Agent Based Evacuation Simulation Using Leader-Follower Model

Agent based simulation is a widely developing area in artificial intelligence.The simulation studies are extensively used in different areas of disaster management. This work deals with the study of an agent based evacuation simulation which is being done to handle the various evacuation behaviors.Various emergent behaviors of agents are addressed here. Dynamic grouping behaviors of agents are studied. Collision detection and obstacle avoidances are also incorporated in this approach.Evacuation is studied with single exits and multiple exits and efficiency is measured in terms of evacuation rate, collision rate etc.Net logo is the tool used which helps in the efficient modeling of scenarios in evacuation

Reactive pozzolanas from rice husk ash: An alternative to cement for rural housing

This paper discusses the properties of rice husk ash samples produced from different types of field ovens to compare the performance of the ovens and to identify the most feasible method to produce a reactive pozzolana as an alternative to cement for building applications requiring lower strengths. Different types of ashes are produced and long-term strength of rice husk ash pozzolanas with lime or cement is investigated to suggest a sustainable affordable option in rural building applications, especially for rural housing in Kerala, a southern state of India

Offline Emergence Engineering For Agent Societies

Many examples for emergent behaviors may be observed in self-organizing physical and biological systems which prove to be robust, stable, and adaptable. Such behaviors are often based on very simple mechanisms and rules, but artificially creating them is a challenging task which does not comply with traditional software engineering. In this article, we propose a hybrid approach by combining strategies from Genetic Programming and agent software engineering, and demonstrate that this approach effectively yields an emergent design for given problems.

Decision‐Making in Public Good Dilemmas: Theory and Agent‐Based Simulation

In many real world contexts individuals find themselves in situations where they have to decide between options of behaviour that serve a collective purpose or behaviours which satisfy one’s private interests, ignoring the collective. In some cases the underlying social dilemma (Dawes, 1980) is solved and we observe collective action (Olson, 1965). In others social mobilisation is unsuccessful. The central topic of social dilemma research is the identification and understanding of mechanisms which yield to the observed cooperation and therefore resolve the social dilemma. It is the purpose of this thesis to contribute this research field for the case of public good dilemmas. To do so, existing work that is relevant to this problem domain is reviewed and a set of mandatory requirements is derived which guide theory and method development of the thesis. In particular, the thesis focusses on dynamic processes of social mobilisation which can foster or inhibit collective action. The basic understanding is that success or failure of the required process of social mobilisation is determined by heterogeneous individual preferences of the members of a providing group, the social structure in which the acting individuals are contained, and the embedding of the individuals in economic, political, biophysical, or other external contexts. To account for these aspects and for the involved dynamics the methodical approach of the thesis is computer simulation, in particular agent-based modelling and simulation of social systems. Particularly conductive are agent models which ground the simulation of human behaviour in suitable psychological theories of action. The thesis develops the action theory HAPPenInGS (Heterogeneous Agents Providing Public Goods) and demonstrates its embedding into different agent-based simulations. The thesis substantiates the particular added value of the methodical approach: Starting out from a theory of individual behaviour, in simulations the emergence of collective patterns of behaviour becomes observable. In addition, the underlying collective dynamics may be scrutinised and assessed by scenario analysis. The results of such experiments reveal insights on processes of social mobilisation which go beyond classical empirical approaches and yield policy recommendations on promising intervention measures in particular.

Intelligence by Design: Principles of Modularity and Coordination for Engineerin

All intelligence relies on search --- for example, the search for an intelligent agent's next action. Search is only likely to succeed in resource-bounded agents if they have already been biased towards finding the right answer. In artificial agents, the primary source of bias is engineering. This dissertation describes an approach, Behavior-Oriented Design (BOD) for engineering complex agents. A complex agent is one that must arbitrate between potentially conflicting goals or behaviors. Behavior-oriented design builds on work in behavior-based and hybrid architectures for agents, and the object oriented approach to software engineering. The primary contributions of this dissertation are: 1.The BOD architecture: a modular architecture with each module providing specialized representations to facilitate learning. This includes one pre-specified module and representation for action selection or behavior arbitration. The specialized representation underlying BOD action selection is Parallel-rooted, Ordered, Slip-stack Hierarchical (POSH) reactive plans. 2.The BOD development process: an iterative process that alternately scales the agent's capabilities then optimizes the agent for simplicity, exploiting tradeoffs between the component representations. This ongoing process for controlling complexity not only provides bias for the behaving agent, but also facilitates its maintenance and extendibility. The secondary contributions of this dissertation include two implementations of POSH action selection, a procedure for identifying useful idioms in agent architectures and using them to distribute knowledge across agent paradigms, several examples of applying BOD idioms to established architectures, an analysis and comparison of the attributes and design trends of a large number of agent architectures, a comparison of biological (particularly mammalian) intelligence to artificial agent architectures, a novel model of primate transitive inference, and many other examples of BOD agents and BOD development.

A Two-level Prediction Model for Deep Reactive Ion Etch (DRIE)

We contribute a quantitative and systematic model to capture etch non-uniformity in deep reactive ion etch of microelectromechanical systems (MEMS) devices. Deep reactive ion etch is commonly used in MEMS fabrication where high-aspect ratio features are to be produced in silicon. It is typical for many supposedly identical devices, perhaps of diameter 10 mm, to be etched simultaneously into one silicon wafer of diameter 150 mm. Etch non-uniformity depends on uneven distributions of ion and neutral species at the wafer level, and on local consumption of those species at the device, or die, level. An ion–neutral synergism model is constructed from data obtained from etching several layouts of differing pattern opening densities. Such a model is used to predict wafer-level variation with an r.m.s. error below 3%. This model is combined with a die-level model, which we have reported previously, on a MEMS layout. The two-level model is shown to enable prediction of both within-die and wafer-scale etch rate variation for arbitrary wafer loadings.

Millora fisiològica de l'agent de control biològic Pantoea agglomerans EPS125 mitjançant osmoadaptació

Estudi sobre el tractament biològic amb Pantoea agglomerans EPS125 per tal d'evitar la podridura de la fruita

Efficient learning of reactive robot behaviors with a Neural-Q_learning approach

The purpose of this paper is to propose a Neural-Q_learning approach designed for online learning of simple and reactive robot behaviors. In this approach, the Q_function is generalized by a multi-layer neural network allowing the use of continuous states and actions. The algorithm uses a database of the most recent learning samples to accelerate and guarantee the convergence. Each Neural-Q_learning function represents an independent, reactive and adaptive behavior which maps sensorial states to robot control actions. A group of these behaviors constitutes a reactive control scheme designed to fulfill simple missions. The paper centers on the description of the Neural-Q_learning based behaviors showing their performance with an underwater robot in a target following task. Real experiments demonstrate the convergence and stability of the learning system, pointing out its suitability for online robot learning. Advantages and limitations are discussed

Adaptive intelligent agent approach to guide the web navigation on the PLAN-G distance learning platform

Hypermedia systems based on the Web for open distance education are becoming increasingly popular as tools for user-driven access learning information. Adaptive hypermedia is a new direction in research within the area of user-adaptive systems, to increase its functionality by making it personalized [Eklu 961. This paper sketches a general agents architecture to include navigational adaptability and user-friendly processes which would guide and accompany the student during hislher learning on the PLAN-G hypermedia system (New Generation Telematics Platform to Support Open and Distance Learning), with the aid of computer networks and specifically WWW technology [Marz 98-1] [Marz 98-2]. The PLAN-G actual prototype is successfully used with some informatics courses (the current version has no agents yet). The propased multi-agent system, contains two different types of adaptive autonomous software agents: Personal Digital Agents {Interface), to interacl directly with the student when necessary; and Information Agents (Intermediaries), to filtrate and discover information to learn and to adapt navigation space to a specific student

