Systemy wieloagentowe 1000-2D10SW
Autonomiczni agenci i systemy, czy ogólniej środowiska wieloagentowe, reprezentują współczesny sposób projektowania i implementacji złożonych inteligentnych systemów komputerowych. Agent jest jednostką obliczeniową, taką jak program komputerowy lub robot, zdolną do obserwowania środowiska i wpływania na nie poprzez wykonywanie akcji, na ogół w ramach współpracy z ludźmi lub innymi agentami.
Akcje agenta są autonomiczne, a jego inteligencja przejawia się w umiejętności elastycznego i racjonalnego reagowania na różnorodne, często nieprzewidywalne, sytuacje zachodzące w środowisku oraz w zdolności do podejmowania inicjatywy, gdy zachodzi taka potrzeba. W systemie wieloagentowym, agent jako jednostka interaktywna, powinien mieć możliwość pracy zespołowej z innymi agentami i/lub ludźmi. Dlatego też o sile systemów wieloagentowych decydują złożone wzorce interakcji. Kluczowym przykładem jest tutaj współpraca, gdy grupa podejmuje wspólne wysiłki aby osiągnąć złożony cel, który jest poza indywidualnym zasięgiem.
Założenie autonomiczności agenta wymaga wprowadzenia mechanizmów alokacji zasobów, wspólnego podziału dóbr czy wspólnego podejmowania decyzji wywodzących się z teorii gier, teorii wyboru społecznego i mechanism design. Mechanizmy takie, wykorzystując założenie o racjonalności agentów, mogą wymusić określone własności zachowań agentów lub efektów interakcji.
Tematyka seminarium będzie obejmować:
1. Metody osiągania porozumienia w systemach wieloagentowych:
- aukcje,
- negocjacje.
2. Wspólne podejmowanie decyzji
- głosowanie i inne procedury agregacji preferencji.
3. Schematy interakcji w systemach wieloagentowych:
- wspólne rozwiązywanie problemów,
- metody koordynacji działań.
4. Język komunikacji w systemach wieloagentowych.
5. Ontologie, czyli specyfikacja hierarchii pojęć, których dotyczą komunikaty.
6. Współczesne środowiska programistyczne i platformy do tworzenia agentów (np. FIPA, JASON, JADE).
- oraz inne.
Praca magisterska na tym seminarium może mieć charakter:
- praktyczny (np. rozszerzenie istniejącego systemu o dodatkową funkcjonalność, rozszerzenie lub usprawnienie istniejącego mechanizmu negocjacji) lub
- teoretyczny (np. opracowanie formalnego modelu specyficznego typu agenta, przeanalizowanie lub stworzenie mechanizmu alokacji zasobów bądź agregacji preferencji w określonych okolicznościach).
Podczas spotkań będziemy też omawiać nowe pozycje literatury.
Rodzaj przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza:
1. Ma pogłębioną wiedzę w dziedzinie systemów wieloagentowych, oraz metod stosowanych w systemach inteligentnych.
Umiejętności:
1. Posiada pogłębioną umiejętność przygotowania wystąpień ustnych, w języku polskim i języku obcym, w zakresie informatyki lub w obszarze leżącym na pograniczu różnych dyscyplin naukowych (K_U11).
2. Potrafi opisywać wybrane problemy informatyczne i ich rozwiązania w sposób zrozumiały dla nieinformatyka; potrafi przygotować prezentację (artykuł) z użyciem narzędzi informatycznych (K_U12).
3. Potrafi przygotować (także w języku angielskim) opracowanie naukowe z wybranej dziedziny informatyki (K_U13).
4. Ma umiejętności językowe w zakresie informatyki zgodne z wymaganiami określonymi dla poziomu B2+ Europejskiego Systemu Opisu Kształcenia Językowego (K_U14).
5. Potrafi określić kierunki dalszego uczenia się i zrealizować proces samokształcenia (K_U15).
Kompetencje:
1. Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia, w tym zdobywania wiedzy pozadziedzinowej (K_K01).
2. Potrafi precyzyjnie formułować pytania, służące pogłębieniu własnego zrozumienia danego tematu (w szczególności w kontaktach z nieinformatykiem) lub odnalezieniu brakujących elementów rozumowania (K_K02).
3. Potrafi pracować zespołowo, w tym w zespołach interdyscyplinarnych; rozumie konieczność systematycznej pracy nad wszelkimi projektami, które mają długofalowy charakter (K_K03).
4. Potrafi formułować opinie na temat podstawowych zagadnień informatycznych (K_K06).
5. Rozumie potrzebę systematycznego zapoznawania się z czasopismami naukowymi i popularnonaukowymi w celu poszerzania i pogłębiania wiedzy (K_K08).
Kryteria oceniania
Przedstawienie wymaganej liczby referatów, przesłanie (i ew. poprawienie wg uwag) ich wersji elektronicznej oraz konspektów.
Aktywność na zajęciach.
Spełnienie warunków formalnych (zatwierdzenie tematu pracy magisterskiej na 1. roku, złożenie pracy magisterskiej na 2. roku).
Literatura
1. G. Weiss (ed), Multiagent systems. A modern approach to Distributed Artificial Intelligence.
2. M. Wooldridge, An Introduction to Multiagent Systems.
3. B. Dunin-Keplicz, R. Verbrugge, Teamwork in Multiagent Ssytems. A formal Approach.
4. S. Kraus, Strategic negotiation in multiagent environments
5. M. Fasli, Agent Technology for E-commerce.
Ponadto, współczesna literatura z tej dziedziny, w tym czasopisma naukowe i dane z Internetu. Szczegóły przedstawią prowadzący na pierwszych zajęciach.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: