Uma Abordagem para Criação de Agentes
Normativos
Marx Leles Viana
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Introdução
• Motivação
– Agentes
• Comportamentos autônomos
– Sistemas Multiagentes
• Diversidade de interesses
– Normas
– Agentes podem adotar diferentes comportamentos
• Social, Rebelde, Egoísta ...
• Objetivo
– Fornecer uma infraestrutura
• Projetar e Analisar
• Contribuição Social vs Satisfação Individual
05/11/2015
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Cenário de Uso
• Prevenção de Crimes
– Simular o deslocamento dos crimes
– Predizer a dinâmica do deslocamento de crimes
• Dado uma cidade qualquer, tem-se policiais, civis e ladrões
– Regular o comportamento dos policiais buscando diminuir o número de
assaltos
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Cenário de Uso
• 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
• Goals dos agentes:
– aumentar a velocidade de movimento para prender criminosos
– não colocar a vida de civis em risco
– ganhar medalha de serviços prestados a sociedade
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Problema
• Qual agente teria um melhor desempenho no combate a
criminalidade e ao mesmo tempo satisfaria seus objetivos
individuais? Sociais, Rebeldes, Egoístas ...
– Fazer com que agentes raciocinem sobre as normas ativas no
sistema, contribuindo socialmente, mas sem esquecer que a
realização de objetivos individuais também são importantes
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Problema
• Embora o uso de normas seja um mecanismo
promissor para regular o comportamento de
agentes, o desenvolvimento de agentes capazes
de atuar em um sistema, adotar as normas e
lidar com as mesmas autonomamente tem se
mostrado muito mais difícil do que o
desenvolvimento de agentes tradicionais.
• A razão para esta dificuldade é a falta de
mecanismos que possibilitem o desenvolvimento
de agentes autônomos capazes de lidar com
questões relacionadas a normas.
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Objetivos
• Criar mecanismos que auxiliem no
desenvolvimento de agentes capazes de lidar
autonomamente com questões normativas.
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Solução Proposta
• Construir uma arquitetura com mecanismos
capazes de restringir o comportamento dos
agentes sem tirar sua autonomia.
– Os agentes devem ser capazes de compreender uma Norma e
decidir se irão cumpri-la ou infringi-la
• Para isso se deve ter:
– Verificar se uma norma está ativa no ambiente
– Cumprimento e violação de normas
– Detecção e resolução de conflitos entre normas
– Implementar agentes a partir deste modelo
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Contribuições Esperadas
• Encontrar os pontos fortes e fracos de cada
arquitetura que trabalhe com norma para que seja
possível fazer diversas comparações com o
trabalho a ser desenvolvido
• Propor novos mecanismos e formas diferentes dos
agentes lidarem com as normas
• Estender esta arquitetura para definir quais
agentes do sistema estão habilitados à criar,
atualizar ou remover um conjunto de normas no
sistema
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Contribuições Esperadas
• Estender a arquitetura para permitir o projeto de
agentes capazes de raciocinar sobre o interesse de
outros agentes da sociedade
• Construir uma ferramenta que possibilite visualizar
as decisões normativas tomadas por agentes
construídos a partir desta arquitetura
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Referências
• [D’inverno et al. 1997] D’inverno, M., Fisher, M., Lomuscio, A., and Luck, M. (1997).
Formalisms for multi-agent systems. The Knowledge . . . . 2.6
• [d’Inverno and Luck 2001] d’Inverno, M. and Luck, M. (2001). Understanding agent
systems. Springer-Verlag New York, Inc., New York, NY, USA. 9.1
• [d’Inverno et al. 2004] d’Inverno, M., Luck, M., Georgeff, M., Kinny, D., and Wooldridge,
M. (2004). The dMARS architecture: A specification of the distributed multi-agent
reasoning system. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 9(1):5–53. 4.2, 4.3.4,
5.2.3, 8, 9.2
• [dos S. Neto et al. 2011] dos S. Neto, B. F., da Silva, V. T., and de Lucena, C. J. P.
(2011). Nbdi: An architecture for goal-oriented normative agents. In Filipe, J. and Fred,
A. L. N., editors, ICAART 2011 - Proceedings of the 3rd International Conference on
Agents and Artificial Intelligence, Volume1 - Artificial Intelligence, Rome, Italy, January
28-30, 2011, pages 116–125. SciTePress.
• [López 2003] López, F. (2003). Social Power and Norms: Impact on agent behaviour.
PhD thesis, University of Southampton. 1, 1.1, 2.1, 2.5, 3.1, 7.1, 9.1
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Perguntas ?
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