Desenvolupament d'un agent intel·ligent dins el marc de la competició TAC SCM

Aquest projecte està emmarcat dins el grup eXiT d’Intel•lig`encia Artificial del Departament d’Electrònica i Automàtica (EIA) de la Universitat de Girona. Pertany a l’àmbit de la Intel•ligència Artificial i, concretament, en l’apartat d’agents intel•ligents. En el nostre cas, tractarem el desenvolupament d’un agent intel•ligent en un entorn determinat, el de la gestió d’una cadena de producció. Amb l’objectiu de proporcionar un marc experimental on provar diferents tecnologies de suport a la gestió de la cadena de producció, la comunitat d’investigadors va proposar una competició internacional: la Trading Agent Competiton (TAC). En aquesta competició existeixen diferents modalitats. En particular, la Swedish Institution of Computer Science (SICS), juntament amb la Carnegie Mellon University de Pittsburg, Minnesotta, van proposar al 2003 un escenari de muntatge de PC’s basat en el proveïment de recursos, l’embalatge de PC’s i les ventes a clients. Aquesta modalitat és coneguda com a TAC-SCM (Supply Chain Management)

Studies about the atomic capabilities concept for linear control systems in physical multi-agent environments

This paper shows the impact of the atomic capabilities concept to include control-oriented knowledge of linear control systems in the decisions making structure of physical agents. These agents operate in a real environment managing physical objects (e.g. their physical bodies) in coordinated tasks. This approach is presented using an introspective reasoning approach and control theory based on the specific tasks of passing a ball and executing the offside manoeuvre between physical agents in the robotic soccer testbed. Experimental results and conclusions are presented, emphasising the advantages of our approach that improve the multi-agent performance in cooperative systems

Evaluation of the effectiveness of an organization in the field of brand perception using a computer agent-based simulation system

Este proyecto de investigación busca usar un sistema de cómputo basado en modelación por agentes para medir la percepción de marca de una organización en una población heterogénea. Se espera proporcionar información que permita dar soluciones a una organización acerca del comportamiento de sus consumidores y la asociada percepción de marca. El propósito de este sistema es el de modelar el proceso de percepción-razonamiento-acción para simular un proceso de razonamiento como el resultado de una acumulación de percepciones que resultan en las acciones del consumidor. Este resultado definirá la aceptación de marca o el rechazo del consumidor hacia la empresa. Se realizó un proceso de recolección información acerca de una organización específica en el campo de marketing. Después de compilar y procesar la información obtenida de la empresa, el análisis de la percepción de marca es aplicado mediante procesos de simulación. Los resultados del experimento son emitidos a la organización mediante un informe basado en conclusiones y recomendaciones a nivel de marketing para mejorar la percepción de marca por parte de los consumidores.

Application of agent-based modeling to the study of gender stereotypes

Gender stereotypes are sets of characteristics that people believe to be typically true of a man or woman. We report an agent-based model (ABM) that simulates how stereotypes disseminate in a group through associative mechanisms. The model consists of agents that carry one of several different versions of a stereotype, which share part of their conceptual content. When an agent acts according to his/her stereotype, and that stereotype is shared by an observer, then the latter’s stereotype strengthens. Contrarily, if the agent does not act according to his/ her stereotype, then the observer’s stereotype weakens. In successive interactions, agents develop preferences, such that there will be a higher probability of interaction with agents that confirm their stereotypes. Depending on the proportion of shared conceptual content in the stereotype’s different versions, three dynamics emerge: all stereotypes in the population strengthen, all weaken, or a bifurcation occurs, i.e., some strengthen and some weaken. Additionally, we discuss the use of agent-based modeling to study social phenomena and the practical consequences that the model’s results might have on stereotype research and their effects on a community

The High Education Teacher, an Agent of Moral Development

The article shows the classroom like an workplace to move moral development, from the relationship between students and professors in the university atmosphere. It proposes elements to take to the practice the ethics education a transverse curriculum line. It assumes the ethics, from a plural perspective, founded on the knowledge and the human action. It joins the integral formation with the conceptions of education, curriculum, pedagogical models and methodologies of education. It proposes actions to demonstrate the commitment of the professor with the integral formation. Finally, concludes that the professor is agent of moral development and that in the classroom is constructed: identity, autonomy and responsibility, from open and plural relation between professors and students and between these and the knowledge.

