 2002) apresenta um
conjunto de estratégias que podem ser adotadas por agentes ao
lidar com normas
• Dignum et al (DIGNUM, VÁZQUEZ-SALCEDA e DIGNUM, 2004)
propõe um modelo para criação de agentes regulados por normas
com o objetivo de alcançar uma ordem social desejável
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
19
Trabalhos Relacionados
• Já (TISUE e WILENSKY, 2004) propõe o framework NetLogo que
possibilita simular fenômenos naturais e sociais utilizando sistemas
multiagentes
• Gatti et al (GATTI e LUCENA, 2008) apresenta um framework para
simulação de sistemas multiagentes aplicados a sistemas
biológicos
• Brito (BRITO, 2008) propõe um simulador multiagente para
auxiliar decisões de logísticas de alocação de petróleo em portos
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
20
Conclusão e Trabalhos Futuros
• Contribuições
– Framework JSAN
• construção de simulações com agentes normativos
– Dois cenários de uso utilizando o JSAN
• O primeiro no contexto de prevenções de crimes
• O segundo está relacionado a missões de resgate de civis
que estão em áreas de risco
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
21
Conclusão e Trabalhos Futuros
• Limitações da Abordagem Proposta
– Estratégias para lidar com normas:
• utiliza estratégias de outro trabalho (LÓPEZ, LUCK e D'INVERNO,
2002). É necessário definir ou utilizar estratégias para lidar com
normas mais elaboradas como as apresentadas em (SANTOS
NETO, SILVA e LUCENA, 2011)
– Visualização dos resultados das simulações:
• No mecanismo de visualizar os resultados das simulações é
interessante criar uma interface gráfica genérica mais elaborada
(TISUE e WILENSKY, 2004), capaz de representar as simulações
construídas através da utilização do framework JSAN
• Trabalhos Futuros
– Melhorar os mecanismos capazes de lidar com normas, a fim
de mostrar como a alternância dos níveis de restrição e
coletividade pode influenciar na satisfação de uma aplicação
(VERHAGEN, 2000)
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
22
Perguntas ?
05/11/2015
© LES/PUC-Rio
23