Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet. Intelligens ágensek. Dr. Seebauer Márta. főiskolai tanár

Hasonló dokumentumok
Intelligens ágensek. Mesterséges intelligencia február 28.

Intelligens Rendszerek I. Ágensek

Ágens technológiák. Starkné dr. Werner Ágnes Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia (MI)

MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL. alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek

Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik

Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek Ágensek, multi ágens rendszerek, tanuló ágensek p. 1/43

Megerősítéses tanulás 2. előadás

1. Informatikai trendek, ágensek, többágenses rendszerek. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

Korszerű információs technológiák

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.

Ágensek. Mesterséges intelligencia II MEMO_01. Pletl

Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet

Szenzorokra épülő adaptív rendszermodell

end function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t..

Táblázatok fontosabb műveletei 1

Orvosi készülékekben használható modern fejlesztési technológiák lehetőségeinek vizsgálata

Irányítástechnikai alapok. Zalotay Péter főiskolai docens KKMF

Intelligens Rendszerek

Érzékelők az autonóm járművekben

Informatika. 3. Az informatika felhasználási területei és gazdasági hatásai

SZOLGÁLTATÁSI FOLYAMATOK LOGISZTIFIKÁLÁSÁNAK MATEMATIKAI MODELLJE MATHEMATICAL MODELL OF THE LOGISTIFICATION OF SERVICE FLOWS

Az irányítástechnika alapfogalmai Irányítástechnika MI BSc 1

Mobil technológiák és alkalmazások

A mesterséges intelligencia alapjai, alapelvek

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

2. Milyen értéket határoz meg az alábbi algoritmus, ha A egy vektor?. (2 pont)

Objektumorientált paradigma és programfejlesztés Bevezető

Navigáci. stervezés. Algoritmusok és alkalmazásaik. Osváth Róbert Sorbán Sámuel

Forgalmi modellezés BMEKOKUM209

Mesterséges Intelligencia MI

Párhuzamos programozási platformok

HU Egyesülve a sokféleségben HU A8-0005/4. Módosítás

Párhuzamos programozási platformok

Autonóm jármű forgalomszimulátorba illesztése

Új műveletek egy háromértékű logikában

Intelligens Ágensek Evolúciója (Evolution of Intelligent Agents) Készítette: Kovács Dániel László Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem V il l

Az operációs rendszer szerkezete, szolgáltatásai

NGB_IN040_1 SZIMULÁCIÓS TECHNIKÁK dr. Pozna Claudio Radu, Horváth Ernő

B Biology Biológiai mintára készített, E Electronics elektronikusan működtetett, A Aesthetics esztétikusan kivitelezett, M Mechanics mechanikák.

Norway Grants. Az akkumulátor mikromenedzsment szabályozás - BMMR - fejlesztés technológiai és műszaki újdonságai. Kakuk Zoltán, Vision 95 Kft.

Szoftverarchitektúrák 3. előadás (második fele) Fornai Viktor

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE

Dr. Schuster György február / 32

Az irányítástechnika alapfogalmai

Objektumorientált paradigma és a programfejlesztés

1. Digitális írástudás: a kőtáblától a számítógépig 2. Szedjük szét a számítógépet 1. örök 3. Szedjük szét a számítógépet 2.

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

Térinformatika. Térinformatika. GIS alkalmazói szintek. Rendszer. GIS funkcionális vázlata. vezetői szintek

Pay As You Drive. Annyit fizetsz, amennyit vezetsz

Adaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával

MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc. Debrecen,

FIGYELEM ELŐADÁS ELŐTTED

Struktúra nélküli adatszerkezetek

Rubin SPIRIT TEST. Rubin firmware-ek és hardverek tesztelése esettanulmány V1.0. Készítette: Hajnali Krisztián Jóváhagyta: Varga József

A digitális analóg és az analóg digitális átalakító áramkör

Debreceni Egyetem Matematikai és Informatikai Intézet. 13. Védelem

Intelligens biztonsági megoldások. Távfelügyelet

Adatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)

Radio/ZigBee technológia: rugalmas megoldás a kényelmes otthonért

Objektum orientált programozás Bevezetés

Absztrakció. Objektum orientált programozás Bevezetés. Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás:

C++ programozási nyelv

8. FELADAT: AUTOMATIKUS IRÁNYÍTÁSI RENDSZEREK

MS ACCESS 2010 ADATBÁZIS-KEZELÉS ELMÉLET SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1

A korszerű HR rendszer

Pilis Város Önkormányzata részére

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Intelligens ágensek Mesterséges Intelligencia rendszertechnikai gyökerei

Algoritmusok helyességének bizonyítása. A Floyd-módszer

Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az

Algoritmusok vektorokkal keresések 1

Mesterséges Intelligencia (MI)

Járműinformatika A jármű elektronikus rendszerei

Automatizált Térfigyelő Rendszer. Sensor Technologies Kft

Autonóm járművek városi közlekedésének kihívásai

A forgalomsűrűség és a követési távolság kapcsolata

Osztálytervezés és implementációs ajánlások

A mesterséges intelligencia alapjai

Osztálytervezés és implementációs ajánlások

OOP. Alapelvek Elek Tibor

2. Visszalépéses stratégia

Informatika érettségi vizsga

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

Összeadás BCD számokkal

4. Lokalizáció Magyar Attila

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0

Adatszerkezetek 1. előadás

Irányítástechnika 12. évfolyam

Kooperatív Intelligens Közlekedés Rendszerek építőelemei

A személyközlekedés minősítési rendszere

Programozási módszertan. A gépi tanulás alapmódszerei

Speciális adatszerkezetek. Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Tömbök. Tömbök/2. N dimenziós tömb. Nagyméretű ritka tömbök

Formális módszerek GM_IN003_1 Program verifikálás, formalizmusok

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1


Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Speciális adatszerkezetek. Tömbök. Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek

Autóipari beágyazott rendszerek. Komponens és rendszer integráció

Átírás:

Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet Intelligens ágensek Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@szgti.bmf.hu

Ágens Ágens (agent) bármi lehet, amit úgy tekinthetünk, hogy érzékelők (sensors) segítségével érzékeli a környezetét és beavatkozó szervei (effectors) segítségével megváltoztatja azt. Környezet Érzékel Beavatkozik Érzékelők Ágens Beavatkozók

Ágensnek tekinthető-e egy óra? Időzóna érzékelése Aktuális idő kijelzése Ágens Környezet

A racionális ágens A racionális ágens helyesen cselekszik. Az racionális ágens jellemzői beépített tudás a környezetről a cselekvések, amelyeket az ágens képes végrehajtani sikeresség fokát mérő a teljesítménymérték (perfomance measure) teljes észlelési történet (percept sequence), minden, amit az ágens eddig megfigyelt. Az ideális racionális ágens minden egyes észlelési sorozathoz a benne található tények és a beépített tudás alapján minden elvárt dolgot megtesz a teljesítményérték maximumon tartásáért. Tervezési módszer - annak meghatározása, hogy egy adott észlelési sorozathoz az ágens mely cselekvés sorozatot rendelje hozzá. Ha az ágens cselekedetei csak a beépített tudáson alapulnak, akkor az ágens nem autonóm. Egy rendszer olyan mértékig autonóm, amennyire a viselkedését saját tapasztalatai határozzák meg.

Intelligens ágensek jellemzői Autonóm Hatékony Célorientált Folyamatos működésű Kommunikatív Öntanuló Mobil Személyiség

Az intelligens ágensek struktúrája Ágens = Architektúra + Program Ágens program függvény, amely megvalósítja az észlelések és a cselekvések közötti leképezést. Architektúra - bármely számító eszköz, amelyen az adott ágens program fut: univerzális számítógép, speciális célhardverrel kiegészítve, tartalmazhat egyéb szoftvereket is.

Szoftver ágensek Microsoft Office-Assistent

Hardver ágensek RoboCup 2002 Fukuoka/Busan 2002. Június 19-25. Honda ASIMO Robotok

Legáltalánosabb ágens program function AGENS(eszleles) returns cselekves static: memoria /*az ágens ismerete a világról*/ memoria MEMORIA_FRISSITES (memoria, eszleles) cselekves LEGJOBB_CSELEKVES_KIVALASZTAS (memoria) memoria MEMORIA_FRISSITES (memoria, cselekves) return cselekves A cél, a környezet és a teljesítményértékelés nem része a programnak, azokat kívülről alkalmazzuk.

Tábla vezérlésű ágens program function TABLA_VEZERLESU_AGENS(eszleles) returns cselekves static: eszlelesek /*kezdetben üres*/ tabla /*az észlelések, indexelik, kezdetben teljesen feltöltött*/ csatold az eszleles-t az eszlelesek vegere cselekves KIKERESES (eszlelesek, tabla) return cselekves Hátrányok: 1. Kombinatorikus robbanás 2. Hosszú fejlesztési folyamat a tábla összeállítása. 3. Az ágens nem autonóm 4. Bizonyos tanulási funkció esetén hosszú újraindexelési folyamat

Ágenstípus Taxisofőr Észlelések kép (kamerák) hang (mikrofon) sebesség (sebességmérő) pozíció (GPS) távolság (radar) Cselekvések irányváltoztatás (kormány) gyorsítás (gázpedál) fékezés (fékpedál) közlések (hangszóró) Célok biztonságos, gyors, szabályos kényelmes közlekedés maximális haszon Környezet utak forgalom gyalogosok utasok Példa: Taxi ágens

Ágens típusok Egyszerű reflexszerű ágens A világot nyomon követő ágensek Célorientált ágensek Hasznosságorientált ágensek

Reflexszerű ágens Cselekvés Beavatkozók Milyen cselekvéseket kell most végrehajtanom? Feltétel-cselekvés szabályok Környezet Érzékelés Érzékelők Hogyan néz ki most a világ?

