Um protótipo de software para simulação de sistemas multiagentes baseados na abordagem de Russell/Norvig e na teoria dos jogos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: SANTOS, Adriano Augusto Addario dos lattes
Orientador(a): TEIXEIRA, Otávio Noura lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
Departamento: Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia - NDAE/Tucuruí
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Software - Desenvolvimento
Inteligência artificial
Agentes inteligentes (Software)
Sistemas multiagentes
Teoria dos jogos
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12569
Resumo: A base para o desenvolvimento da inteligência artificial tem em seu alicerce um conceito primordial – os agentes inteligentes. Estudar, compreender e melhorar o comportamento dessas entidades autônomas são algumas das motivações deste trabalho. Compreender e melhorar o comportamento dessas entidades autônomas são algumas das motivações deste trabalho, o qual busca apresentar um protótipo de software, que viabiliza o estudo dos comportamentos de agentes, utilizando a estrutura proposta por Russell e Norvig e introduzindo uma forma de classificação das estratégias de comportamentos utilizadas em jogos do Dilema do Prisioneiro. É utilizado como base, os torneios computacionais realizados por Axelrod em 1984, assim como outros torneios que aconteceram nesses mais de 30 anos de pesquisas voltadas ao Dilema do Prisioneiro Iterado. Como parte integrante desse trabalho, foi utilizado a biblioteca de Vincent Knight, que conta 242 estratégias de comportamento implementadas em Python. Somado a biblioteca, foram adicionas mais 512 estratégias, formando assim uma base de 754 estratégias todas implementadas em Python. Ao unir o campo da inteligência artificial com a teoria dos jogos, o intuito é utilizar o melhor das duas áreas para aplicação em solução de problemas de alta complexidade.
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Compreender e melhorar o comportamento dessas entidades autônomas são algumas das motivações deste trabalho, o qual busca apresentar um protótipo de software, que viabiliza o estudo dos comportamentos de agentes, utilizando a estrutura proposta por Russell e Norvig e introduzindo uma forma de classificação das estratégias de comportamentos utilizadas em jogos do Dilema do Prisioneiro. É utilizado como base, os torneios computacionais realizados por Axelrod em 1984, assim como outros torneios que aconteceram nesses mais de 30 anos de pesquisas voltadas ao Dilema do Prisioneiro Iterado. Como parte integrante desse trabalho, foi utilizado a biblioteca de Vincent Knight, que conta 242 estratégias de comportamento implementadas em Python. Somado a biblioteca, foram adicionas mais 512 estratégias, formando assim uma base de 754 estratégias todas implementadas em Python. Ao unir o campo da inteligência artificial com a teoria dos jogos, o intuito é utilizar o melhor das duas áreas para aplicação em solução de problemas de alta complexidade.The basis for the development of artificial intelligence is based on a primordial concept - intelligent agents. Studying, understanding and improving the behavior of these autonomous entities are some of the motivations of this work. Understanding and improving the behavior of these autonomous entities are some of the motivations of this work, which seeks to present a software prototype, which enables the study of agent behaviors, using the structure proposed by Russell and Norvig and introducing a way of classifying the strategies of behaviors used in Prisoner's Dilemma games. It is used as a basis for Axelrod's computational tournaments in 1984, as well as other tournaments that took place in these more than 30 years of research into the Iterated Prisoner's Dilemma. As an integral part of this work, we used Vincent Knight's library, which features 242 behavior strategies implemented in Python. In addition to the library, 512 more strategies were added, thus forming a base of 754 strategies all implemented in Python. By uniting the field of artificial intelligence with game theory, the aim is to use the best of both areas for application in highly complex problem solving.Submitted by Ronald Brandão (ronald23706@gmail.com) on 2019-11-27T14:15:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_PrototipoSoftwareSimulacao.pdf: 2169586 bytes, checksum: 1645164ea57bb089d8e7ed0a150013e0 (MD5)Approved for entry into archive by Mayara Menezes (mayara@ufpa.br) on 2020-08-28T17:37:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_PrototipoSoftwareSimulacao.pdf: 2169586 bytes, checksum: 1645164ea57bb089d8e7ed0a150013e0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2020-08-28T17:37:51Z (GMT). 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