A "Trojan horse" strategy to reverse drug-resistance in brain tumors

Los gliomas malignos representan una de las formas más agresivas de los tumores del sistema nervioso central (SNC). De acuerdo con la clasificación de los tumores cerebrales de la Organización Mundial de la Salud (OMS), los astrocitomas han sido categorizados en cuatro grados, determinados por la patología subyacente. Es así como los gliomas malignos (o de alto grado) incluyen el glioma anaplásico (grado III) así como el glioblastoma multiforme (GBM, grado IV),estos últimos los más agresivos con el peor pronóstico (1). El manejo terapéutico de los tumores del SNC se basa en la cirugía, la radioterapia y la quimioterapia, dependiendo de las características del tumor, el estadio clínico y la edad (2),(3), sin embargo ninguno de los tratamientos estándar es completamente seguro y compatible con una calidad de vida aceptable (3), (4). En general, la quimioterapia es la primera opción en los tumores diseminados, como el glioblastoma invasivo y el meduloblastoma de alto riesgo o con metástasis múltiple, pero el pronóstico en estos pacientes es muy pobre (2),(3). Solamente nuevas terapias dirigidas (2) como las terapias anti-angiogénicas (4); o terapias génicas muestran un beneficio real en grupos limitados de pacientes con defectos moleculares específicos conocidos (4). De este modo, se hace necesario el desarrollo de nuevas terapias farmacológicas para atacar los tumores cerebrales. Frente a las terapias los gliomas malignos son con frecuencia quimioresistentes, y esta resistencia parece depender de al menos dos mecanismos: en primer lugar, la pobre penetración de muchas drogas anticáncer a través de la barrera hematoencefálica (BBB: Blood Brain Barrier), la barrera del fluido sangre-cerebroespinal (BCSFB: Blood-cerebrospinal fluid barrier) y la barrera sangre-tumor (BTB: blood-tumor barrier). Dicha resistencia se debe a la interacción de la droga con varios transportadores o bombas de eflujo de droga ABC (ABC: ATP-binding cassette) que se sobre expresan en las células endoteliales o epiteliales de estas barreras. En segundo lugar, estos transportadores de eflujo de drogas ABC propios de las células tumorales confieren un fenotipo conocido como resistencia a multidrogas (MDR: multidrug resistance), el cual es característico de varios tumores sólidos. Este fenotipo también está presente en los tumores del SNC y su papel en gliomas es objeto de investigación (5). Por consiguiente el suministro de medicamentos a través de la BBB es uno de los problemas vitales en los tratamientos de terapia dirigida. Estudios recientes han demostrado que algunas moléculas pequeñas utilizadas en estas terapias son sustratos de la glicoproteína P (Pgp: P-gycoprotein), así como también de otras bombas de eflujo como las proteínas relacionadas con la resistencia a multidrogas (MRPs: multidrug resistance-related proteins (MRPs) o la proteína relacionada con cáncer de seno (BCRP: breast-cancer resistance related protein)) que no permiten que las drogas de este tipo alcancen el tumor (1). Un sustrato de Pgp y BCRP es la DOXOrubicina (DOXO), un fármaco utilizado en la terapia anti cáncer, el cual es muy eficaz para atacar las células del tumor cerebral in vitro, pero con un uso clínico limitado por la poca entrega a través de la barrera hematoencefálica (BBB) y por la resistencia propia de los tumores. Por otra parte las células de BBB y las células del tumor cerebral tienen también proteínas superficiales, como el receptor de la lipoproteína de baja densidad (LDLR), que podría utilizarse como blanco terapéutico en BBB y tumores cerebrales. Es asi como la importancia de este estudio se basa en la generación de estrategias terapéuticas que promuevan el paso de las drogas a través de la barrera hematoencefalica y tumoral, y a su vez, se reconozcan mecanismos celulares que induzcan el incremento en la