Autor(es): Junior, Carlos António Batista Lopes
Data: 2014
Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10400.21/4412
Origem: Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa
Assunto(s): Agentes inteligentes; Modelos de agentes híbridos; Aprendizagem por reforço; Intelligent agentes; Hybrid agent models; Reinforcement learning
Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia
A integração de reacção e deliberação é um dos aspectos centrais em modelos de agentes inteligentes, nomeadamente em modelos de agente híbridos. O conceito de agente inteligente híbrido, surgiu nos anos 90, numa tentativa de combinar o melhor de dois mundos, após o percurso da inteligência artificial ter passado pelos paradigmas hierárquico e reactivo. Este tipo de agente é composto principalmente por duas camadas: reactiva e deliberativa. A camada reactiva reage a estímulos do ambiente enquanto a deliberativa tem um carácter pró-activo, utilizando um modelo interno para gerar planos de alto nível. Nesta dissertação propõe-se um modelo de agente inteligente híbrido constituído por uma camada adicional de carácter adaptativo. Essa camada tem por objectivo disponibilizar um nível de competência, no qual o agente tem capacidade de aprender com a experiência, complementando as competências nos níveis reactivo e deliberativo. A arquitectura do modelo de agente proposto tem uma organização vertical, onde somente a camada reactiva interage com o ambiente. Esta é responsável por adquirir a percepção e gerar uma acção resultante da composição de vários comportamentos. Já a camada adaptativa recebe a percepção da camada reactiva e efectua uma discretização, que irá suportar a aprendizagem resultante da interacção com o ambiente, de modo a complementar a camada reactiva nas suas limitações. Por último, a camada deliberativa recebe a percepção do nível hierárquico inferior, com base na qual gera uma representação interna do mundo para suporte dos mecanismos deliberativos. Deste modo, pretende-se ter um modelo agente capaz de responder às necessidades deoperação em tempo real em cenários complexos e dinâmicos.
Abstract: The integration of reaction and deliberation is one of the main aspects in intelligent agent models, namely in hybrid agent models. The concept of hybrid intelligent agents emerged during the 90’s, in attempt to combine the best of both worlds after the area of artificial intelligence passed through the hierarchical and reactive paradigms. These kinds of agents are mainly composed of two layers: reactive and deliberative. The reactive layer reacts to stimuli while the deliberative layer has a proactive characterusing an internal model to generate higher level plans. In this document a hybrid intelligent agent model is proposed, composed by an additional layer of adaptive character. This layer aims to provide a level of competencein which the agent has ability to learn from experience, complementing the abilities in reactive and deliberative layers. The proposed model’s architecture has a vertical organization, in which only the reactive layer interacts with the environment. This layer is responsible for acquiring perception and generating actions as a result of the composition of many behaviors. The adaptive layer receives the perception from the reactive layer and performs a discretization which will support learning resulting from interaction with the environment, so it complements the reactive layer in their limitations. Lastly, the deliberative layer receives the perception from a hierarchical lower level, in which generates a world inner representation to support the deliberative mechanisms. In this way, the aim is to obtain an agent model capable of responding to real-time requirements of operation in complex and dynamic environments.
