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Automatização de - sistemas de potência

Informações sobre o autor

 
Nível
Avançado
Estudo seguido
informática
Faculdade
UCG

Informações do trabalho

Lazaro A.
Data de Publicação
Idioma
português
Formato
.ppt
Tipo
estudo
Número de páginas
34 diapositivo
Nível
avançado
Consultado
38 vez(es)
Validado por
Comitê Facilitaja
0 Avaliaçao cliente
0
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  1. Problema: Auxílio á Compras na Web, Problema: Problema: Produção de histórias interativas
  2. Um programa de IA pode ser visto como um Agente Racional
    1. Plano da aula
  3. O que é um agente
  4. Medida de Desempenho
  5. Agente Racional (McCarthy & Hayes 69, Newell 81)
  6. Autonomia e utilidade
  7. A Metáfora de agente decompõe
  8. Exemplos de agentes
  9. Ambiente
    1. Classes de ambientes
    2. Propriedades de um ambiente
  10. Ambientes: propriedades
  11. Algoritmo básico
  12. Agente tabela
  13. Agente reativo
  14. Agente reativo com estado interno
  15. Agente cognitivo (baseado em objetivo)
  16. Agente otimizador (utility based)
  17. Agente que aprende
  18. Simulação do ambiente
  19. Inteligência coletiva
  20. IA Distribuída: dois tipos de sistemas
  21. Questões
  22. Evolução da noção de Agente além das fronteiras da IA....
  23. Agente: ainda não há uma definição única
  24. Técnicas & Problemas
  25. Propriedades
  26. Agentes na Internet
  27. Conclusões
  28. Desenvolver software inteligente
  29. Conclusão
  30. Bibliografia

Problema: Auxílio á Compras na Web Problema: Problema: Produção de histórias interativas O que estes problemas têm em comum? Grande complexidade (número, variedade e natureza das tarefas) Não há ?solução algorítmica?, mas existe conhecimento Modelagem do comportamento de um ser inteligente (autonomia, aprendizagem, conhecimento, etc.) Inteligência Artificial (IA) Há 30 anos lida com esses problemas. Objetivo: construir (e aprender a construir) programas que, segundo critérios definidos, exibem um comportamento inteligente na realização de uma dada tarefa.

[...] Discreto: quando existe um número distinto e claramente definido de percepções e ações em cada turno. Contínuo: percepções e ações mudam em um espectro contínuo de valores. Exemplos de ambientes Algoritmo básico função agenteSimples (percept) retorna ação memória atualizaMemória (memória, percept) ação escolheMelhorAção(memória) memória atualizaMemória (memória, ação) retorna ação Arquiteturas Agente tabela Agente reativo Agente reativo com estado interno (autômato) Agente cognitivo (baseado em objetivos) Agente otimizador Agente adaptativo Agente tabela Limitações Mesmo Problemas simples tabelas muito grandes ex. xadrez 30^100 Nem sempre é possível, por ignorância ou questão de tempo, construir a tabela Não há autonomia nem flexibilidade Ambientes acessível, determinista, episódico, estático, discreto e minúsculo! [...]


[...] o próprio ambiente pode ser modelado como um agente IA Distribuída: dois tipos de sistemas Resolução distribuída de problemas consciência do objetivo global e divisão clara de tarefas Exemplos: Robótica clássica, Busca na Web, Gerência de sistemas distribuídos Sistemas Multi-agentes não consciência do objetivo global e nem divisão clara de tarefas Exemplos: n-puzzle, futebol de robôs, balanceamento de carga, robótica Questões Questões centrais comunicação negociação (ex. compra-venda na Web) estados mentais crença Tensão (trade-off) Quanto mais agentes, mais simples (sub-dividido) fica o problema No entanto, mais complexa fica a comunicação e coordenação entre os agentes Evolução da noção de Agente além das fronteiras da IA . [...]

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