Reflexszerű ágens programja function REFLEXSZERU_AGENS(eszleles) returns cselekves static: szabalyok /*feltétel-cselekvés szabályok halmaza*/ allapot BEMENET_FELDOLGOZAS (eszleles) szabaly SZABALY_ILLESZTES (allapot, szabalyok) cselekves SZABALY_CSELEKVES (szabaly) return cselekves Hátrány Csak akkor működik, ha a helyes döntés meghozható az észlelés alapján. Nem tartja nyilván a világ változásait és a saját hatását a környezetére.

A világot nyomon követő ágens Cselekvés Beavatkozók Milyen cselekvéseket kell most végrehajtanom? Feltétel-cselekvés szabályok Környezet Mit okoznak a cselekvéseim? Érzékelés Érzékelők Hogyan néz ki most a világ? Hogyan változik a világ? Állapot

A világot nyomon követő ágens programja function REFLEXSZERU_AGENS_BELSO_ALLAPOTTAL(eszleles) returns cselekves static: allapot /* a környezet jelenlegi állapota*/ szabalyok /*feltétel-cselekvés szabályok halmaza*/ allapot ALLAPOT_FRISSITES (allapot, eszleles) szabaly SZABALY_ILLESZTES (allapot, szabalyok) cselekves SZABALY_CSELEKVES (szabaly) allapot ALLAPOT_FRISSITES (allapot, cselekves) return cselekves Hátrány A pillanatnyilag jónak tűnő lépés nem mindig visz közelebb a célhoz

Célorientált ágens Cselekvés Beavatkozók Milyen cselekvéseket kell most végrehajtanom? Célok Környezet Érzékelés Érzékelők Hogyan fog kinézni a világ, ha A cselekvést végrehajtom? Hogyan néz ki most a világ? Mit okoznak a cselekvéseim? Hogyan változik a világ? Állapot

Hasznosságorientált ágens Cselekvés Beavatkozók Milyen cselekvéseket kell most végrehajtanom? Hasznosság Környezet Milyen boldog leszek egy ilyen állapotban? Érzékelés Érzékelők Hogyan fog kinézni a világ, ha A cselekvést végrehajtom? Hogyan néz ki most a világ? Mit okoznak a cselekvéseim? Hogyan változik a világ? Állapot

Környezetek Hozzáférhető Nem hozzáférhető Hozzáférhető, ha az ágens érzékelő berendezései hozzáférnek a környezet teljes állapotához Determinisztikus Nem determinisztikus Determinisztikus, ha a környezet következő állapotát a jelenlegi állapota és az ágens által választott cselekvések egyértelműen meghatározzák. Epizódszerű Nem epizódszerű Epizódszerű, ha az ágens tapasztalatai epizódokra bonthatók, amelyekben az ágens viselkedése nem függ az előző epizódokban elkövetett cselekvésektől. Statikus Dinamikus A környezet dinamikus, ha az megváltozhat, amíg az ágens gondolkodik. Ha a környezet nem változik az idő előre haladtával, de az ágens teljesítménye igen, akkor a környezet szemi-dinamikus. Diszkrét Folytonos A környezet diszkrét, ha létezik az észlelések és a cselekvések világosan definiált véges halmaza.

A környezet programja procedure KORNYEZET_FUTTATAS (allapot, FRISSITO_FV, agensek, befejezes) inputs allapot /* a környezet kezdeti állapota*/ FRISSITO_FV /*a környezetet módosító függvény*/ agensek /*az ágensek egy halmaza*/ befejezes /*egy megadott végállapot ellenőrzése*/ repeat for each agens in agensek do ESZLELES(agens) ESZLELES_BEOLVASASA (agens, allapot) end for each agens in agensek do CSELEKVES(agens) PROGRAM (agens)(eszleles(agens) ) end allapot FRISSITO_FV (cselekvesek, agensek, allapot) until befejezes(allapot)

Környezet program az ágens teljesítményértékelésével procedure KORNYEZET_KIERTEKELES_FUTTATAS (allapot, FRISSITO_FV, agensek, befejezes, TELJESITMENY_FV) returns (pontszamok) local variables: pontszamok /* az agens méretével megegyező vektor*/ repeat for each agens in agensek do ESZLELES(agens) ESZLELES_BEOLVASASA (agens, allapot) end for each agens in agensek do CSELEKVES(agens) PROGRAM (agens)(eszleles(agens) ) end allapot FRISSITO_FV (cselekvesek, agensek, allapot) pontszamok TELJESITMENY_FV (pontszamok, agensek, allapot) until befejezes(allapot) return pontszamok

A következtető ágens általános felépítése Az következtető ágens egy olyan rendszer, amely más ágensek vagy a környezete által generált problémát képes önállóan felismerni és megoldani. Környezet Cselekvés Érzékelés I N T E R A K C I Ó Végrehajtás Ütemező Tervező Vezérlés Információfeldolgozás Tudásbázis Következtető gép Peremfeltételek, teljesítményértékelés, vágyak, célok, figyelmeztetések