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

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

MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL. alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek

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

Intelligens Rendszerek I. Ágensek

Intelligens ágensek. Mesterséges intelligencia február 28.

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

Debreceni Egyetem Matematikai és Informatikai Intézet. 13. Védelem

Számítógépes döntéstámogatás. Bevezetés és tematika

Gyártórendszerek irányítási struktúrái

UML (Unified Modelling Language)

Programozás. Bevezetés. Fodor Attila. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet

A kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia

Kommunikációs rendszerek teljesítőképesség-vizsgálata

Autóipari beágyazott rendszerek. Integrált és szétcsatolt rendszerek

Intelligens ágensek Mesterséges Intelligencia rendszertechnikai gyökerei

Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft

Objektumorientált paradigma és programfejlesztés Bevezető

Informatika. 3. Az informatika felhasználási területei és gazdasági hatásai

Hálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás.

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

Bevezetés a párhuzamos programozási koncepciókba

Valószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal

Önálló labor feladatkiírásaim tavasz

Programozási technológia

Hálózati ismeretek. Az együttműködés szükségessége:

IKT trendek és tapasztalatok a BME szemszögéből

Mesterséges Intelligencia (MI)

Mi legyen az informatika tantárgyban?

Bevezetés a kvantum informatikába és kommunikációba Féléves házi feladat (2013/2014. tavasz)

TDK tájékoztató Gazdaságinformatika Intézeti Tanszék szeptember

Modell alapú tesztelés mobil környezetben

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE

Integrált gyártórendszerek. Ágens technológia - ágens rendszer létrehozása Gyakorlat

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Mobil technológiák és alkalmazások

Intelligens Elosztott Rendszerek. Dobrowiecki Tadeusz és Eredics Péter, Gönczy László, Pataki Béla és Strausz György közreműködésével

Összeállította Horváth László egyetemi tanár

A gyártási rendszerek áttekintése

Szenzorokra épülő adaptív rendszermodell

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

Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában

Objektumorientált paradigma és a programfejlesztés

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

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs

4. Lokalizáció Magyar Attila

Heterogén módszereket alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek

Adaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával

ISA szimulátor objektum-orientált modell (C++)

Döntéstámogatás terepi gyakorlatokon

Marketing Megfeleljen a vásárlók igényeinek nyereséges módon

Java programozási nyelv 4. rész Osztályok II.

Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem

őszi kezdés ETF I. félév ősz II. félév tavasz III. félév ősz IV. félév tavasz ea gy k kr ea gy k kr ea gy k kr ea gy k kr Alapozó ismeretek

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

Takács Árpád K+F irányok

Érzékelők az autonóm járművekben

"A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik."

Elektronikus Almanach

Ember és robot együttműködése a gyártásban Ipar 4.0

Mesterséges Intelligencia MI

Informatika a valós világban: a számítógépek és környezetünk kapcsolódási lehetőségei

Madarassy László, mérnök, BME - Mobil Innovációs Központ. lmadarassy@mik.bme.hu

IoT alapú mezőgazdasági adatgyűjtő prototípus fejlesztési tapasztalatok

A Java EE 5 plattform

A döntéstámogatás területén a 90-es évek főárama a tudásbázisú rendszerek fejlesztése. A tudásbázisú rendszer az első olyan döntéstámogató módszer, am

Bánsághi Anna 2014 Bánsághi Anna 1 of 31

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS HATÁRTERÜLETEI

Objektum orientált programozás Bevezetés

Megoldások a tehergépjárműpihenők parkolóhely előrejelző rendszereire

Valós idejű kiberfizikai rendszerek 5G infrastruktúrában

Java I. A Java programozási nyelv

Java VI. Egy kis kitérő: az UML. Osztály diagram. Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás:

OTKA nyilvántartási szám: T ZÁRÓJELENTÉS

Vé V g é r g e r h e a h j a tá t s á i s s z s ál á ak a Runnable, Thread

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

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

Programozás. C++ osztályok. Fodor Attila. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

Programozás I. 1. gyakorlat. Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar

Autóipari beágyazott rendszerek. Local Interconnection Network

Mesterséges Intelligencia MI

Számítógépes döntéstámogatás. Fogalmakat is kezelni tudó számítógépes döntéstámogatás A DoctuS rendszer

A XXI. század módszerei a könyvvizsgálók oktatásában avagy a digitális kompetenciák és digitális tanulás fejlesztése

Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető

Digitális írástudás kompetenciák: IT alpismeretek

2006. szeptemberétől. kódja

AZ AUTONÓM KÖZÚTI JÁRMŰVEK TESZTELÉSI ÉS VALIDÁLÁSI KIHÍVÁSAI

Az irányítástechnika alapfogalmai Irányítástechnika MI BSc 1

Java Server Pages - JSP. Web Technológiák. Java Server Pages - JSP. JSP lapok életciklusa

Zárójelentés. Az autonóm mobil eszközök felhasználási területei, irányítási módszerek

A személyre szabás lehetőségei az internet és a mobiltelefon korában

Concurrency in Swing

Néhány gondolat a projekt menedzsment kommunikációjához

Programozási nyelvek Java

ÉPÜLETEK TŰZVÉDELME A TERVEZÉSTŐL A BEAVATKOZÁSIG TUDOMÁNYOS KONFERENCIA A BIM és a tűzvédelem The BIM and the fire protection

Épületenergetika és épületmechatronika

DCOM Áttekintés. Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék. Ficsor Lajos DCOM /1

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.

JUnit. JUnit használata. IDE támogatás. Parancssori használat. Teszt készítése. Teszt készítése

Logisztikai szimulációs módszerek

Átírás:

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

Áttekintés Ágensek és multi-ágens rendszerek Definíciók Típusaik Környezeteik Kommunikációjuk Ágensfejlesztői környezetek Alkalmazási területek Starkné Werner Ágnes: Mesterséges intelligencia, Veszprémi Egyetemi Kiadó, 2004

Mi az az ágens? MI programként, eszközként fogható fel (az 1990-es évek elején vált ismerté) Kutató robot Helyesírás ellenőrző program Ember beavatkozik Környezet ÁGENS érzékelők+ beavatkozók érzékel

Általánosan bármi lehet ágens, ami bizonyos fokú önállósággal bír, valamilyen környezet veszi körül és reaktív, vagyis érzékeli környezetét és reagál az abban bekövetkező változásokra.

A ma leginkább fejlődő ágensek elsődleges típusai közé tartoznak az Internetes ágensek, az elektronikus kereskedelmi ágensek, üzleti alkalmazások ágensei, interfész ágensek, adatbányászati ágensek. Az ágens alkalmazásokat kiszolgáló főbb technológiák a tudásbázisú rendszerek, a gépi tanulás, az elosztott rendszerek, az ágensek közötti kommunikáció nyelvei.

Az ideális ágens Ideális ágens fő tulajdonságai Képes a környezetére hatni cselekvések végrehajtása, mozgás,... Képes a környezetét észlelni szenzorok, radar,... Egyéb lehetséges tulajdonságok Képes a többi ágenssel kommunikálni Jelezni a helyzetét, megosztani a tudását,... Cél(ok) által vezérelt A-ból B-be eljutni, megnyerni a játszmát,... Vannak saját erőforrásai Memória, tudásbázis, robotkar, következtető gép,...

Az ideális ágens Környezetéről csak részleges információkkal rendelkezik Például csak a közvetlen környezetét látja Képességek birtokában van és szolgáltatásokat tud nyújtani Képességek (saját maga számára): mozgás, következtetés,... Szolgáltatások (a többi ágens számára): információmegosztás,... Képes önmagát reprodukálni Például szoftverágens esetében Céljai elérése érdekében cselekszik Mattot ad egy sakkjátszmában, a padlón a koszos részt tisztítja,...

Az ideális ágens Nem minden ágens ideális Feladathoz ez nem mindig kell Egy tisztítórobot nem tudja önmagát reprodukálni nem is szükséges Észlelés + beavatkozás képessége a legfontosabb

Gyenge definíció gyakorlati minimum Beágyazottság, Reaktivitás, Autonómia, Helyzetfüggőség.

Erős definíció Az erős definíciónak megfelelő ágensek Az er s definíciónak megfelel ágensek rendelkeznek a gyenge definíció tulajdonságaival. Ezen felül racionálisak, valamint formálisan és implementált módon is használják azokat az alább értelmezett fogalmakat, amelyeket emberre is alkalmazunk (tanulás, alkalmazkodó képesség, személyiség, érzelem stb).

Multi-ágens rendszer részei: Multi-ágens rendszerek Egy környezet (E) (gyakorlatilag egy kiterjedéssel rendelkező tér). Objektumok (O) halmaza, amik ebben a környezetben léteznek. (ideális) ágensek (A) halmaza, A O, az (ágensek speciális objektumok). Műveletek (Op) halmaza, A ágensek ezek segítségével érzékelnek és beavatkoznak. Objektumok közötti relációk halmaza. R OxO. Környezet sajátosságait leíró szabályok, műveletek

Típusai Számuk szerint kevés, de intelligens ágensekből álló rendszerek, ezek általában egy feladatra koncentrálnak. Számuk szerint sok, de kevésbé intelligens ágensekből álló rendszerek, ezeket inkább szimulációkra használják. Homogén: az ágensek egyformák Heterogén: az ágensek különbözőek

Multi-ágens rendszerek Fontos tulajdonságok: Koordináció Kooperáció Kommunikáció

Multi-ágens rendszer (környezet)

Reflexszerű ágensek Csak a belső szabályok vezérlik Egyszerűek és gyorsak Kis feladatok ellátására Példa: Helyesírásellenőrző, adatgyűjtő ágens

Reflexszerű ágensek Reflexszerű ágensek Érzékelők Hogy néz ki most a világ? Szabályok Milyen cselekvéseket kell most végrehajtani? Beavatkozók Környezet

Belső állapottal rendelkező ágensek Reflexszerű ágens, eltárolt belső állapottal rendelkezik. A belső állapot az ágens előző észleléseinek következménye. Példa: Autóvezető ágens

Belső állapottal rendelkező ágensek Érzékelők Reflexszerű ágens + belső állapot Belső állapot Hogy néz ki most a világ? Környezet Szabályok Milyen cselekvéseket kell most végrehajtani? Beavatkozók

Célorientált ágensek Van célja, ennek elérése érdekében tervet készít, mielőtt cselekedne Példa: sakkozó program, alkatrészfelszedő robot

Célorientált ágensek Érzékelők Belső állapot Lehetséges cselekmények következményei Célok Hogy néz ki most a világ? Hogyan fog kinézni a világ, ha A cselekvést hajtom végre? Milyen cselekvéseket kell most végrahajtani? Beavatkozók Környezet

Hasznosságorientált ágensek Hasznossági függvény: Állapotot (vagy azok sorozatát) valós számmá képez le, így két állapot összehasonlíthatóvá válik Lehet választani a célok között Meghatározható, hogy egy adott céltól milyen messze van az ágens A hasznossági függvényt felhasználva hoz döntéseket, készít tervet Tipikusan akkor, ha több cél van, amik közül választani kell (a célokat hasznosság alapján kiértékeli) Példa: Olajfinomító-vezérlő rendszer, tőzsdei részvényvásárló ágens

Hasznosságorientált ágensek Érzékelők Belső állapot Hogy néz ki most a világ? Célorientált ágens, hasznossági függvénnyel Környezet Lehetséges cselekmények következményei Hogyan fog kinézni a világ, ha A cselekvést hajtom végre? Ez milyen hasznossággal jár számomra? Célok Milyen cselekvéseket kell most végrehajtani? Beavatkozók

Ágensek egymással való kapcsolatteremtésére Ágens kommunikáció FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents Agent Communication Language) Ágens kommunikációs szabvány Üzenet részei: küldő, címzett(ek), kommunikációs szándék (KÉRÉS, LEKÉRDEZÉS, ), tartalom, válaszcím, nyelv, kapcsolat azonosító,...

