Negociação em sistemas multiagentes para patrulhamento
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2632 |
Resumo: | A Patrulha multiagente é uma tarefa onde os agentes devem, coordenadamente, visitar lugares, representados por nós de um grafo, a fim de protegê-los ou supervisionálos. Para tanto, os agentes devem minimizar a ociosidade do conjunto dos nós do grafo, i.e., minimizar o tempo passado entre uma visita e outra a cada nó. Sistemas multiagente podem ser usados para realizar a tarefa da patrulha em domínios onde vigilância, inspeção ou controle distribuído são requeridos. Ao distribuírem entre si os nós que formam o grafo do mundo, os agentes negociadores reduzem o caminho que tem que percorrer e o número de nós a patrulhar, tornando mais fácil manter baixa a ociosidade média dos nós do mundo. Leilões formam os mecanismos de negociação usados para dividir os nós do mundo. Neste trabalho, os resultados obtidos pelo novo tipo de abordagem baseada em negociação são comparados aos resultados de trabalhos anteriores. Além de propor uma nova abordagem de agentes patrulhadores baseada em negociação, este trabalho propõe novos critérios de avaliação de desempenho. (1) Escalabilidade que avalia se a abordagem é capaz de patrulhar mundos ou grafos de todos os tamanhos. (2) Estabilidade mede a variação na ociosidade do grafo. (3) Adaptabilidade offline que avalia a capacidade das abordagens de patrulhar em vários mundos de topologias diferentes sem a necessidade de definição de estratégia específica para cada grafo a ser patrulhado, ou seja, avalia a necessidade de pré-processamento das abordagens. (4) Adaptabilidade online também avalia a capacidade da abordagem de lidar com modificações do grafo durante a simulação. Uma avaliação empírica mostrou a eficiência desta abordagem distribuída quando comparada às abordagens anteriores. Os sistemas de agentes apresentados neste trabalho são estáveis, o que será demonstrado pelo baixo desvio padrão obtido na ociosidade dos nós. Além disso, os sistemas são mais adaptáveis e possuem uma maior escalabilidade, já que podem realizar a patrulha em mundos de vários tamanhos e topologias |
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MENEZES, Talita Rodrigues deTEDESCO, Patrícia Cabral de Azevedo Restelli2014-06-12T15:59:48Z2014-06-12T15:59:48Z2006Rodrigues de Menezes, Talita; Cabral de Azevedo Restelli Tedesco, Patrícia. Negociação em sistemas multiagentes para patrulhamento. 2006. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2006.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2632A Patrulha multiagente é uma tarefa onde os agentes devem, coordenadamente, visitar lugares, representados por nós de um grafo, a fim de protegê-los ou supervisionálos. Para tanto, os agentes devem minimizar a ociosidade do conjunto dos nós do grafo, i.e., minimizar o tempo passado entre uma visita e outra a cada nó. Sistemas multiagente podem ser usados para realizar a tarefa da patrulha em domínios onde vigilância, inspeção ou controle distribuído são requeridos. Ao distribuírem entre si os nós que formam o grafo do mundo, os agentes negociadores reduzem o caminho que tem que percorrer e o número de nós a patrulhar, tornando mais fácil manter baixa a ociosidade média dos nós do mundo. Leilões formam os mecanismos de negociação usados para dividir os nós do mundo. Neste trabalho, os resultados obtidos pelo novo tipo de abordagem baseada em negociação são comparados aos resultados de trabalhos anteriores. Além de propor uma nova abordagem de agentes patrulhadores baseada em negociação, este trabalho propõe novos critérios de avaliação de desempenho. (1) Escalabilidade que avalia se a abordagem é capaz de patrulhar mundos ou grafos de todos os tamanhos. (2) Estabilidade mede a variação na ociosidade do grafo. (3) Adaptabilidade offline que avalia a capacidade das abordagens de patrulhar em vários mundos de topologias diferentes sem a necessidade de definição de estratégia específica para cada grafo a ser patrulhado, ou seja, avalia a necessidade de pré-processamento das abordagens. (4) Adaptabilidade online também avalia a capacidade da abordagem de lidar com modificações do grafo durante a simulação. Uma avaliação empírica mostrou a eficiência desta abordagem distribuída quando comparada às abordagens anteriores. Os sistemas de agentes apresentados neste trabalho são estáveis, o que será demonstrado pelo baixo desvio padrão obtido na ociosidade dos nós. Além disso, os sistemas são mais adaptáveis e possuem uma maior escalabilidade, já que podem realizar a patrulha em mundos de vários tamanhos e topologiasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessSistemas multiagentesCoordenação de agentesPatrulha e exploração de terrenosNegociaçãoGrafosNegociação em sistemas multiagentes para patrulhamentoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILarquivo5570_1.pdf.jpgarquivo5570_1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1268https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2632/4/arquivo5570_1.pdf.jpg342bd277db4f931b67350542f155c2c1MD54ORIGINALarquivo5570_1.pdfapplication/pdf952298https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2632/1/arquivo5570_1.pdf80aef8a2a16e9ca453da3b48ee29b9e1MD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2632/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTarquivo5570_1.pdf.txtarquivo5570_1.pdf.txtExtracted texttext/plain161616https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2632/3/arquivo5570_1.pdf.txtf344219a4ca797d22ad244786dc7517cMD53123456789/26322019-10-25 04:37:16.574oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T07:37:16Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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A Patrulha multiagente é uma tarefa onde os agentes devem, coordenadamente, visitar lugares, representados por nós de um grafo, a fim de protegê-los ou supervisionálos. Para tanto, os agentes devem minimizar a ociosidade do conjunto dos nós do grafo, i.e., minimizar o tempo passado entre uma visita e outra a cada nó. Sistemas multiagente podem ser usados para realizar a tarefa da patrulha em domínios onde vigilância, inspeção ou controle distribuído são requeridos. Ao distribuírem entre si os nós que formam o grafo do mundo, os agentes negociadores reduzem o caminho que tem que percorrer e o número de nós a patrulhar, tornando mais fácil manter baixa a ociosidade média dos nós do mundo. Leilões formam os mecanismos de negociação usados para dividir os nós do mundo. Neste trabalho, os resultados obtidos pelo novo tipo de abordagem baseada em negociação são comparados aos resultados de trabalhos anteriores. Além de propor uma nova abordagem de agentes patrulhadores baseada em negociação, este trabalho propõe novos critérios de avaliação de desempenho. (1) Escalabilidade que avalia se a abordagem é capaz de patrulhar mundos ou grafos de todos os tamanhos. (2) Estabilidade mede a variação na ociosidade do grafo. (3) Adaptabilidade offline que avalia a capacidade das abordagens de patrulhar em vários mundos de topologias diferentes sem a necessidade de definição de estratégia específica para cada grafo a ser patrulhado, ou seja, avalia a necessidade de pré-processamento das abordagens. (4) Adaptabilidade online também avalia a capacidade da abordagem de lidar com modificações do grafo durante a simulação. Uma avaliação empírica mostrou a eficiência desta abordagem distribuída quando comparada às abordagens anteriores. Os sistemas de agentes apresentados neste trabalho são estáveis, o que será demonstrado pelo baixo desvio padrão obtido na ociosidade dos nós. Além disso, os sistemas são mais adaptáveis e possuem uma maior escalabilidade, já que podem realizar a patrulha em mundos de vários tamanhos e topologias |
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