UIN3053 Agenty a multiagentové systémy II

Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě
léto 2021
Rozsah
2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Marek Menšík, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miroslav Langer, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Marek Menšík, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Daniel Valenta, Ph.D. (cvičící)
Garance
Mgr. Marek Menšík, Ph.D.
Ústav informatiky – Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě
Rozvrh
Čt 12:15–13:50 B4
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
UIN3053/A: St 11:25–13:00 LEI, D. Valenta
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Studenti jsou seznámeni s teorií agentů a agentových systémů, od jednoduchých reaktivních agentů přes deligerativní, sociální a hybridní agenty k multiagentovým systémům. Jsou představeny způsoby učení agentů a gentových systémů, způsoby komunikace mezi agenty. Jsou představeny způsoby reálných agentových systémů.
Osnova
  • 1.
    Sociální agenty - rozšíření agentů s BDI architekturou o modely ostatních agentů (adresy, jména, specifikace jejich činností a schopností).
    GRATE - architektura agenta se sociálním modelem.
    2.
    Závislosti mezi agenty - vznikají v důsledku čekání na zdroje či výsledky.
    Sociální konvence a společné záměry - definování pravidel, které předpisují akce agentů, změnil-li se závazek některého z nich ke společným cílům. PGP - princip vylepšování vlastních cílů agenta, které jsou součástí řešení globálního problému na základě stavu řešení podproblémů ostatními agenty.
    3.
    Hybridní architektury agentů - zahrnují v sobě komponenty pro reaktivitu, deliberativnost i sociální model.
    Architektura InteRRaP - vhodný příklad hybridní architektury agentů.
    Konceptuální model architektury InteRRaP.
    4.
    Vlastní architektura InteRRaP.
    Reaktivní vrstva. Vzory chování. Řídící cyklus reaktivní vrstvy. Rozhraní reaktivní vrstvy.
    Vrstva lokálního plánování. Řídící cyklus vrstvy kooperativního (lokálního) plánování.Rozhraní vrstvy lokálního plánování.
    5.
    Vrstva kooperativního plánování. Řídící cyklus vrstvy kooperativního plánování.
    Společné plány. Definice problému multiagentového plánování. Definice společného plánu. Transformace společných plánů na individuální.
    6.
    Strojové učení - posun funkcionality agentů od vykonávání zadaných úkolů podle daného algoritmu k efektivnějšímu řešení (za použití méně zdrojů, modifikace a použití existujícího postupu řešení na nové problémy na základě podobnosti s již řešenými problémy).
    Metody strojového učení -
    1. způsob klasifikace? - učení s učitelem nebo bez učitele; induktivní učení; učení s použitím analogie; učení za použítí příkladů; učení vyjmenováním příkladů objektů z dané třídy; řešení problému na základě podobnosti s řešením problému v minulosti; učení metodou pokus - omyl se zpětnou vazbou z prostředí;
    2. způsob klasifikace? -
    a) tradiční proud umělé inteligence - modifikace poznatků v bázi pravidel;
    b) modifikace celé struktury kooperujících součástí systému;
    c) učení multiagentového systému - učení vzniká vzájemnou interakcí agentů s prostředím;
    Všeobecný rámec učení - kategorie algoritmů strojového učení: - tréningová data; - cíl učení; - reprezentace poznatků; - množina operátorů;
    7.
    Příklad učení deliberativních agentů - způsob učení novým pojmům s využitím symbolické reprezentace poznatků o světě. Definování a využití vhodných příkladů a vhodných protipříkladů pro jasné vysvětlení konkrétního pojmu, vytvoření pojmové mapy agenta, proces generalizace a specializace, závěrečná fáze učení.
    Učení reaktivních agentů - vysvětlení metody učení reaktivních agentů - učení posilováním - rozdíl oproti strojovému učení s využitím reprezentací světa. Vysvětlení postupu jednotlivých fází učení posilováním, nastínění jiných metod učení posilováním
    8.
    Učení reaktivních agentů v multiagentových systémech - způsob učení celého multiagentového společenství. Metody: Umělá ekonomika agentů, Hayekův stroj - vysvětlení principů, rozdělení a chování agentů. Metaučení - rozšíření metody Hayekova stroje.
    9.
    Rozhodovací stromy - využití při klasifikaci příkladů do dvou nebo více tříd podle hodnot určitých atributů.
    Shlukování objektů - vytvoření určitého rozdělení objektů na základě jejich podobnosti, avšak již bez znalosti příkladů a definované klasifikace. Agent musí klasifikaci vytváře
Literatura
    doporučená literatura
  • Wooldridge, M. An Introduction to MultiAgent Systems (second edition). John Willey and Sons Ltd:, 2009. ISBN 978-0-470-51946-2. info
  • KUBÍK, A. Inteligentní agenty. Tvorba aplikačního software na bázi multiagentových systémů. Brno: Computer press, 2004. ISBN 80-251-0323-4. info
  • KUBÍK, A. Tvorba aplikačního software na bázi multiagentových systémů. Brno: Computer press, 2004. ISBN 80-251-0323-4. info
  • KELEMEN, J. Strojovia a agenty. Bratislava: Archa, 1994. info
Výukové metody
Přednáška s aktivizací
Přednáška s analýzou videozáznamu
Prezentace seminární práce
Metody hodnocení
Zkouška
Zápočet
Informace učitele
Teoretické a praktické zvládnutí témat předmětu, podmínky budou upřesněny na začátku výuky.
Zápočet: aspoň 20 z 40 bodů, zkouška: aspoň 31 z 60 bodů.
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích léto 1994, léto 1995, léto 1996, léto 1997, léto 1998, léto 1999, léto 2000, léto 2001, léto 2002, léto 2003, léto 2004, léto 2005, léto 2006, léto 2007, léto 2008, léto 2009, léto 2010, léto 2011, léto 2012, léto 2013, léto 2014, léto 2015, léto 2016, léto 2017, léto 2018, léto 2019, léto 2020, léto 2022, léto 2023, léto 2024.