Agentes inteligentes difusos: uma ferramenta híbrida para exploração de processos espaciais em zonas costeiras

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.A dinâmica das interações de grupos de usuários com o meio ambiente tem se intensificado a ponto de ameaçar a disponibilidade dos recursos naturais. As previsões para as zonas costeiras, em especial, apontam para o esgotamento de recursos e para a perspectiva de superpopulação. O estudo do impacto de ações humanas nessas zonas por meio de modelos matemáticos apresenta limitações em capturar a natureza da percepção dos atores e em expressar a sua conseqüente distribuição no espaço. A presente tese propõe um modelo de simulação baseado em agentes para a análise de cenários de ocupação de zonas costeiras, a partir da modelagem da percepção espacial desses agentes, construída através de Lógica Difusa. A modelagem baseada em agentes trata-se de novo enfoque para simulações e envolve a reprodução do mundo real em um virtual, onde são conduzidos experimentos. Nesse universo virtual, cada agente é representado como uma entidade independente, capaz de agir localmente, em resposta à sua percepção, comportamento e alterações de parâmetros ambientais. A Lógica Difusa vem sendo empregada com bastante sucesso no manuseio da incerteza associada ao mundo real e permite a utilização de termos lingüísticos em sistemas computacionais. O desenvolvimento de um protótipo possibilitou a comprovação da viabilidade de aplicação do modelo em casos reais, bem como a captura de comportamento real de indivíduos em zonas costeiras. Além disso, a aplicação do modelo em um caso real demonstra o seu poder de previsibilidade e o subsídio a estudos ambientais por meio de simulação computacional, indicando um grande potencial para testes de hipóteses sobre o papel que cada indivíduo representa no funcionamento global de um sistema

Decision-Theoretic Meta-reasoning in Partially Observable and Decentralized Settings

This thesis examines decentralized meta-reasoning. For a single agent or multiple agents, it may not be enough for agents to compute correct decisions if they do not do so in a timely or resource efficient fashion. The utility of agent decisions typically increases with decision quality, but decreases with computation time. The reasoning about one\u27s computation process is referred to as meta-reasoning. Aspects of meta-reasoning considered in this thesis include the reasoning about how to allocate computational resources, including when to stop one type of computation and begin another, and when to stop all computation and report an answer. Given a computational model, this translates into computing how to schedule the basic computations that solve a problem. This thesis constructs meta-reasoning strategies for the purposes of monitoring and control in multi-agent settings, specifically settings that can be modeled by the Decentralized Partially Observable Markov Decision Process (Dec-POMDP). It uses decision theory to optimize computation for efficiency in time and space in communicative and non-communicative decentralized settings. Whereas base-level reasoning describes the optimization of actual agent behaviors, the meta-reasoning strategies produced by this thesis dynamically optimize the computational resources which lead to the selection of base-level behaviors

A belief-desire-intention architechture with a logic-based planner for agents in stochastic domains

This dissertation investigates high-level decision making for agents that are both goal and utility driven. We develop a partially observable Markov decision process (POMDP) planner which is an extension of an agent programming language called DTGolog, itself an extension of the Golog language. Golog is based on a logic for reasoning about action—the situation calculus. A POMDP planner on its own cannot cope well with dynamically changing environments and complicated goals. This is exactly a strength of the belief-desire-intention (BDI) model: BDI theory has been developed to design agents that can select goals intelligently, dynamically abandon and adopt new goals, and yet commit to intentions for achieving goals. The contribution of this research is twofold: (1) developing a relational POMDP planner for cognitive robotics, (2) specifying a preliminary BDI architecture that can deal with stochasticity in action and perception, by employing the planner.ComputingM. Sc. (Computer Science

The Control of Reasoning in Resource-Bounded Agents

Autonomous agents are systems capable of autonomous decision making in real-time environments. Computation is a valuable resource for such decision making, and yet the amount of computation that an autonomous agent may carry out will be limited. It follows that an agent must be equipped with a mechanism that enables it to make the best possible use of the computational resources at its disposal. In this paper, we review three approaches to the control of computation in resource-bounded agents. In addition to a detailed description of each framework, this paper compares and contrasts the approaches, and lists the advantages and disadvantages of each.