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Formalização da comunicação de conhecimentos probabilísticos em sistemas multiagentes : uma abordagem baseada em lógica probabilística

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Formalização da comunicação de conhecimentos probabilísticos em sistemas multiagentes : uma abordagem baseada em lógica probabilística

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Título Formalização da comunicação de conhecimentos probabilísticos em sistemas multiagentes : uma abordagem baseada em lógica probabilística
Autor Gluz, Joao Carlos
Orientador Vicari, Rosa Maria
Data 2005
Nível Doutorado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto Agentes inteligentes
Inteligência artificial
Sistemas multiagentes
Resumo Durante os últimos anos as áreas de pesquisa sobre Agentes Inteligentes, Sistemas Multiagentes e Comunicação entre Agentes têm contribuído com uma revolução na forma como sistemas inteligentes podem ser concebidos, fundamentados e construídos. Sendo assim, parece razoável supor que sistemas inteligentes que trabalhem com domínios probabilísticos de conhecimento possam compartilhar do mesmo tipo de benefícios que os sistemas mais tradicionais da Inteligência Artificial receberam quando adotaram as concepções de agência, de sistemas compostos de múltiplos agentes e de linguagens de comunicação entre estes agentes. Porém, existem dúvidas não só sobre como se poderia escalar efetivamente um sistema probabilístico para uma arquitetura multiagente, mas como se poderia lidar com as questões relativas à comunicação e à representação de conhecimentos probabilísticos neste tipo de sistema, principalmente tendo em vista as limitações das linguagens de comunicação entre agentes atuais, que não permitem comunicar ou representar este tipo de conhecimento. Este trabalho parte destas considerações e propõe uma generalização do modelo teórico puramente lógico que atualmente fundamenta a comunicação nos sistemas multiagentes, que será capaz de representar conhecimentos probabilísticos. Também é proposta neste trabalho uma extensão das linguagens de comunicação atuais, que será capaz de suportar as necessidades de comunicação de conhecimentos de natureza probabilísticas. São demonstradas as propriedades de compatibilidade do novo modelo lógico-probabilístico com o modelo puramente lógico atual, sendo demonstrado que teoremas válidos no modelo atual continuam válidos no novo modelo. O novo modelo é definido como uma lógica probabilística que estende a lógica modal dos modelos atuais. Para esta lógica probabilística é definido um sistema axiomático e são demonstradas sua correção e completude. A completude é demonstrada de forma relativa: se o sistema axiomático da lógica modal original for completo, então o sistema axiomático da lógica probabilística proposta como extensão também será completo. A linguagem de comunicação proposta neste trabalho é definida formalmente pela generalização das teorias axiomáticas de agência e comunicação atuais para lidar com a comunicação de conhecimentos probabilísticos e pela definição de novos atos comunicativos específicos para este tipo de comunicação. Demonstra-se que esta linguagem é compatível com as linguagens atuais no caso não-probabilístico. Também é definida uma nova linguagem para representação de conteúdos de atos de comunicação, baseada na lógica probabilística usada como modelo semântico, que será capaz de expressar conhecimentos probabilísticos e não probabilísticos de uma maneira uniforme. O grau de expressibilidade destas linguagens é verificado por meio de duas aplicações. Na primeira aplicação demonstra-se como a nova linguagem de conteúdos pode ser utilizada para representar conhecimentos probabilísticos expressos através da forma de representação de conhecimentos probabilísticos mais aceita atualmente, que são as Redes Bayesianas ou Redes de Crenças Probabilísticas. Na outra aplicação, são propostos protocolos de interação, baseados nos novos atos comunicativos, que são capazes de atender as necessidades de comunicação das operações de consistência de Redes Bayesianas secionadas (MSBNs, Multiple Sectioned Bayesian Networks) para o caso de sistemas multiagentes.
Tipo Tese
URI http://hdl.handle.net/10183/5896
Arquivos Descrição Formato
000477420.pdf (1.577Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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