Currículo
Agentes Autónomos (Dtda) 04088
Contextos
Groupo: Tecnologias Digitais e Inteligência Artificial - 2023 > 1º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Pretende introduzir-se os conceitos e conhecimentos práticos fundamentais à utilização e ao desenvolvimento de agentes de software. Após a conclusão da UC, os alunos devem: (OA1) Ter consciência das vantagens e desafios da utilização e desenvolvimento de agentes imersos numa sociedade de atores humanos e de outros agentes artificiais; (OA2) Saber identificar os requisitos relativamente aos agentes a desenvolver, em termos dos papéis de agente (agente roles) e de comunicação; (OA3) Escolher e implementar as abordagens mais adequadas ao controlo autónomo do comportamento; (OA4) Dominar a linguagem de comunicação de agentes e a linguagem de conteúdo usada nessa comunicação. (OA5) Conhecer mecanismos necessários à coordenação de agentes em sociedade, tendo em vista os objetivos dos utilizadores; (OA6) Identificar necessidades que possam ser satisfeitas através da utilização de agentes de software e analisar criticamente os benefícios e desvantagens esperados no uso desta tecnologia.
Programa
(P1) Programação orientada a agentes. Simulação baseada em agentes versus sistemas multiagente. Ferramentas para desenvolvimento de sistemas multiagente e para simulação baseada em agentes. (P2) Agentes e ambientes. Tipos básicos de agentes: dedutivos; reativos; deliberativos; emocionais, adaptativos. Agentes com aprendizagem por reforço; agentes com prospeção incremental de dados; agentes híbridos. (P3) Sistemas multiagente. Coordenação, estigmeria, auto-organização, emergência e comunicação. Atos de discurso – ACL e FIPA. (P4) Tomada de decisão multiagente. Teoria de jogos. Utilidades e preferências. Estratégias dominantes. Equilíbrio de Nash. Ótimo de Pareto. Incerteza. Jogos cooperativos. Agentes negociadores. Agentes leiloeiros. Desenho de mecanismos. Agentes argumentativos. (P5) Introdução à simulação baseada em agentes. Modelação e simulação baseada em agentes (ABMS). Modelos baseados em agentes e sistemas complexos adaptativos. (P6) Questões éticas na construção de agentes.
Método de Avaliação
A avaliação periódica resulta dos seguintes componentes: - Um teste intercalar (20% da nota final) e um outro no final do semestre (20% da nota final); - Um trabalho em grupo (máximo de 3 alunos) na qual o grupo desenvolverá o protótipo de um sistema multiagente com elaboração de um relatório envolvendo 3 entregáveis a submeter ao longo do semestre (30% da nota final, 10% cada entregável) e uma apresentação oral com demonstração do funcionamento do software desenvolvido (30% da nota final). Em alternativas os alunos poderão optar por avaliação em exame final (100% da nota final) São aprovados os alunos que obtenham uma classificação final superior 9.5 valores.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 113.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Wooldridge, M. (2009). An Introduction to MultiAgent Systems - 2nd Edition. In ACM SIGACT News (Vol. 41, Issue 1):
Secundária
- Vlassis, N. (2007). A Concise Introduction to Multiagent Systems and Distributed Artificial Intelligence. In Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning (Vol. 1, Issue 1). https://doi.org/10.2200/s00091ed1v01y200705aim002 Leyton-brown, K. (2009). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Gerhard, W. (n.d.). Multiagent systems (2nd ed). MIT press.: