Arquiteturas concretas de agentes inteligentes - bdi agents

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Arquiteturas concretas de agentes inteligentes - bdi agents

  1. 1. Arquiteturas concretas deAgentes Inteligentes: BDI agents Nécio de Lima Veras
  2. 2. Classificação de Wooldridge● Logic Based Agents – As decisões sobre as ações a serem executadas são tomadas com base em raciocínio lógico (no Russel: agentes baseados em objetivos e utilidades).● Reactive Agents – Não reconhece o ambiente e nem usa o raciocínio lógico. As decisões sobre as ações a serem executadas são tomadas por meio de um mapeamento direto entre estado e ação (no Russel: agentes reflexivos).● Belief-Desire-Intention Agents Detalharemos● Layered Architectures à frente – As decisões sobre a ação a ser executada são tomadas em vários níveis de abstração e divididos em camadas, onde cada camada raciocina sobre o ambiente (também chamado de arquitetura híbrida).
  3. 3. Belief-Desire-Intention Agents● A arquitetura está relacionada com o entendimento do raciocínio prático;● O raciocínio prático envolve dois importantes processos: – Decidir qual objetivo queremos atingir (deliberação); e – Como iremos atingir esse objetivo (means-ends).● Exemplo...
  4. 4. Exemplo de raciocínio lógicoO que fazer depois de ter terminado um curso superior? Quais opções tenho em função do conhecimento que possuo? Deve-se tentar entender as opções disponíveis em função do conhecimento. Podemos chamar isso de CRENÇA.
  5. 5. Exemplo de raciocínio lógicoExistirão grupos de alternativas (estados domundo) que irão Motivar o agente.Chamamos isso de DESEJOS.
  6. 6. Exemplo de raciocínio lógico● Dados os grupos de opções (desejos) então deve-se optar por uma e se comprometer por ela, ou seja, será transformado em intenção. – Elas alimentarão o raciocínio lógico futuro do agente. – O agente deverá designar tempo e esforço para realizar a sua intenção.● Exemplo de intenção: Ingressar na academia. Possíveis ações: – Inscrever-se em programas de mestrado; – Persistir! – Detectadas falhas (não aceitação em várias universidades) então seria racional aumentar as horas de estudo; – No entanto, persistir em muitas falhas é irracional.● Assim, uma intenção está relacionada com crenças sobre o futuro.
  7. 7. Intenções e o raciocínio prático● Intenções guiam como o raciocínio será atingido (means-ends) – “Tentar entrar em um programa de mestrado e, caso não consiga, tentar em outra universidade”;● Intenções restringem deliberações futuras – “Ações conflitantes com minha intenção não devem ser investidas, como por exemplo, ser rico e ser universitário”;● Intenções persistem – “Não se pode desistir de uma intenção sem uma boa razão para isso. Caso contrário, jamais uma intenção será atingida”;● Intenções influenciam crenças sobre as quais os futuros raciocínios práticos serão baseados – “Se a intenção é tornar-se um acadêmico, então deve-se acreditar que em breve isso será verdade. Se, simultaneamente, acredita-se que nunca será um acadêmico então o agente está sendo irracional”.
  8. 8. Dilema de um agente BDI● O problema chave do desenho de um raciocínio prático está no balanceamento pró-ativo entre parar para reconsiderar suas intenções ou não (de tempos em tempos);● Dilema: – Não parar para reconsiderar suas intenções (bold agents): ● Poderá gerar trabalho inútil, pois ele tentará atingir algo que talvez nunca possa ser atingido; – Parar constantemente para reconsiderar suas intenções (cautious agents): ● Poderá fazer com que ele jamais atinga uma intenção (por conta do tempo que seria insuficiente);● Isso será um tradeoff entre grau de comprometimento e reconsideração do trabalho;
  9. 9. λ = Taxa de evolução do mundo● λ baixo (ambiente não muda rapidamente) – Os agentes corajosos são mais eficientes, pois eles estarão sempre ocupados trabalhando nos seus objetivos (e atingindo suas intenções)● λ alto (ambientes mudam frequentemente) – Os agentes cautelosos são normalmente melhores, pois eles são capazes de reconhecer quando uma intenção está condenada. ● Podem também tirar vantagens de situações casuais e de novas oportunidades.● Lição: diferentes tipos de ambientes requerem diferentes tipos de estratégias de decisão. Commitment and effectiveness of situated agents, Kinny e Georgeff (1991)
  10. 10. Belief-Desire-Intention Agents● Dessa forma, esta arquitetura está inspirada em três estados mentais dos seres humanos: – Crenças (belief) ● O conhecimento do agente sobre seu ambiente; – Desejos (desire) ● O estado motivacional do sistema; – Intenções (intention) ● São as ações que o agente têm realizado em prol das crenças e desejos.
  11. 11. Arquitetura BDI Revisor de crenças:Pode determinar um novo conjunto de crençasDetermina o conjunto de opções disponíveis para os desejos do agente Representa o processo de deliberação O conjunto de intenções determina o foco principal do agente Diagrama esquemático da arquitetura BDI
  12. 12. Definição formal● O estado de um agente BDI em um dado momento é representado pela tripla: (B, D, I) onde Bel = conjunto de todas as possíveis crenças Des = conjunto de todos os possíveis desejos Int = conjunto de todas as possíveis intenções● Função de revisão de crença onde: P = Percepção atual das propriedades do ambiente.
  13. 13. Definição formal● A função geradora de opções: – É responsável pelo processo de decisão de como atingir as intenções (means-ends); – Deve ser: ● Consistente: qualquer opção gerada deve ser consistente tanto com a crença atual quanto com a intenção do momento; ● Oportunista: reconhece vantajosas mudanças circunstâncias no ambiente que ajudam a encontrar novos meios de atingir as intenções, ou, a possibilidade de atingir intenções que não for inatingível.
  14. 14. Definição formal● Função filter: – Define o processo de deliberação (o que fazer!); – Cumpre duas regras: ● Retirar quaisquer intenções que já não são mais atingíveis ou que o custo esperado para atingi-la ultrapassou o ganho esperado com o sucesso; ● Manter intenções que não foram atingidas e que ainda são esperadas para contribuir positivamente em um contexto global; – Finalmente deve adotar novas intenções, seja para atingir as existentes ou para criar novas oportunidades.
  15. 15. Definição formal● Função filter: – Não deve gerar intenções “do nada”; – Deve satisfazer: – A função execute assume simplesmente: – A função de decisão (ação):
  16. 16. O agente BDI em pseudo-código Pode-se ainda associar prioridade para cada uma das intenções, indicando grau de importância.
  17. 17. Implementações do BDI● IRMA (Intelligent Resource-bounded Machine Architecture) (1988)● PRS (Procedural Reasoning System) (1987)● dMARS (1993) – AgentSpeak(L)
  18. 18. Referência base ● Wooldridge, M . An Introduction to MultiAgent Systems. British: Willey (2002). Professor Michael Wooldridge Professor of Computer Science Senior Research Fellow, Hertford College mjw@cs.ox.ac.uk
  19. 19. Outras referências● Girardi, R. Engenharia de Software baseada em Agentes. Anais do IV Congresso Brasileiro de Computação. São Luís: 2004.● Bordini, R. H., Vieira, R. Linguagens de Programação Orientadas a Agentes: uma introdução baseada em AgentSpeak(L). Revista de informática teórica e aplicada: Porto Alegre. Vol.10, n.1 (2003), p.7-38.

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