Plataforma de suporte ao alinhamento de agendas em dispositivos móveis

Desde o tempo em que as agendas eram feitas de papel até aos dias de hoje em que estão disponíveis em formato eletrónico, “online”, em computadores pessoais ou em dispositivos móveis, as agendas sempre foram uma ferramenta essencial de suporte à organização do tempo no nosso dia-a-dia. No entanto, a marcação de eventos entre vários participantes obriga a um processo de negociação manual de alinhamento das agendas. Este projeto implementa um sistema multi-agente para o alinhamento de agendas em dispositivos móveis, onde os agentes negoceiam de modo autónomo em representação de utilizadores considerando as suas preferências públicas e privadas. Estes agentes atuam sobre a plataforma multi-agente JADE, na qual comunicam e negoceiam entre si numa linguagem bem definida respeitando uma ontologia e um protocolo de interação baseado em Iterated Contract-Net. A negociação tem por objetivo procurar o alinhamento das disponibilidades fornecidas pelos vários participantes suportada por mecanismos de votação de forma a eleger a solução admissível mais adequada. O sistema suporta a negociação com agentes que podem estar temporariamente indisponíveis e tem a capacidade de utilizar “dicas” baseadas em informação histórica de negociações prévias para otimizar o processo de negociação procurando a melhor solução admissível no menor espaço de tempo possível. O sistema superou com sucesso os testes de carga e concorrência efetuados, assim como da eficiência da utilização das dicas no processo de negociação, providenciando sempre que possível uma solução válida.

Sobrevivência: jogo interactivo para estudo de arquitecturas de agentes autónomos

Trabalho de projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Modelo de arquitectura para gestión cooperativa de sistemas y servicios distribuidos basado en agentes autónomos

La creciente complejidad, heterogeneidad y dinamismo inherente a las redes de telecomunicaciones, los sistemas distribuidos y los servicios avanzados de información y comunicación emergentes, así como el incremento de su criticidad e importancia estratégica, requieren la adopción de tecnologías cada vez más sofisticadas para su gestión, su coordinación y su integración por parte de los operadores de red, los proveedores de servicio y las empresas, como usuarios finales de los mismos, con el fin de garantizar niveles adecuados de funcionalidad, rendimiento y fiabilidad. Las estrategias de gestión adoptadas tradicionalmente adolecen de seguir modelos excesivamente estáticos y centralizados, con un elevado componente de supervisión y difícilmente escalables. La acuciante necesidad por flexibilizar esta gestión y hacerla a la vez más escalable y robusta, ha provocado en los últimos años un considerable interés por desarrollar nuevos paradigmas basados en modelos jerárquicos y distribuidos, como evolución natural de los primeros modelos jerárquicos débilmente distribuidos que sucedieron al paradigma centralizado. Se crean así nuevos modelos como son los basados en Gestión por Delegación, en el paradigma de código móvil, en las tecnologías de objetos distribuidos y en los servicios web. Estas alternativas se han mostrado enormemente robustas, flexibles y escalables frente a las estrategias tradicionales de gestión, pero continúan sin resolver aún muchos problemas. Las líneas actuales de investigación parten del hecho de que muchos problemas de robustez, escalabilidad y flexibilidad continúan sin ser resueltos por el paradigma jerárquico-distribuido, y abogan por la migración hacia un paradigma cooperativo fuertemente distribuido. Estas líneas tienen su germen en la Inteligencia Artificial Distribuida (DAI) y, más concretamente, en el paradigma de agentes autónomos y en los Sistemas Multi-agente (MAS). Todas ellas se perfilan en torno a un conjunto de objetivos que pueden resumirse en alcanzar un mayor grado de autonomía en la funcionalidad de la gestión y una mayor capacidad de autoconfiguración que resuelva los problemas de escalabilidad y la necesidad de supervisión presentes en los sistemas actuales, evolucionar hacia técnicas de control fuertemente distribuido y cooperativo guiado por la meta y dotar de una mayor riqueza semántica a los modelos de información. Cada vez más investigadores están empezando a utilizar agentes para la gestión de redes y sistemas distribuidos. Sin embargo, los límites establecidos en sus trabajos entre agentes móviles (que siguen el paradigma de código móvil) y agentes autónomos (que realmente siguen el paradigma cooperativo) resultan difusos. Muchos de estos trabajos se centran en la utilización de agentes móviles, lo cual, al igual que ocurría con las técnicas de código móvil comentadas anteriormente, les permite dotar de un mayor componente dinámico al concepto tradicional de Gestión por Delegación. Con ello se consigue flexibilizar la gestión, distribuir la lógica de gestión cerca de los datos y distribuir el control. Sin embargo se permanece en el paradigma jerárquico distribuido. Si bien continúa sin definirse aún una arquitectura de gestión fiel al paradigma cooperativo fuertemente distribuido, estas líneas de investigación han puesto de manifiesto serios problemas de adecuación en los modelos de información, comunicación y organizativo de las arquitecturas de gestión existentes. En este contexto, la tesis presenta un modelo de arquitectura para gestión holónica de sistemas y servicios distribuidos mediante sociedades de agentes autónomos, cuyos objetivos fundamentales son el incremento del grado de automatización asociado a las tareas de gestión, el aumento de la escalabilidad de las soluciones de gestión, soporte para delegación tanto por dominios como por macro-tareas, y un alto grado de interoperabilidad en entornos abiertos. A partir de estos objetivos se ha desarrollado un modelo de información formal de tipo semántico, basado en lógica descriptiva que permite un mayor grado de automatización en la gestión en base a la utilización de agentes autónomos racionales, capaces de razonar, inferir e integrar de forma dinámica conocimiento y servicios conceptualizados mediante el modelo CIM y formalizados a nivel semántico mediante lógica descriptiva. El modelo de información incluye además un “mapping” a nivel de meta-modelo de CIM al lenguaje de especificación de ontologías OWL, que supone un significativo avance en el área de la representación y el intercambio basado en XML de modelos y meta-información. A nivel de interacción, el modelo aporta un lenguaje de especificación formal de conversaciones entre agentes basado en la teoría de actos ilocucionales y aporta una semántica operacional para dicho lenguaje que facilita la labor de verificación de propiedades formales asociadas al protocolo de interacción. Se ha desarrollado también un modelo de organización holónico y orientado a roles cuyas principales características están alineadas con las demandadas por los servicios distribuidos emergentes e incluyen la ausencia de control central, capacidades de reestructuración dinámica, capacidades de cooperación, y facilidades de adaptación a diferentes culturas organizativas. El modelo incluye un submodelo normativo adecuado al carácter autónomo de los holones de gestión y basado en las lógicas modales deontológica y de acción.---ABSTRACT---The growing complexity, heterogeneity and dynamism inherent in telecommunications networks, distributed systems and the emerging advanced information and communication services, as well as their increased criticality and strategic importance, calls for the adoption of increasingly more sophisticated technologies for their management, coordination and integration by network operators, service providers and end-user companies to assure adequate levels of functionality, performance and reliability. The management strategies adopted traditionally follow models that are too static and centralised, have a high supervision component and are difficult to scale. The pressing need to flexibilise management and, at the same time, make it more scalable and robust recently led to a lot of interest in developing new paradigms based on hierarchical and distributed models, as a natural evolution from the first weakly distributed hierarchical models that succeeded the centralised paradigm. Thus new models based on management by delegation, the mobile code paradigm, distributed objects and web services came into being. These alternatives have turned out to be enormously robust, flexible and scalable as compared with the traditional management strategies. However, many problems still remain to be solved. Current research lines assume that the distributed hierarchical paradigm has as yet failed to solve many of the problems related to robustness, scalability and flexibility and advocate migration towards a strongly distributed cooperative paradigm. These lines of research were spawned by Distributed Artificial Intelligence (DAI) and, specifically, the autonomous agent paradigm and Multi-Agent Systems (MAS). They all revolve around a series of objectives, which can be summarised as achieving greater management functionality autonomy and a greater self-configuration capability, which solves the problems of scalability and the need for supervision that plague current systems, evolving towards strongly distributed and goal-driven cooperative control techniques and semantically enhancing information models. More and more researchers are starting to use agents for network and distributed systems management. However, the boundaries established in their work between mobile agents (that follow the mobile code paradigm) and autonomous agents (that really follow the cooperative paradigm) are fuzzy. Many of these approximations focus on the use of mobile agents, which, as was the case with the above-mentioned mobile code techniques, means that they can inject more dynamism into the traditional concept of management by delegation. Accordingly, they are able to flexibilise management, distribute management logic about data and distribute control. However, they remain within the distributed hierarchical paradigm. While a management architecture faithful to the strongly distributed cooperative paradigm has yet to be defined, these lines of research have revealed that the information, communication and organisation models of existing management architectures are far from adequate. In this context, this dissertation presents an architectural model for the holonic management of distributed systems and services through autonomous agent societies. The main objectives of this model are to raise the level of management task automation, increase the scalability of management solutions, provide support for delegation by both domains and macro-tasks and achieve a high level of interoperability in open environments. Bearing in mind these objectives, a descriptive logic-based formal semantic information model has been developed, which increases management automation by using rational autonomous agents capable of reasoning, inferring and dynamically integrating knowledge and services conceptualised by means of the CIM model and formalised at the semantic level by means of descriptive logic. The information model also includes a mapping, at the CIM metamodel level, to the OWL ontology specification language, which amounts to a significant advance in the field of XML-based model and metainformation representation and exchange. At the interaction level, the model introduces a formal specification language (ACSL) of conversations between agents based on speech act theory and contributes an operational semantics for this language that eases the task of verifying formal properties associated with the interaction protocol. A role-oriented holonic organisational model has also been developed, whose main features meet the requirements demanded by emerging distributed services, including no centralised control, dynamic restructuring capabilities, cooperative skills and facilities for adaptation to different organisational cultures. The model includes a normative submodel adapted to management holon autonomy and based on the deontic and action modal logics.

Agentes Inteligentes com Foco de Atenção Afetivo em Simulações Baseadas em Agentes

Simulations based on cognitively rich agents can become a very intensive computing task, especially when the simulated environment represents a complex system. This situation becomes worse when time constraints are present. This kind of simulations would benefit from a mechanism that improves the way agents perceive and react to changes in these types of environments. In other worlds, an approach to improve the efficiency (performance and accuracy) in the decision process of autonomous agents in a simulation would be useful. In complex environments, and full of variables, it is possible that not every information available to the agent is necessary for its decision-making process, depending indeed, on the task being performed. Then, the agent would need to filter the coming perceptions in the same as we do with our attentions focus. By using a focus of attention, only the information that really matters to the agent running context are perceived (cognitively processed), which can improve the decision making process. The architecture proposed herein presents a structure for cognitive agents divided into two parts: 1) the main part contains the reasoning / planning process, knowledge and affective state of the agent, and 2) a set of behaviors that are triggered by planning in order to achieve the agent s goals. Each of these behaviors has a runtime dynamically adjustable focus of attention, adjusted according to the variation of the agent s affective state. The focus of each behavior is divided into a qualitative focus, which is responsible for the quality of the perceived data, and a quantitative focus, which is responsible for the quantity of the perceived data. Thus, the behavior will be able to filter the information sent by the agent sensors, and build a list of perceived elements containing only the information necessary to the agent, according to the context of the behavior that is currently running. Based on the human attention focus, the agent is also dotted of a affective state. The agent s affective state is based on theories of human emotion, mood and personality. This model serves as a basis for the mechanism of continuous adjustment of the agent s attention focus, both the qualitative and the quantative focus. With this mechanism, the agent can adjust its focus of attention during the execution of the behavior, in order to become more efficient in the face of environmental changes. The proposed architecture can be used in a very flexibly way. The focus of attention can work in a fixed way (neither the qualitative focus nor the quantitaive focus one changes), as well as using different combinations for the qualitative and quantitative foci variation. The architecture was built on a platform for BDI agents, but its design allows it to be used in any other type of agents, since the implementation is made only in the perception level layer of the agent. In order to evaluate the contribution proposed in this work, an extensive series of experiments were conducted on an agent-based simulation over a fire-growing scenario. In the simulations, the agents using the architecture proposed in this work are compared with similar agents (with the same reasoning model), but able to process all the information sent by the environment. Intuitively, it is expected that the omniscient agent would be more efficient, since they can handle all the possible option before taking a decision. However, the experiments showed that attention-focus based agents can be as efficient as the omniscient ones, with the advantage of being able to solve the same problems in a significantly reduced time. Thus, the experiments indicate the efficiency of the proposed architecture

Simulador multi-agente para o mercado eléctrico

Esta dissertação, apresenta um simulador multi-agente para o mercado eléctrico. Neste simulador agentes heterogéneos, racionalmente limitados e com capacidade de aprendizagem, co-evoluem dinamicamente. O modelo de mercado apresentado é inspirado no mercado diário do MIBEL. É um modelo Pool, gerido por uma entidade operadora de mercado, onde compradores e vendedores podem licitar energia. No lado vendedor, empresas produtoras licitam a energia das suas unidades produtoras em pares quantidadepre ço. Por outro lado, uma vez que o cenário simulado é um mercado de venda, o comprador apresenta uma procura xa, i.e., submete apenas quantidades de energia. Todas as entidades do mercado eléctrico são vistas no sistema multi-agente, modelado através da plataforma INGENIAS, como agentes autónomos. Pelos resultados obtidos nas experiências feitas, confere-se que o simulador é uma ferramenta de apoio à tomada de decisão, pois ajuda a compreender o comportamento emergente do mercado e avalia o impacto das acções escolhidas, manualmente, pelo utilizador ou, automaticamente, atrav és da aprendizagem por reforço. A aprendizagem por reforço visa facilitar a tomada de decisão humana na venda de energia, licitando a energia das unidades produtoras de forma a maximizar os lucros.

Dynamic equilibrium through reinforcement learning

Reinforcement Learning is an area of Machine Learning that deals with how an agent should take actions in an environment such as to maximize the notion of accumulated reward. This type of learning is inspired by the way humans learn and has led to the creation of various algorithms for reinforcement learning. These algorithms focus on the way in which an agent’s behaviour can be improved, assuming independence as to their surroundings. The current work studies the application of reinforcement learning methods to solve the inverted pendulum problem. The importance of the variability of the environment (factors that are external to the agent) on the execution of reinforcement learning agents is studied by using a model that seeks to obtain equilibrium (stability) through dynamism – a Cart-Pole system or inverted pendulum. We sought to improve the behaviour of the autonomous agents by changing the information passed to them, while maintaining the agent’s internal parameters constant (learning rate, discount factors, decay rate, etc.), instead of the classical approach of tuning the agent’s internal parameters. The influence of changes on the state set and the action set on an agent’s capability to solve the Cart-pole problem was studied. We have studied typical behaviour of reinforcement learning agents applied to the classic BOXES model and a new form of characterizing the environment was proposed using the notion of convergence towards a reference value. We demonstrate the gain in performance of this new method applied to a Q-Learning agent.

Plataforma de negociação de componentes multimédia

O objectivo da tese é demonstrar a adequação do paradigma dos mercados electrónicos baseados em agentes para transaccionar objectos multimédia em função do perfil dos espectadores. Esta dissertação descreve o projecto realizado no âmbito da plataforma de personalização de conteúdos em construção. O domínio de aplicação adoptado foi a personalização dos intervalos publicitários difundidos pelos distribuidores de conteúdos multimédia, i.e., pretende-se gerar em tempo útil o alinhamento de anúncios publicitários que melhor se adeqúe ao perfil de um espectador ou de um grupo de espectadores. O projecto focou-se no estudo e selecção das tecnologias de suporte, na concepção da arquitectura e no desenvolvimento de um protótipo que permitisse realizar diversas experiências nomeadamente com diferentes estratégias e tipos de mercado. A arquitectura proposta para a plataforma consiste num sistema multiagente organizado em três camadas que disponibiliza interfaces do tipo serviço Web com o exterior. A camada de topo é constituída por agentes de interface com o exterior. Na camada intermédia encontram-se os agentes autónomos que modelam as entidades produtoras e consumidoras de componentes multimédia assim como a entidade reguladora do mercado. Estes agentes registam-se num serviço de registo próprio onde especificam os componentes multimédia que pretendem negociar. Na camada inferior realiza-se o mercado que é constituído por agentes delegados dos agentes da camada superior. O lançamento do mercado é efectuado através de uma interface e consiste na escolha do tipo de mercado e no tipo de itens a negociar. Este projecto centrou-se na realização da camada do mercado e da parte da camada intermédia de apoio às actividades de negociação no mercado. A negociação é efectuada em relação ao preço da transmissão do anúncio no intervalo em preenchimento. Foram implementados diferentes perfis de negociação com tácticas, incrementos e limites de variação de preço distintos. Em termos de protocolos de negociação, adoptou-se uma variante do Iterated Contract Net – o Fixed Iterated Contract Net. O protótipo resultante foi testado e depurado com sucesso.

Integración del Espacio Historia y el Espacio Tecnologías de la Información y Comunicaciones.

Presentar métodos y técnicas aplicables al estudio de la Historia con el fin de estimular los aspectos cuantitativos de la misma. Se hace un repaso de varias tecnologías existentes en la actualidad incidiendo en alguna de ellas como text-data mining, redes neuronales, autómatas celulares, agentes autónomos, JAVA. Se intenta la extrapolación de teorías y desarrollos sobre vida artificial, teoría de la complejidad y teoría del caos para su incorporación al análisis de la Historia. La presión de visualizar el espacio Historia lleva a describir varias técnicas y software para la representación de acontecimientos sociales como los GIS, fractales, software AVIDA etc. Se contempla Internet como herramienta de colaboración y fuente de recursos incidiendo en la necesidad de saber buscar en la red. Se presentan una gran cantidad de recursos tanto software como bibliográficos y direcciones electrónicas para el fin que se persigue. Se insiste en la necesidad de la interdisciplinariedad e hibridación de conocimientos como proceso para el desarrollo de la Historia como ciencia y en la necesidad de incorporar a los currícula la enseñanza de estas técnicas.

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.

Arquitetura multiagente baseada em nuvem de partículas para hibridização de metaheurísticas

This thesis proposes an architecture of a new multiagent system framework for hybridization of metaheuristics inspired on the general Particle Swarm Optimization framework (PSO). The main contribution is to propose an effective approach to solve hard combinatory optimization problems. The choice of PSO as inspiration was given because it is inherently multiagent, allowing explore the features of multiagent systems, such as learning and cooperation techniques. In the proposed architecture, particles are autonomous agents with memory and methods for learning and making decisions, using search strategies to move in the solution space. The concepts of position and velocity originally defined in PSO are redefined for this approach. The proposed architecture was applied to the Traveling Salesman Problem and to the Quadratic Assignment Problem, and computational experiments were performed for testing its effectiveness. The experimental results were promising, with satisfactory performance, whereas the potential of the proposed architecture has not been fully explored. For further researches, the proposed approach will be also applied to multiobjective combinatorial optimization problems, which are closer to real-world problems. In the context of applied research, we intend to work with both students at the undergraduate level and a technical level in the implementation of the proposed architecture in real-world problems

Baiuka: jogos de lendas amazônicas para avaliação de inteligências múltiplas

BAIUKA é um jogo educativo voltado para despertar a consciência ecológica baseado em lendas amazônicas. Este trabalho teve como objetivo central construir um jogo educativo infantil baseado nas Inteligências Múltiplas, voltado para a cultura amazônica, gerando automaticamente avaliações sobre o comportamento do jogador, a partir de agentes autônomos, auxiliando o professor em sala de aula. Teve como objetivos específicos oferecer um instrumento de motivação da aprendizagem a partir do uso de jogos educativos na web, além de desenvolver um modelo para avaliar jogos educacionais. A caminhada metodológica teve como principal base de análise a metodologia qualitativa e envolveu, além de pesquisas documentais e bibliográficas, a pesquisa de campo na Escola Ipiranga, com aplicação de um checklist a professores devidamente selecionados, assim como especialistas que, de alguma forma, atuam nessa realidade. Os resultados da pesquisa indicam a boa aceitação por parte dos professores de proporcionar momentos de atividade lúdica para as crianças. Infelizmente, também constatamos a dificuldade em se criar um jogo educacional que seja interessante ao jovem, aliando metodologias pedagógicas ao poder dos jogos computacionais. Porém, não obstante essa triste constatação, a pesquisa aponta com esperança que os jogos computadorizados possam ser considerados o estado da arte para o desenvolvimento de ambientes de aprendizagem motivadores. A produção desta nova geração de jogos didáticos requer times interdisciplinares, criativos e capazes de trabalharem cooperativamente.

Arquitetura multiagente para análise de dados

Não disponível

Algoritmo neurogenético com vistas para o planejamento de rotas de robôs móveis autônomos

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Uma aplicação de gestão de redes baseada no paradigma dos agentes móveis

A massificação da utilização das tecnologias de informação e da Internet para os mais variados fins, e nas mais diversas áreas, criou problemas de gestão das infra-estruturas de informática, ímpares até ao momento. A gestão de redes informáticas converteu-se num factor vital para uma rede a operar de forma eficiente, produtiva e lucrativa. No entanto, a maioria dos sistemas são baseados no Simple Network Management Protocol (SNMP), assente no modelo cliente-servidor e com um paradigma centralizado. Desta forma subsiste sempre um servidor central que colecta e analisa dados provenientes dos diferentes elementos dispersos pela rede. Sendo que os dados de gestão estão armazenados em bases de dados de gestão ou Management Information Bases (MIB’s) localizadas nos diversos elementos da rede. O actual modelo de gestão baseado no SNMP não tem conseguido dar a resposta exigida. Pelo que, existe a necessidade de se estudar e utilizar novos paradigmas de maneira a que se possa encontrar uma nova abordagem capaz de aumentar a fiabilidade e a performance da gestão de redes. Neste trabalho pretende-se discutir os problemas existentes na abordagem tradicional de gestão de redes, procurando demonstrar a utilidade e as vantagens da utilização de uma abordagem baseada em Agentes móveis. Paralelamente, propõe-se uma arquitectura baseada em Agentes móveis para um sistema de gestão a utilizar num caso real.