Utilização de mercados artificiais com formadores de mercado para análise de estratégias

Na modelagem de sistemas complexos, abordagens analíticas tradicionais com equações diferenciais muitas vezes resultam em soluções intratáveis. Para contornar este problema, Modelos Baseados em Agentes surgem como uma ferramenta complementar, onde o sistema é modelado a partir de suas entidades constituintes e interações. Mercados Financeiros são exemplos de sistemas complexos, e como tais, o uso de modelos baseados em agentes é aplicável. Este trabalho implementa um Mercado Financeiro Artificial composto por formadores de mercado, difusores de informações e um conjunto de agentes heterogêneos que negociam um ativo através de um mecanismo de Leilão Duplo Contínuo. Diversos aspectos da simulação são investigados para consolidar sua compreensão e assim contribuir com a concepção de modelos, onde podemos destacar entre outros: Diferenças do Leilão Duplo Contínuo contra o Discreto; Implicações da variação do spread praticado pelo Formador de Mercado; Efeito de Restrições Orçamentárias sobre os agentes e Análise da formação de preços na emissão de ofertas. Pensando na aderência do modelo com a realidade do mercado brasileiro, uma técnica auxiliar chamada Simulação Inversa, é utilizada para calibrar os parâmetros de entrada, de forma que trajetórias de preços simulados resultantes sejam próximas à séries de preços históricos observadas no mercado.

Uma arquitetura baseada em agentes para configuração dinâmica de aplicações inteligentes em ambiente foundation fieldbus

The industrial automation is directly linked to the development of information tecnology. Better hardware solutions, as well as improvements in software development methodologies make possible the rapid growth of the productive process control. In this thesis, we propose an architecture that will allow the joining of two technologies in hardware (industrial network) and software field (multiagent systems). The objective of this proposal is to join those technologies in a multiagent architecture to allow control strategies implementations in to field devices. With this, we intend develop an agents architecture to detect and solve problems which may occur in the industrial network environment. Our work ally machine learning with industrial context, become proposed multiagent architecture adaptable to unfamiliar or unexpected production environment. We used neural networks and presented an allocation strategies of these networks in industrial network field devices. With this we intend to improve decision support at plant level and allow operations human intervention independent

aiTutor : um etutor de agentes inteligentes

Relatório de estágio apresentado para a obtenção do grau de mestre em Educação e Comunicação Multimédia

aiTutor : um etutor de agentes inteligentes

Relatório de estágio apresentado para a obtenção do grau de mestre em Educação e Comunicação Multimédia

Techniques for distributed theory synthesis in multiagent systems

Data sources are often dispersed geographically in real life applications. Finding a knowledge model may require to join all the data sources and to run a machine learning algorithm on the joint set. We present an alternative based on a Multi Agent System (MAS): an agent mines one data source in order to extract a local theory (knowledge model) and then merges it with the previous MAS theory using a knowledge fusion technique. This way, we obtain a global theory that summarizes the distributed knowledge without spending resources and time in joining data sources. New experiments have been executed including statistical significance analysis. The results show that, as a result of knowledge fusion, the accuracy of initial theories is significantly improved as well as the accuracy of the monolithic solution.

Formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na internet : um estudo de caso utilizando sistemas multiagentes e algoritmos genéticos

Este texto apresenta a tese de doutorado em Ciência da Computação na linha de pesquisa de Inteligência Artificial, dentro da área de IAD – Inteligência Artificial Distribuída (mais especificamente os Sistemas Multiagentes – SMA). O trabalho aborda a formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na web, através da utilização de técnicas de Inteligência Artificial. O trabalho apresenta a definição e implementação de uma arquitetura de agentes modelados com algoritmos genéticos, integrada a um ambiente colaborativo de aprendizagem, o TelEduc. Inicialmente faz-se um breve estudo sobre as áreas envolvidas na tese: Informática na Educação, Educação a Distância, Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Distribuída e Inteligência Artificial Aplicada à Educação. Abordam-se, também, as áreas de pesquisa que abrangem os Sistemas Multiagentes e os Algoritmos Genéticos. Após este estudo, apresenta-se um estudo comparativo entre ambientes de ensino e aprendizagem que utilizam a abordagem de agentes e a arquitetura proposta neste trabalho. Apresenta-se, também, a arquitetura de agentes proposta, integrada ao ambiente TelEduc, descrevendo-se o funcionamento de cada um dos agentes e a plataforma de desenvolvimento. Finalizando o trabalho, apresenta-se o foco principal do mesmo, a formação de grupos colaborativos, através da implementação e validação do agente forma grupo colaborativo. Este agente, implementado através de um algoritmo genético, permite a formação de grupos colaborativos seguindo os critérios estabelecidos pelo professor. A validação do trabalho foi realizada através de um estudo de caso, utilizando o agente implementado na formação de grupos colaborativos em quatro turmas de cursos superiores de Informática, na Região Metropolitana de Porto Alegre, em disciplinas que envolvem o ensino de programação de computadores.

