Inteligência Artificial:
Sistemas Multiagentes
Luiz Antônio Moro Palazzo
Março de 2010
Sistemas Multiagentes
Módulo Três
Sistemas Multiagentes
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Roteiro e Objetivos
Sistemas Multiagentes
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Roteiro
• Objetivos do Módulo
• Revisitando a Noção de Agente
• Sistemas Multiagentes
• Características
• Capacidades
• Desafios
• Coerência
• Conclusões
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Objetivos do Módulo
• Levar o aluno a entender e utilizar sistemas
multiagentes para a modelagem de
sistemas do mundo real.
• Desenvolver estudos sobre os aspectos
conceituais e formais em sistemas
multiagentes
• Pesquisar as principais ferramentas
empregadas na programação sistemas
multiagentes, ilustrando-as com aplicações
específicas.
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Revisitando a Noção de Agente
Sistemas Multiagentes
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Agentes
• São sistemas que podem decidir por si próprios o que
é necessário fazer para satisfazer o objetivo para o
qual foram projetados. Tais sistemas:
• Estão situados em algum ambiente
• Possuem controle parcial sobre o ambiente
• São capazes de ação autônoma
• Exemplos:
• Sistemas de controle: termostato
• Triggers, daemons, etc.
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Agentes Inteligentes
• Agentes que operam em ambientes
imprevisível, abertos e em constante
mudança, onde há elevada possibilidade de
que ações possam falhar.
• Agentes que são capazes de ação
autônoma flexível, incluindo reatividade,
aprendizado, pró-atividade e habilidade
social.
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Agentes Inteligentes
Sensores
Atuadores
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Agentes e Objetos
• Objetos são entidades computacionais que
encapsulam algum estado, são capazes de
executar algumas ações (métodos) sobre
este estado e se comunicam por passagem
de mensagens.
• A programação orientada a objetos pode
ser empregada para implementar agentes,
com algumas modificações.
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Sistemas Multiagentes
Sistemas Multiagentes
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O que é um Sistema Multiagente (SMA)?
• ...uma rede fracamente acoplada de
solucionadores de problemas que
interagem para solucionar problemas
que estão além das capacidades ou
conhecimento de cada solucionador
de problemas individualmente.
• Estes solucionadores de problemas
são agentes...
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Por que Sistemas Multiagentes?
• Problemas reais são muito grandes e
complexos para serem resolvidos por um
único agente
• Agentes individuais são limitados por seu
conhecimento, recursos computacionais e
perspectivas
• Sistemas multiagentes são modulares
• Problemas reais envolvem sistemas
dinâmicos distribuídos
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Características de SMA

Cada agente possui informação e/ou
capacidades incompletas.

Não há um sistema de controle global.

Dados descentralizados

Computação assíncrona
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SMA Abertos e Fechados
• Sistemas Abertos
– Os agentes são projetados por diferentes
pessoas com intenções variadas.
• Sistemas Fechados
– Os agentes são tipicamente projetados para
atender um objetivo comum.
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Desempenho em SMA
– Eficiência computacional
– Confiabilidade
– Estensibilidade
– Robustez
– Mantenibilidade
– Flexibilidade
– Reuso
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Questões e Desafios - 1
• Como formular, descrever,
decompor, alocar problemas
e sintetizar os resultados em
um grupo de agentes
inteligentes?
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Questões e Desafios - 2

Sistemas Multiagentes
Como habilitar os agentes a se comunicar
e interagir?

Linguagens e protocolos de comunicação

Interoperação de agentes heterogêneos

Descoberta de agentes úteis previamente
existentes.
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Questões e Desafios - 3
• Como assegurar que os agentes
irão agir coerentemente nas ações
e tomadas de decisão?
– Qual o efeito de ações locais no
sistema global
– Evitar comportamentos instáveis no
sistema
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Questões e Desafios - 4
• Como habilitar os agentes individuais
a raciocinar sobre os demais agentes?
– Ações planos e conhecimento
– Ações coordenadas
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Questões e Desafios - 5
• Como conciliar diferentes visões
e objetivos conflitantes de
diferentes agentes tentando
coordenar ao mesmo tempo o
sistema.
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Questões e Desafios - 6
• Como é a engenharia dos
sistemas multiagentes?
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O Objetivo de Coerência
• Coerência é uma propriedade global de
um sistema multiagente
• É medida pela eficiência, qualidade e
consistência da solução global.
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O Problema da coerência
• Garantir coerência em SMA é muito difícil.
– Por sua própria natureza os SMA NÃO apresentam:
• Perspectiva global
• Dados globais
• Controle global
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Organizações
• As organizações oferecem frameworks
para a interação de agentes por meio de:
– Papéis
– Comportamentos esperados
– Relações de autoridade
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Visões Organizacionais
• Em geral:
– Vistas em termos de estrutura (padrões de
informação) e relações de controle.
• Teoria da Organização:
– Um conjunto de agentes com compromissos
mútuos, objetivos e crenças globais
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Organização Hierárquica
• Um único agente detém toda a autoridade
• A comunicação ocorre verticalmente
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Comunidade de especialistas
• O agente é um expert na sua atividade.
• A organização é plana.
– Exemplo: arquiteturas blackboard
• Controladas por “regras de ordem”
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Market-based
• Os agentes competem por recursos através de
leilões e contratos
contractor contractor
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contractor
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contractor
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contractor
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contractor
contractor
contractor
contractor
contractor
manager
manager
manager
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Alocação de tarefas
• Como atribuir responsabilidades e recursos para
melhorar a eficiência e a coerência das soluções?
• Exemplos
– Método Hardwired
– Método Dinâmico
– Método Planejado
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Alocação de Tarefas - Hardwired
• O projetista toma todas as decisões
– Eficiente
– Típico “projeto de sistema”
– Muito inflexível
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Alocação de Tarefas - Dinâmica
• Alocação dinâmica de tarefas
– Exemplo - contract net protocol (CNP)
• Gerente
• Contratador
Step 5
notifies
winner
(&
losers)
1 – manager
2
3
4
contractors
send
selects
deliberate
respond
request
with
for
bid
bids
contractor
contractor
manager
contractor
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contractor
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Alocação de Tarefas - Planejada
• O planejamento multiagente deve considerar:
– Restrições que as ações de outros agentes impõem
sobre a ação de cada agente.
– Restrições que os
compromissos assumidos
por um agente impões
sobre suas ações.
– Evolução imprevisível
do mundo, causada pela
ação de outros agentes.
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Abordagens ao Planejamento
Multiagente
• Coordenação central – controla todos os subplanos
• Esquemas de controle distribuído
– Conhecimento parcial dos planos de outros agentes
• Planejamento Global Negociado
– Compartilhamento de todos os planos
– Ajuste local para a realização de objetivos comuns
• Modelagem Explícita da Equipe de Agentes
– Compromissos cconjuntos
– Crenças, desejos e intenções comuns
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Conflitos
• A detecção e correção de disparidades e inconsistências é
difícil.
• A principal abordagem para a correção de conflitos tem sido
a negociação:
– Assume agentes auto-interessados, com racionalidade
limitada e informação incompleta.
– Agentes trocam propostas e contra-propostas.
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Comunicação
• Para melhorar a coerência, um SMA deve planejar o conteúdo,
a quantidade, o tipo e o tempo de cada comunicação.
• Questões em sistemas abertos:
– Interoperabilidade
• KQML, FIPA
• Ontologias
– Localizando outros agentes
• Agentes intermediários
• Brokers
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Gerenciamento de Recursos
• Abordagens baseadas em pesquisa operacional
– Satisfação de restrições distribuídas
• Assume que todos os agentes estão trabalhando por um
objetivo comum
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Gerenciamento de Recursos
• Estratégias de Mercado
– Os agentes são auto-interessados
– Controlam recursos escassos
– Problemas:
• Desequilíbrio na distribuição de recursos
entre os agentes,
• Comportamento oscilante ou caótico,
• Agentes egoístas e sem escrúpulos.
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Conclusões - 1
• Projetar e construir sistemas multiagentes é uma
tarefa difícil:
– Apresenta todos os problemas já conhecidos
dos sistemas distribuídos e concorrentes.
– Dificuldades adicionais surgem da flexibilidade
e complexidade das interações.
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Conclusões - 2
• Dois principais impedimentos técnicos:
– Inexistência de uma metodologia sistemática para claramente
especificar e estruturar aplicações SMA.
– Inexistência de ferramentas e ambientes de
desenvolvimento de SMA com qualidade industrial.
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