Ágens környezetek Hozzáférhető/nem hozzáférhető Az ágens számára a teljes környezet látható vagy nem látható. Determinisztikus/nemdeterminisztikus Determinisztikus: a környezetet előző állapota és az ágens cselekvései egyértelműen meghatározzák. Nemdeterminisztikus: a cselekvések és az előző állapot mellett van(nak) más faktorok is, amik meghatározzák a környezetet.

Epizódszerű/nem epizódszerű Ágens környezetek Epizódszerű: A környezet állapotai nincsenek hatással egymásra, az ágensnek nem kell előre gondolkodnia. Statikus/dinamikus Statikus: ha a környezet állandó, miközben az ágens gondolkozik a következő cselekvésén. Dinamikus: ha a környezet folyamatosan változhat.

Ágens környezetek Diszkrét/folytonos környezet Diszkrét vagy folytonos állapotokból, elemekből épül fel a környezet (táblajáték, autóvezetés).

JADE ágensfejlesztői környezet Tulajdonságai Szabadfelhasználású Java-alapú Ágensek felhasználó/fejlesztő által készített Java objektumok, amiket a JADE-be lehet illeszteni http://jade.tilab.com/

JADE ágensfejlesztői környezet

JADE ágensfejlesztői környezet Minden ágens egy Java objektum import jade.core.agent; public class HelloWorldAgent extends Agent { } protected void setup() { } System.out.println( Hello World! my name is +getaid().getname());

JADE ágensfejlesztői környezet Standard ágensek, alapvető feladatok ellátására AMS (Agent Management System) Ágensek futtatása és felügyelete RMA (Remote Monitoring Agent) Ágensek távfelügyelete DF (Directory Facilitator) Ágensek szolgáltatásainak kezelése

Főbb tulajdonságai Java alapú REPAST (REcursive Porous Agent Simulation Toolkit) Ágensek itt is Java objektumok Eclipse-be integrálható http://repast.sourceforge.net Ágensek típusai, viselkedés megegyezik a JADE-el Kommunikáció nem támogatott, de kifejleszthető.

REPAST (REcursive Porous Agent Simulation Toolkit)

Ágensek alkalmazásai (www.agent.ai) Információs ágensek Internet- és www-ágensek (clusty.com) Ágensek az elektronikus kereskedelemben (ebay.de) Interfész ágensek Partnerszerű kapcsolat (modellezés, önállóan ajánlanak fel funkciókat, végeznek el feladatokat ) Perszonalizáció (felhasználó igényeihez való alkalmazkodás ) Multi-modalitás (kép, hang, egyéb kommunikáció pl. gesztusok ) Orr-egér, szem-egér

Asszisztensek Ágensek alkalmazásai Elektronikus levelek kezelése, osztályozása Intelligens határidőnaplók Oktató ágensek Ágens alapú szimulációk Mesterséges élet (Physis, Egri-Nagy Attila) Mesterséges ágensek (számítógépes szimulációk, hardver-eszközök, robotok ) Raj-intelligencia Kvantum számítógépek (Hugo de Garis, Richard Feynman)

Ágensek alkalmazásai Szoftvertechnológiai alkalmazások Nyílt rendszerek építése Mobil ágensek (mobil kód, chipkártyát alkalmazó rendszerek, elektronikus kereskedelem ) Intelligens épületek www.futurelife.ch

Közlekedési szimuláció ágensekkel Cél: közlekedési helyzetek szimulációja Csomópontok jobb tervezése Valójában egy számítógépes program Ágensek = járművek Környezet = közlekedési utak, csomópontok, autópálya

Közlekedési szimuláció ágensekkel Megvalósítás Java alapú rendszer Ágensek külön objektumok, amiket a program futtat, valamint Információkkal szolgál nekik a környezet állapotáról A döntéseik alapján mozgatja őket a környezetükben

Közlekedési szimuláció ágensekkel

RE