Uma arquitetura multiagente para sistemas de supervisão e controle de processos

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Um Sistema multiagente para o Simulador Soccerserver

O interesse de pesquisa da comunidade de Inteligência Artificial em Sistemas Multiagentes tem gerado o crescimento da utilização de técnicas de agentes nas mais diversas áreas da ciência da computação. Isso ocorre, principalmente, devido à variedade de aplicações em que esses sistemas podem ser usados, como por exemplo: jogos de computadores, interfaces adaptativas, simulação e controle de processos industriais. The Robot World Cup Initiative (RoboCup) é uma tentativa de estimular a área de Inteligência Artificial e, principalmente de Sistemas Multiagentes, por promover um problema padrão, jogar futebol, onde uma ampla cadeia de tecnologias podem ser integradas, examinadas e comparadas. A utilização do ambiente da RoboCup para a simulação de uma partida de futebol (simulador Soccerserver) permite a avaliação de diferentes técnicas de Sistemas Multiagentes (planejamento de estratégias, conhecimento em tempo real, colaboração de agentes, princípios de agentes autônomos, entre outros) e estimula as pesquisas, investigações e testes que possibilitem a construção gradativa de agentes avançados. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de um time de futebol para o simulador Soccerserver. A idéia principal é desenvolver agentes jogadores que demonstrem um nível considerável de competência para a realização de suas tarefas, como percepção, ação, cooperação, estratégias pré-definidas, decisão e previsão. Inicialmente, apresenta-se uma visão geral sobre Inteligência Artificial Distribuída e sobre o simulador Soccerserver, pré-requisitos para o restante do trabalho. A seguir, é realizado um estudo sobre algumas arquiteturas de agentes (clientes) do Soccerserver. A arquitetura proposta na dissertação, suas principais características e a sua materialização em um protótipo desenvolvido correspondem à parte principal do trabalho. Finalmente são apresentados os testes realizados e as conclusões do trabalho.

Javal: modelo de ambiente de avaliação remota multiagente baseada em tutores embarcados

Trata o presente objeto de pesquisa da proposta de desenvolvimento de um modelo de ambiente de avaliação remota para Ensino à Distância, baseado no paradigma de Orientação a Objetos e elaborado com base na tecnologia de sistemas multiagentes. Para a validação do modelo, foi desenvolvido um protótipo denominado Javal, capaz de permitir a aplicação e monitoração da realização de avaliações e testes à distância. As soluções comerciais disponíveis no mercado, como Question Mark Perception, Aula Net e WebCT possuem código fechado e custo elevado, além de serem baseadas em soluções proprietárias (QML - Question Mark, ASP - Microsoft, etc.), necessitando de plataforma específica para instalação de servidores e clientes. Quanto ao aspecto funcional, estas ferramentas possuem a base de sua lógica de funcionamento em execução de scripts no servidor. Para cada item de uma avaliação a ser respondido, torna-se necessária a efetivação de uma nova conexão. O modelo proposto traz toda a funcionalidade do sistema para o ambiente do aluno, tornando necessária apenas uma conexão para a busca da avaliação e outra para o envio dos resultados, reduzindo o tráfego na rede. Quanto ao aspecto pedagógico, estas ferramentas limitam-se apenas a apresentar uma avaliação somativa do aluno, geração de graus e estatísticas, não se preocupando em monitorar seus aspectos comportamentais, capazes de apontar indícios de possíveis falhas no aprendizado ou na elaboração da avaliação. A proposta do modelo é da apresentação de um ambiente orientado a objetos, capaz de distribuir elementos representativos das avaliações existentes no modelo tradicional de ensino, incorporando recursos capazes de possibilitar a monitoração de aspectos comportamentais do aluno, pelo emprego de agentes monitores ou tutores, que podem acompanhar o aluno e auxiliá-lo em situações de dificuldade. O modelo proposto por este trabalho envolve as avaliações formativas e somativas, aplicadas de forma assíncrona e individual. Como sugestão para trabalhos futuros, o modelo propõe o desenvolvimento de classes capazes de implementar a aplicação de avaliações síncronas e em grupo. A validação do modelo proposto foi realizado através do desenvolvimento de um protótipo que, com base no desenvolvimento de uma API Javal específica, implementa os principais tipos de questões disponíveis no sistema de ensino tradicional, além de agentes tutores de avaliação.

