4 resultados para Sistemi multi-agente, TuCSoN, ReSpecT, coordinazione semantica

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.

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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.

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Kinematic redundancy occurs when a manipulator possesses more degrees of freedom than those required to execute a given task. Several kinematic techniques for redundant manipulators control the gripper through the pseudo-inverse of the Jacobian, but lead to a kind of chaotic inner motion with unpredictable arm configurations. Such algorithms are not easy to adapt to optimization schemes and, moreover, often there are multiple optimization objectives that can conflict between them. Unlike single optimization, where one attempts to find the best solution, in multi-objective optimization there is no single solution that is optimum with respect to all indices. Therefore, trajectory planning of redundant robots remains an important area of research and more efficient optimization algorithms are needed. This paper presents a new technique to solve the inverse kinematics of redundant manipulators, using a multi-objective genetic algorithm. This scheme combines the closed-loop pseudo-inverse method with a multi-objective genetic algorithm to control the joint positions. Simulations for manipulators with three or four rotational joints, considering the optimization of two objectives in a workspace without and with obstacles are developed. The results reveal that it is possible to choose several solutions from the Pareto optimal front according to the importance of each individual objective.

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No âmbito da unidade curricular Dissertação/Projeto/Estágio do 2º ano do Mestrado em Engenharia mecânica – Ramo Gestão Industrial do Instituto Superior de Engenharia do Porto, o presente trabalho de dissertação foi enquadrado num projeto de desenvolvimento de ferramentas de apoio à gestão de projetos. O projeto foi desenvolvido no Instituto de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial (INEGI) na unidade de Desenvolvimento de Produto e Sistemas (DPS). A realização deste projeto teve como objetivo o desenvolvimento e adequação de ferramentas de apoio à gestão de multi-projeto no processo de desenvolvimento de produto na organização em estudo – o INEGI – DPS. A gestão de projetos tem hoje uma grande importância nos resultados das empresas essencialmente em virtude da necessidade de estas competirem num mundo em grande mudança com concorrentes ferozes, em que a capacidade de responder às mudanças a tempo e de uma forma integrada se torna cada vez mais importante. A atividade levada a cabo pela DPS impõe a necessidade de uma gestão de projetos mais eficaz e eficiente suportada numa gestão de informação centralizada. O presente projeto de investigação teve, numa primeira fase, uma adaptação à organização em estudo. De seguida, foi conduzida uma revisão da literatura com o objetivo de se obter a fundamentação teórica necessária ao desenvolvimento de ferramentas com base nas metodologias lean. Prosseguiu com o levantamento da situação inicial da organização e com a identificação dos problemas existentes na gestão de projetos. Incluiu também uma revisão e análise das ferramentas existentes na unidade em estudo. Este conhecimento permitiu delinear uma visão para guiar o desenvolvimento das ferramentas. Após a definição da visão foi, então, realizado o desenvolvimento das ferramentas de auxílio à gestão multi-projeto na organização. A concretização deste trabalho resultou no desenvolvimento de três ferramentas de auxílio à gestão multi-projeto na unidade. Estas ferramentas tornam o processo de gestão de projetos mais simples e fácil de assimilar, requerendo apenas alguns inputs por parte dos colaboradores. Estas ferramentas estão apoiadas nos pilares do lean, e deste modo estão vocacionadas para reduzir o desperdício, promover a melhoria contínua, aumentar o desempenho global dos vários atores nos projetos de modo a entregar mais valor e qualidade superior com menores custos. Acima de tudo, valorizar o trabalho dos colaboradores, tornando-os mais eficientes, eficazes, motivados e comprometidos com a organização.