Improving Assumption based Distributed Belief Revision

Belief revision is a critical issue in real world DAI applications. A Multi-Agent System not only has to cope with the intrinsic incompleteness and the constant change of the available knowledge (as in the case of its stand alone counterparts), but also has to deal with possible conflicts between the agents’ perspectives. Each semi-autonomous agent, designed as a combination of a problem solver – assumption based truth maintenance system (ATMS), was enriched with improved capabilities: a distributed context management facility allowing the user to dynamically focus on the more pertinent contexts, and a distributed belief revision algorithm with two levels of consistency. This work contributions include: (i) a concise representation of the shared external facts; (ii) a simple and innovative methodology to achieve distributed context management; and (iii) a reduced inter-agent data exchange format. The different levels of consistency adopted were based on the relevance of the data under consideration: higher relevance data (detected inconsistencies) was granted global consistency while less relevant data (system facts) was assigned local consistency. These abilities are fully supported by the ATMS standard functionalities.

Adaptive learning in agents behaviour: A framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. This paper presents a methodology to provide decision support to electricity market negotiating players. This model allows integrating different strategic approaches for electricity market negotiations, and choosing the most appropriate one at each time, for each different negotiation context. This methodology is integrated in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System) – a multiagent system that provides decision support to MASCEM's negotiating agents so that they can properly achieve their goals. ALBidS uses artificial intelligence methodologies and data analysis algorithms to provide effective adaptive learning capabilities to such negotiating entities. The main contribution is provided by a methodology that combines several distinct strategies to build actions proposals, so that the best can be chosen at each time, depending on the context and simulation circumstances. The choosing process includes reinforcement learning algorithms, a mechanism for negotiating contexts analysis, a mechanism for the management of the efficiency/effectiveness balance of the system, and a mechanism for competitor players' profiles definition.

Comparison of contaminant removal effectiveness and air change efficiency as indicator of air diffusion quality.

The ventilation efficiency concept is an attempt to quantify a parameter that can easily distinguish the different options for air diffusion in the building spaces. Thirteen strategies of air diffusion were measured in a test chamber through the application of the tracer gas method, with the objective to validate the calculation by Computational fluid dynamics (CFD). Were compared the Air Change Efficiency (ACE) and the Contaminant Removal Effectiveness (CRE), the two indicators most internationally accepted. The main results from this work shows that the values of the numerical simulations are in good agreement with experimental measurements and also, that the solutions to be adopted for maximizing the ventilation efficiency should be the schemes that operate with low speeds of supply air and small differences between supply air temperature and the room temperature.

Alternative chelating agents: Evaluation of the ready biodegradability and complexation properties

The ready biodegradability of four chelating agents, N,N -(S,S)-bis[1-carboxy-2-(imidazol-4-yl)ethyl]ethylenediamine (BCIEE), N - ethylenedi-L-cysteine (EC), N,N -bis (4-imidazolymethyl)ethylenediamine (EMI) and 2,6-pyridine dicarboxylic acid (PDA), was tested according to the OECD guideline for testing of chemicals. PDA proved to be a readily biodegradable substance. However, none of the other three compounds were degraded during the 28 days of the test. Chemical simulations were performed for the four compounds in order to understand their ability to complex with some metal ions (Ca, Cd, Co, Cu, Fe, Mg, Mn, Ni, Pb, Zn) and discuss possible applications of these chelating agents. Two different conditions were simulated: (i) in the presence of the chelating agent and one metal ion, and (ii) in the simultaneous presence of the chelating agent and all metal ions with an excess of Ca. For those compounds that were revealed not to be readily biodegradable (BCIEE, EC and EMI), applications were evaluated where this property was not fundamental or even not required. Chemical simulations pointed out that possible applications for these chelating agents are: food fortification, food process, fertilizers, biocides, soil remediation and treatment of metal poisoning. Additionally, chemical simulations also predicted that PDA is an efficient chelating agent for Ca incrustations removal, detergents and for pulp metal ions removal process.

Virtual Power Players Internal Negotiation and Management in MASCEM

Electricity Markets are not only a new reality but an evolving one as the involved players and rules change at a relatively high rate. Multi-agent simulation combined with Artificial Intelligence techniques may result in very helpful sophisticated tools. This paper presents a new methodology for the management of coalitions in electricity markets. This approach is tested using the multi-agent market simulator MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets), taking advantage of its ability to provide the means to model and simulate Virtual Power Players (VPP). VPPs are represented as coalitions of agents, with the capability of negotiating both in the market and internally, with their members in order to combine and manage their individual specific characteristics and goals, with the strategy and objectives of the VPP itself. A case study using real data from the Iberian Electricity Market is performed to validate and illustrate the proposed approach.