Critérios para avaliação de coordenação multiagente

A utilização da abordagem de agentes, nas mais diversas áreas de aplicações, mostra o interesse nas pesquisas sobre sistemas multiagentes. Este interesse surgiu da necessidade de aplicar novas técnicas e conceitos para a construção de sistemas e para auxiliar no seu desenvolvimento. Neste sentido, os agentes satisfazem às expectativas, não sendo apenas utilizados para a solução de problemas acadêmicos, mas também de sistemas reais. Na ciência da computação, a inteligência artificial distribuída está profundamente relacionada com o problema de coordenação. O objetivo é projetar mecanismos de coordenação para grupos de agentes artificiais. Várias características envolvem a atuação de agentes em um ambiente multiagente, como os mecanismos de cooperação, coordenação, comunicação, organização, entre outros. Este trabalho apresenta um estudo sobre coordenação multiagente, enfatizando a sua avaliação. O objetivo é apresentar uma proposta de avaliação, com um conjunto de critérios definidos para serem aplicados em modelos de coordenação. Inicialmente, é apresentado um estudo sobre coordenação de agentes. A seguir, são abordados vários modelos de coordenação encontrados na literatura da área. A parte principal do trabalho corresponde à definição de critérios para avaliação da coordenação, a serem utilizados em duas etapas: uma análise do problema, com vistas à escolha de um modelo de coordenação a ser empregado em uma determinada aplicação, e uma avaliação a posteriori, baseada nos critérios propostos para avaliar o comportamento de um sistema coordenado após o uso de um modelo de coordenação específico.Para exemplificar a aplicação dos critérios, dois estudos de caso são apresentados e foram utilizados para os experimentos: um referente ao domínio da Robocup, utilizando o Time UFRGS e, outro, referente ao gerenciamento de agendas distribuídas.

Formalização da comunicação de conhecimentos probabilísticos em sistemas multiagentes : uma abordagem baseada em lógica probabilística

Durante os últimos anos as áreas de pesquisa sobre Agentes Inteligentes, Sistemas Multiagentes e Comunicação entre Agentes têm contribuído com uma revolução na forma como sistemas inteligentes podem ser concebidos, fundamentados e construídos. Sendo assim, parece razoável supor que sistemas inteligentes que trabalhem com domínios probabilísticos de conhecimento possam compartilhar do mesmo tipo de benefícios que os sistemas mais tradicionais da Inteligência Artificial receberam quando adotaram as concepções de agência, de sistemas compostos de múltiplos agentes e de linguagens de comunicação entre estes agentes. Porém, existem dúvidas não só sobre como se poderia escalar efetivamente um sistema probabilístico para uma arquitetura multiagente, mas como se poderia lidar com as questões relativas à comunicação e à representação de conhecimentos probabilísticos neste tipo de sistema, principalmente tendo em vista as limitações das linguagens de comunicação entre agentes atuais, que não permitem comunicar ou representar este tipo de conhecimento. Este trabalho parte destas considerações e propõe uma generalização do modelo teórico puramente lógico que atualmente fundamenta a comunicação nos sistemas multiagentes, que será capaz de representar conhecimentos probabilísticos. Também é proposta neste trabalho uma extensão das linguagens de comunicação atuais, que será capaz de suportar as necessidades de comunicação de conhecimentos de natureza probabilísticas. São demonstradas as propriedades de compatibilidade do novo modelo lógico-probabilístico com o modelo puramente lógico atual, sendo demonstrado que teoremas válidos no modelo atual continuam válidos no novo modelo. O novo modelo é definido como uma lógica probabilística que estende a lógica modal dos modelos atuais. Para esta lógica probabilística é definido um sistema axiomático e são demonstradas sua correção e completude. A completude é demonstrada de forma relativa: se o sistema axiomático da lógica modal original for completo, então o sistema axiomático da lógica probabilística proposta como extensão também será completo. A linguagem de comunicação proposta neste trabalho é definida formalmente pela generalização das teorias axiomáticas de agência e comunicação atuais para lidar com a comunicação de conhecimentos probabilísticos e pela definição de novos atos comunicativos específicos para este tipo de comunicação. Demonstra-se que esta linguagem é compatível com as linguagens atuais no caso não-probabilístico. Também é definida uma nova linguagem para representação de conteúdos de atos de comunicação, baseada na lógica probabilística usada como modelo semântico, que será capaz de expressar conhecimentos probabilísticos e não probabilísticos de uma maneira uniforme. O grau de expressibilidade destas linguagens é verificado por meio de duas aplicações. Na primeira aplicação demonstra-se como a nova linguagem de conteúdos pode ser utilizada para representar conhecimentos probabilísticos expressos através da forma de representação de conhecimentos probabilísticos mais aceita atualmente, que são as Redes Bayesianas ou Redes de Crenças Probabilísticas. Na outra aplicação, são propostos protocolos de interação, baseados nos novos atos comunicativos, que são capazes de atender as necessidades de comunicação das operações de consistência de Redes Bayesianas secionadas (MSBNs, Multiple Sectioned Bayesian Networks) para o caso de sistemas multiagentes.