expresión de los transportadores ABC, de manera que puedan ser utilizados como blancos terapéuticos.Este estudio demostró que el uso de una nueva estrategia basada en el “Caballo de Troya”, donde se combina la droga DOXOrubicina, la cual es introducida dentro de un liposoma, salvaguarda la droga de manera que se evita su reconocimiento por parte de los transportadores ABC tanto de la BBB como de las células del tumor. La construcción del liposoma permitió utilizar el receptor LDLR de las células asegurando la entrada a través de la BBB y hacia las células tumorales a través de un proceso de endocitosis. Este mecanismo fue asociado al uso de estatinas o drogas anticolesterol las cuales favorecieron la expresión de LDLR y disminuyeron la actividad de los transportadores ABC por nitración de los mismos, incrementando la eficiencia de nuestro Caballo de Troya. Por consiguiente demostramos que el uso de una nueva estrategia o formulación denominada ApolipoDOXO más el uso de estatinas favorece la administración de fármacos a través de la BBB, venciendo la resistencia del tumor y reduciendo los efectos colaterales dosis dependiente de la DOXOrubicina. Además esta estrategia del "Caballo de Troya", es un nuevo enfoque terapéutico que puede ser considerado como una nueva estrategia para aumentar la eficacia de diferentes fármacos en varios tumores cerebrales y garantiza una alta eficiencia incluso en un medio hipóxico,característico de las células cancerosas, donde la expresión del transportador Pgp se vió aumentada. Teniendo en cuenta la relación entre algunas vías de señalización reconocidas como moduladores de la actividad de Pgp, este estudio presenta no solo la estrategia del Caballo de Troya, sino también otra propuesta terapéutica relacionada con el uso de Temozolomide más DOXOrubicina. Esta estrategia demostró que el temozolomide logra penetrar la BBB por que interviene en la via de señalización de la Wnt/GSK3/β-catenina, la cual modula la expresión del transportador Pgp. Se demostró que el TMZ disminuye la proteína y el mRNA de Wnt3 permitiendo plantear la hipótesis de que la droga al disminuir la transcripción del gen Wnt3 en células de BBB, incrementa la activación de la vía fosforilando la β-catenina y conduciendo a disminuir la β-catenina nuclear y por tanto su unión al promotor del gen mdr1. Con base en los resultados este estudio permitió el reconocimiento de tres mecanismos básicos relacionados con la expresión de los transportadores ABC y asociados a las estrategias empleadas: el primero fue el uso de las estatinas, el cual condujo a la nitración de los transportadores disminuyendo su actividad por la via del factor de transcripción NFκB; el segundo a partir del uso del temozolomide, el cual metila el gen de Wnt3 reduciendo la actividad de la via de señalización de la la β-catenina, disminuyendo la expresión del transportador Pgp. El tercero consistió en la determinación de la relación entre el eje RhoA/RhoA quinasa como un modulador de la via (no canónica) GSK3/β-catenina. Se demostró que la proteína quinasa RhoA promovió la activación de la proteína PTB1, la cual al fosforilar a GSK3 indujo la fosforilación de la β-catenina, lo cual dio lugar a su destrucción por el proteosoma, evitando su unión al promotor del gen mdr1 y por tanto reduciendo su expresión. En conclusión las estrategias propuestas en este trabajo incrementaron la citotoxicidad de las células tumorales al aumentar la permeabilidad no solo de la barrera hematoencefálica, sino también de la propia barrera tumoral. Igualmente, la estrategia del “Caballo de Troya” podría ser útil para la terapia de otras enfermedades asociadas al sistema nervioso central. Por otra parte estos estudios indican que el reconocimiento de mecanismos asociados a la expresión de los transportadores ABC podría constituir una herramienta clave en el desarrollo de nuevas terapias anticáncer.