Load Control Timescales Simulation in a Multi-Agent Smart Grid Platform

Environmental concerns and the shortage in the fossil fuel reserves have been potentiating the growth and globalization of distributed generation. Another resource that has been increasing its importance is the demand response, which is used to change consumers’ consumption profile, helping to reduce peak demand. Aiming to support small players’ participation in demand response events, the Curtailment Service Provider emerged. This player works as an aggregator for demand response events. The control of small and medium players which act in smart grid and micro grid environments is enhanced with a multi-agent system with artificial intelligence techniques – the MASGriP (Multi-Agent Smart Grid Platform). Using strategic behaviours in each player, this system simulates the profile of real players by using software agents. This paper shows the importance of modeling these behaviours for studying this type of scenarios. A case study with three examples shows the differences between each player and the best behaviour in order to achieve the higher profit in each situation.

Cournot model with investments to change the market size

We present a new deterministic dynamical model on the market size of Cournot competitions, based on Nash equilibria of R&D investment strategies to increase the size of the market of the firms at every period of the game. We compute the unique Nash equilibrium for the second subgame and the profit functions for both firms. Adding uncertainty to the R&D investment strategies, we get a new stochastic dynamical model and we analyse the importance of the uncertainty to reverse the initial advantage of one firm with respect to the other.

Somos Capazes: Um projeto desenvolvido com alunos de 5.º ano de uma Escola EB 2,3

Este relatório apresenta o projeto de Educação e Intervenção Social, “Somos Capazes”, concebido e desenvolvido com a metodologia de investigação-ação participativa. Este projeto teve como principal objetivo diminuir comportamentos de indisciplina e melhorar as relações interpessoais dos alunos de uma turma de 5.ºano de uma escola EB 2,3. Neste sentido, foi dado a este projeto o título de “Somos Capazes”. Sendo um projeto de Educação e Intervenção Social, baseado na metodologia de investigação-ação participativa, foi essencial construir uma relação entre a Educadora Social e os participantes do projeto, desenvolvida através do diálogo, com o objetivo de criar empatia e confiança, para que estes refletissem e partilhassem o que pretendiam melhorar e os problemas que era necessário ultrapassar, bem como para ganharem confiança e se sentirem preparados para se tornarem agentes ativos da sua própria mudança. Após realizada uma análise do contexto, foram priorizados problemas, necessidades e desenhadas ações com os alunos, professores e pais. Neste sentido, a finalidade deste projeto foi o desenvolvimento de competências pessoais e sociais dos alunos da turma, promovendo a sua participação mais ativa, desenvolvendo a capacidade de adquirirem valores que enriqueçam as suas personalidades e contribuam para o seu bom desenvolvimento pessoal e académico. O projeto “Somos Capazes” revelou-se importante na vida dos participantes do mesmo, uma vez que permitiu a mudança de atitudes e comportamentos, bem como uma nova reflexão sobre as suas vidas futuras.

Desenvolvimento de sensores colorimétricos para despiste de antibióticos

introdução de drogas que assegurem o crescimento e a preservação das espécies, mas que eventualmente se espalham para o meio aquático envolvente, promovendo alterações da biodiversidade e entrar, directamente ou indirectamente, na cadeia alimentar. Quando estas drogas são agentes antimicrobianos de uso humano, tais como a amoxicilina, tetraciclina ou sulfonamidas, há um alto risco de aparecimento de espécies bacterianas resistentes, algo que constitui uma ameaça grave para a saúde pública. Esta introdução de agentes antimicrobianos no ambiente aquático através do sector das pescas pode ser reduzida através da monitorização regular ou contínua dos níveis de antibióticos no sistema de água, durante a execução, bem como antes da descarga para o meio aquático. Para isso, é necessário métodos analíticos que permitam uma frequência analítica elevada e continua, nos tanques de cultivos dos peixes. O presente trabalho descreve para este efeito, um sensor constituído por papel quimicamente modificado por reações em monocamadas, assumindo uma coloração típica após contacto com o antibiótico . A intensidade da coloração estava relacionada com a concentração desse antibiótico. A modificação do papel foi baseada na alteração química das unidades de glucose do papel por meio de uma reação covalente com reagentes apropriados. De seguida, criou-se uma camada de quitosano sobre o papel modificado onde se adsorveu a espécie metálica capaz de mudar de cor na presença de sulfadiazina. As modificações resultantes foram avaliadas em relação a vários parâmetros, com o intuito de provocar uma variação de cor intensa face à concentração de antibiótico. Os sensores preparados foram caracterizados do ponto de vista do seu desempenho analítico, efetuou-se a construção de uma gama de concentração que permitiu obter uma resposta previsível e transversal em relação a outros antibióticos, bem como a identificação de uma relação linear entre concentração e coordenadas de cor e a aplicação de sensores em amostra de água ambiental dopados com antibiótico. Generalizando, foi possível estabelecer um processo de modificação simples de papel capaz de medir a presença e quantidade de sulfadiazina

Software development for estimation of optical clearing agent’s diffusion coefficients in biological tissues

The study of chemical diffusion in biological tissues is a research field of high importance and with application in many clinical, research and industrial areas. The evaluation of diffusion and viscosity properties of chemicals in tissues is necessary to characterize treatments or inclusion of preservatives in tissues or organs for low temperature conservation. Recently, we have demonstrated experimentally that the diffusion properties and dynamic viscosity of sugars and alcohols can be evaluated from optical measurements. Our studies were performed in skeletal muscle, but our results have revealed that the same methodology can be used with other tissues and different chemicals. Considering the significant number of studies that can be made with this method, it becomes necessary to turn data processing and calculation easier. With this objective, we have developed a software application that integrates all processing and calculations, turning the researcher work easier and faster. Using the same experimental data that previously was used to estimate the diffusion and viscosity of glucose in skeletal muscle, we have repeated the calculations with the new application. Comparing between the results obtained with the new application and with previous independent routines we have demonstrated great similarity and consequently validated the application. This new tool is now available to be used in similar research to obtain the diffusion properties of other chemicals in different tissues or organs.

Desenvolvimento de uma framework de argumentação Para apoio à tomada de decisão ubíqua

Os Sistemas de Apoio à Tomada de Decisão em Grupo (SADG) surgiram com o objetivo de apoiar um conjunto de decisores no processo de tomada de decisão. Uma das abordagens mais comuns na literatura para a implementação dos SADG é a utilização de Sistemas Multi-Agente (SMA). Os SMA permitem refletir com maior transparência o contexto real, tanto na representação que cada agente faz do decisor que representa como no formato de comunicação utilizado. Com o crescimento das organizações, atualmente vive-se uma viragem no conceito de tomada de decisão. Cada vez mais, devido a questões como: o estilo de vida, os mercados globais e o tipo de tecnologias disponíveis, faz sentido falar de decisão ubíqua. Isto significa que o decisor deverá poder utilizar o sistema a partir de qualquer local, a qualquer altura e através dos mais variados tipos de dispositivos eletrónicos tais como tablets, smartphones, etc. Neste trabalho é proposto um novo modelo de argumentação, adaptado ao contexto da tomada de decisão ubíqua para ser utilizado por um SMA na resolução de problemas multi-critério. É assumido que cada agente poderá utilizar um estilo de comportamento que afeta o modo como esse agente interage com outros agentes em situações de conflito. Sendo assim, pretende-se estudar o impacto da utilização de estilos de comportamento ao longo do processo da tomada de decisão e perceber se os agentes modelados com estilos de comportamento conseguem atingir o consenso mais facilmente quando comparados com agentes que não apresentam nenhum estilo de comportamento. Pretende-se ainda estudar se o número de argumentos trocados entre os agentes é proporcional ao nível de consenso final após o processo de tomada de decisão. De forma a poder estudar as hipóteses de investigação desenvolveu-se um protótipo de um SADG, utilizando um SMA. Desenvolveu-se ainda uma framework de argumentação que foi adaptada ao protótipo desenvolvido. Os resultados obtidos permitiram validar as hipóteses definidas neste trabalho tendo-se concluído que os agentes modelados com estilos de comportamento conseguem na maioria das vezes atingir um consenso mais facilmente comparado com agentes que não apresentam nenhum estilo de comportamento e que o número de argumentos trocados entre os agentes durante o processo de tomada de decisão não é proporcional ao nível de consenso final.