Polvo violonista : sistema multiagente para simulação de performances em violão

Este trabalho apresenta um sistema multiagente que permite simular execuções musicais em violão. Em uma execução musical no violão observam-se elementos distintos que, trabalhando em conjunto, produzem a sonoridade desejada pelo músico. Ou seja, as ações tomadas pelo violonista, através do sincronismo de suas mãos sobre o instrumento, influenciam diretamente na sonoridade obtida. A idéia básica deste trabalho é desenvolver uma comunidade de agentes que represente as entidades envolvidas em uma performance musical de violão. Quatro agentes foram identificados e modelados no contexto desta dissertação. São eles: Mão Esquerda (ME): Responsável pela execução dos acordes, ou seja, deve possuir o conhecimento de formação de acordes dada a afinação do instrumento bem como a interpretação das cifras que representam os acordes. Agente Mão Direita (MD): Responsável pelo ritmo impresso na música; Caixa de Som (CS): Permite que os usuários simplesmente escutem a composição, sem nenhuma (ou muito pouca) interferência na composição. Agente Solista (SL): Projetado somente para ler arquivos MIDI e enviar notas para o Agente Caixa de Som (CS). O conhecimento relativo ao reconhecimento das cifras, geração do acorde e posterior cálculo do desenho do acorde para um instrumento de corda foi encapsulado em duas bibliotecas que visam auxiliar no desenvolvimento de outros novos projetos que necessitem de funcionalidades similares. Ainda, são abordadas as questões da comunicação entre os agentes e componentes gráficos utilizados na captura de informações rítmicas. O material musical produzido pelo sistema está contido no CD-ROM em anexo, bem como a documentação das API’s.

Aplicação de ontologias para métodos de negociação de um sistema multiagente para o reconhecimento de padrões

The use of intelligent agents in multi-classifier systems appeared in order to making the centralized decision process of a multi-classifier system into a distributed, flexible and incremental one. Based on this, the NeurAge (Neural Agents) system (Abreu et al 2004) was proposed. This system has a superior performance to some combination-centered methods (Abreu, Canuto, and Santana 2005). The negotiation is important to the multiagent system performance, but most of negotiations are defined informaly. A way to formalize the negotiation process is using an ontology. In the context of classification tasks, the ontology provides an approach to formalize the concepts and rules that manage the relations between these concepts. This work aims at using ontologies to make a formal description of the negotiation methods of a multi-agent system for classification tasks, more specifically the NeurAge system. Through ontologies, we intend to make the NeurAge system more formal and open, allowing that new agents can be part of such system during the negotiation. In this sense, the NeurAge System will be studied on the basis of its functioning and reaching, mainly, the negotiation methods used by the same ones. After that, some negotiation ontologies found in literature will be studied, and then those that were chosen for this work will be adapted to the negotiation methods used in the NeurAge.

Aplicações de sistemas multiagentes na previsão espacial de demanda elétrica em sistemas de distribuição

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS