Inteligência Artificial Distribuída
Disciplina: Inteligência Artificial
Professor: Inês de Castro Dutra
Aluno: Isaac Veloso Nogueira
1
Tópicos
 Introdução
 Inteligência Artificial Distribuída (DAI)


Sistemas Multi-Agentes (MAS)
Resolução Distribuída de Problemas (DPS)
 Aplicações e trabalhos relacionados
 Referências
1
Introdução
1
Inteligência Artificial Distribuída

Inteligência Artificial Distribuída (DAI) é uma subárea da IA

Inteligência Artificial Distribuída é o estudo, construção e aplicação
de sistemas multi-agentes, isto é, sistemas em que vários agentes
inteligentes e interativos perseguem algum conjunto de objetivos
ou executam algum conjunto de tarefas.

IA distribuída preocupa-se com resolução de problemas
em que agentes resolvem sub-tarefas
1
Inteligência Artificial Distribuída

algumas motivações:



popularização das redes de computadores
o problema a ser resolvido pode ser
inerentemente distribuído
as informações envolvidas podem estar distribuídas
em grandes e complexas bases de dados
1
Inteligência Artificial Distribuída

característica importante: não há controle central


o controle é distribuído
a base de conhecimento/informação também pode
estar geograficamente distribuída
1
Agente x Objeto

autonomia

possibilidade de tomar decisões e executar ações de forma espontânea
•


agentes podem dizer: NÃO !
inteligência

possibilidade de otimizar seu desempenho

comportamento flexível (pró-ativo, reativo e social)
interatividade

possibilidade de interagir com outros agentes e com o homem
•
cooperação ou competição
1
Sistemas Multi-Agentes

MAS é uma subárea da DAI que se preocupa com o comportamento de um
conjunto de agentes autônomos que objetivam resolver um dado problema

vários agentes interagindo uns com os outros
•

agentes se interagem através da comunicação
cada agente pode influenciar diferentes partes do ambiente
1
Sistemas Multi-Agentes

foco central:


agentes (devem cooperar e trocar conhecimento a fim de obter uma
solução para o problema a ser resolvido)
características principais:




cada agente possui apenas informações parciais e especialidades
limitadas para resolver o problema
o controle do sistema é distribuído – não há um controle global
os dados situam-se descentralizados
a computação é assíncrona
1
Sistemas Multi-Agentes


subáreas:

teoria dos agentes

arquitetura dos agentes

linguagem de agentes
algumas motivações:

resolução de problemas muito grandes para agentes centralizados

interação e intercomunicação de múltiplos sistemas

resolução de problemas naturalmente relativos a sociedade de agentes

resolução de problemas em que as informações estão distribuídas

resolução de problemas em que as especialidades estão distribuídas
1
Resolução Distribuída de Problemas

DPS é uma subárea da DAI que se preocupa em como uma tarefa (resolver
um dado problema) pode ser dividida entre módulos que cooperam entre si
(dividindo e compartilhando conhecimento sobre o problema e sua
respectiva solução)

agentes agrupados com o propósito de trabalhar em conjunto

agentes resolvem problemas que requerem um esforço coletivo
•
paralelização de tarefas ?
Não apenas...
1
Resolução Distribuída de Problemas

foco central:


problema a ser resolvido
propriedades importantes:

coerência e competência
1
Resolução Distribuída de Problemas

motivações:



o uso concorrente de recursos distribuídos permite uma maior
rapidez na resolução do problema graças ao paralelismo
algumas especialidades ou habilidades na resolução de
problemas podem ter características inerentes de distribuição
a base de conhecimento/informação pode estar distribuída
1
Agentes Móveis

agentes móveis são agentes capazes de se transportar dentro de
uma rede de computadores e continuar suas execuções em um
computador remoto

um agente móvel consiste de:
•
código do programa + estado interno + outros atributos
1
Agentes Móveis

a abordagem de programação remota a procedimento (RPC)
é substituída pela programação remota (RP)
1
Agentes Móveis


podem ser visto com uma extensão dos métodos de despacho remoto de
programas script ou submissão remota de batch jobs
características principais:




agentes móveis percorrem a rede de host a host
a fim de cumprir tarefas
interação assíncrona
redução no tráfego da rede
facilita a comunicação de aplicações que envolvem dados
distribuídos
1
Aplicações e trabalhos relacionados

Resolução Distribuída de Problemas + geração de planos




Distributed Problem Solving and Planning
•
E. Durfee
•
University of Michigan - USA
descreve conceitos e algoritmos que compreendem os fundamentos da
resolução distribuída de problemas e geração distribuída de planos
faz uso das técnicas de busca tradicionais da IA
motivação: a geração de plano distribuído (e, algumas vezes, sua execução)
pode ser entendida como uma tarefa relacionada à resolução distribuída de
problema
1
Aplicações e trabalhos relacionados

Resolução Distribuída de Problemas + heurística

Distributed Constrained Heuristic Search
•
K. Sycara, S. Roth, N. Sadeh, M. Fox
•
Carnegie Mellon University - USA

arquitetura para resolver problemas distribuídos de busca

faz uso de técnicas de heurística e satisfação de restrições

agentes inteligentes para busca de informações
1
Aplicações e trabalhos relacionados

Agentes Móveis + information retrieval




Distributed Knowledge Networks
•
V. Honavar, L. Miller, J. Wong
•
Iowa State University - USA
o sistema consiste de ferramentas orientadas a objeto para o rápido projeto
e prototipação de sistemas multi-agentes para diferentes aplicações
motivação: possibilidade de agrupar dados originados de grandes bases de
dados distribuídas
componentes do projeto DKN:

infraestrutura de agentes móveis (Voyager)

mecanismos de controle e coordenação para sistemas multi-agentes
1
Aplicações e trabalhos relacionados

Agentes Móveis + information retrieval



Intelligent Mobile Agents for Information Retrieval and Knowledge
Discovery from Distributed Data and Knowledge Sources
•
V. Honavar, J. Yang, L. Miller, J. Wong
•
Iowa State University - USA
implementação de agentes móveis (inteligentes+customizáveis) para
information retrieval e knowledge discovery de bases distribuídas de dados
experimentos demonstraram a viabilidade do uso do aprendizado de máqina
para projetar tais tipos de agentes móveis inteligentes
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Aplicações e trabalhos relacionados

Agentes Móveis + geração de planos




Distributed AI Planning via Mobile Agents
•
R. Barrufi, M. Milano, R. Montanari
•
University of Bologna – Italy
arquitetura distribuída de geração de planos baseados na tecnologia de
agentes móveis para atividades de configuração, reparo e manutenção em
ambientes de redes de computadores.
a arquitetura integra:

um gerador de planos (PlanNet – planning for the network)

infraestrutura de agentes móveis (SOMA – Secure and Open Mobile Agent)
motivação: a exploração da tecnologia de agentes móveis permite uma
atividade de planejamento distribuído eficiente e confiável
1
Referências

Distributed Problem Solving and Multi-Agent Systems: comparison and examples




E. H. Durfee, J. S. Rosenschein
Distributed Problem Solving and Planning

E. H. Durfee

In Multiagent Systems (G. Weiss, editor), The Mit Press, Cambridge, MA., 1999.
Intelligent Agents

M. Wooldridge

In Multiagent Systems (G. Weiss, editor), The MIT Press, Cambridge, MA., 1999
The Distributed Artificial Intelligence Melting Pot

E. H. Durfee

In IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Special Issue on Distributed
Artificial Intelligence, SMC-21(6):1301-1306, November 1991

Trends in Cooperative Distributed Problem Solving

E. H. Durfee, V. R. Lesser, e D. D. Corkill.

In IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,
KDE-1(1):63-83, March 1989.

demais referências do trabalho
1