Aisimam - An Artificial immune system based intelligent multiangent model

The goal of this thesis is to develop a biological model for multiagent systems. This thesis explores artificial immune systems, a novel evolutionary paradigm based on the immunological principles. Artificial Immune systems (AIS) are found to be powerful to solve complex computational tasks. The main focus of the thesis is to develop a generic mathematical model that uses the principles of the human immune system in multiagent systems (MAS). The components and properties of the human immune system are studied. On understanding the concepts of A/5, a literature survey of multiagent systems is performed to understand and compare the multiagent concepts and AIS concepts. An analogy between the immune system parameters and the agent theory was derived. Then, an intelligent multiagent model named AISIMAM is derived. It exploits several properties and features of the immune system in multiagent systems. In other words, the intelligence of the immune systems to kill the antigen and the characteristics of the agents are combined in the model. The model is expressed in terms of mathematical expressions. The model is applied to a specific application namely the mine detection and defusion. The simulations are done in MATLAB that runs on a PC. The experimental results of AISIMAM applied to the mine detection problem are discussed. The results are successful and shows that AISIMAM could be an alternative solution to agent based problems. Artificial Immune System is also applied to a pattern recognition problem. The problem experimented is a color image classification problem useful in a real time industrial application. The images are those of wooden components that need to be classified according to the color and type of wood. To solve the classification task, a simple negative selection and genetic algorithm based A/5 algorithm was developed and simulated. The results are compared with the radial basis function approach applied to the same set of input images

Avaliação experimental de algorítmos de negociação aplicados ao balanceamento de carga no grid de agentes para gerência de redes

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2011As atividades relacionadas ao gerenciamento de redes têm se tornado cada vez mais complexas devido ao crescimento das redes tanto em número de dispositivos como na variedade dos mesmos. Atualmente, o grande número de equipamentos existentes nas redes corporativas e a diversidade destes equipamentos tornam os modelos tradicionais de gerência realmente impraticáveis, pois a necessidade destes modelos por recursos de processamento, armazenamento e memória de alto desempenho torna o gerenciamento uma tarefa onerosa. Como alternativa ao modelo centralizado de gerência surgem os modelos distribuídos. Um destes modelos, descrito nesta dissertação, faz uso de agentes autônomos para compor um /grid/ de agentes para a gerência de redes. Neste /grid/ são necessários mecanismos para distribuição de tarefas, balanceamento da carga de trabalho e tolerância à falhas. O principal objetivo desta dissertação foi relizar uma análise do desempenho dos algoritmos english e dutch auction e contract-net na distribuição das tarefas e balanceamento de carga nesta arquitetura. Os resultados finais desta análise mostram que os algoritmos english e dutch auction realizam a distribuição de tarefas de processamento de dados de forma mais eficiente que o contract-net. Isso devido a característica de mudança rápida de disponibilidade de capacidade de processamento que o cenário apresenta. Já na distribuição para armazenamento de dados coletados os três algoritmos tiveram resultados parecidos, pois a capacidade de armazenamento é uma característica que não se altera em um curto espaço de tempo neste cenário

Semantic multi-criteria decision making in autonomous embedded systems

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