Alocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de grupos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Corrêa, Abel
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/130528
Resumo: Em ambientes de desastre urbano, grupos de agentes de resgate devem resolver tarefas de modo a minimizar os danos que podem ocorrer na cidade. Tais ambientes são dinâmicos e parcialmente observáveis, com características que dizem respeito à distância espacial, quantidade de recursos, à dificuldade da tarefa de desastre e à capacidade do agente de atendê-la. A comunicação entre os agentes pode ser ruidosa ou inexistente. Os sistemas multiagente são desenvolvidos para resolver problemas complexos e abrangentes, que estão além da capacidade de um único agente. Nesse contexto, os agentes são elementos computacionais autônomos que são responsáveis por uma parte da solução do problema. Os agentes são situados em um ambiente e podem ter habilidade social, interagindo com outros agentes para resolver as tarefas. Comumente, o domínio de desastre urbano é formalizado como um problema de alocação de tarefas e modelado como um problema de otimização de restrições distribuídas entre agentes heterogêneos, onde eles têm que escolher as tarefas que maximizam suas utilidades individuais ou minimizem seus custos individuais. Essa dissertação de mestrado propõe um modelo para formação de grupos de agentes baseado na minimização de uma métrica de distância. O modelo é formalizado como um problema de otimização de restrições distribuídas, usando algoritmos para troca de mensagens entre os agentes. O modelo chamado Formação de Grupos pela Minimização da Distância (FGMD) tem agentes autônomos que tem a capacidade de se auto-organizar sem a necessidade de um controle centralizado. Aplicamos o FGMD na plataforma RMASBench, que é um simulador para situações de desastre urbano. Comparou-se o FGMD com os algoritmos mais recentes de passagem de mensagens, tendo sido verificado que o FGMD use menos computação não-paralela. Com respeito a minimização dos danos na cidade, mostrou-se que é possível obter resultados melhores que as abordagens do estado-da-arte com leve aumento no esforço computacional.
id URGS_3357e92ec4dba99c8dd9e922ec22b60d
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/130528
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str 1853
spelling Corrêa, AbelBazzan, Ana Lucia Cetertich2015-11-28T02:42:51Z2015http://hdl.handle.net/10183/130528000979124Em ambientes de desastre urbano, grupos de agentes de resgate devem resolver tarefas de modo a minimizar os danos que podem ocorrer na cidade. Tais ambientes são dinâmicos e parcialmente observáveis, com características que dizem respeito à distância espacial, quantidade de recursos, à dificuldade da tarefa de desastre e à capacidade do agente de atendê-la. A comunicação entre os agentes pode ser ruidosa ou inexistente. Os sistemas multiagente são desenvolvidos para resolver problemas complexos e abrangentes, que estão além da capacidade de um único agente. Nesse contexto, os agentes são elementos computacionais autônomos que são responsáveis por uma parte da solução do problema. Os agentes são situados em um ambiente e podem ter habilidade social, interagindo com outros agentes para resolver as tarefas. Comumente, o domínio de desastre urbano é formalizado como um problema de alocação de tarefas e modelado como um problema de otimização de restrições distribuídas entre agentes heterogêneos, onde eles têm que escolher as tarefas que maximizam suas utilidades individuais ou minimizem seus custos individuais. Essa dissertação de mestrado propõe um modelo para formação de grupos de agentes baseado na minimização de uma métrica de distância. O modelo é formalizado como um problema de otimização de restrições distribuídas, usando algoritmos para troca de mensagens entre os agentes. O modelo chamado Formação de Grupos pela Minimização da Distância (FGMD) tem agentes autônomos que tem a capacidade de se auto-organizar sem a necessidade de um controle centralizado. Aplicamos o FGMD na plataforma RMASBench, que é um simulador para situações de desastre urbano. Comparou-se o FGMD com os algoritmos mais recentes de passagem de mensagens, tendo sido verificado que o FGMD use menos computação não-paralela. Com respeito a minimização dos danos na cidade, mostrou-se que é possível obter resultados melhores que as abordagens do estado-da-arte com leve aumento no esforço computacional.In urban disaster environments, groups of rescue agents must solve tasks in order to minimize the damage that can occur in a city. Such environments are dynamic and partially observable, with features that correspond to spatial distance, amount of resources, difficulty of the disaster task, and the capability of the agent to handle it. The communication between the agents can be noisy or non-existent. Multiagent systems are developed to solve complex and comprehensive problems, that are beyond the capability of one single agent. In this context, the agents are autonomous computational elements that are responsible for a piece of the solution of the problem. The agents are situated in an environment, and may have social ability, interacting with other agents to solve the tasks. Commonly, the urban disaster domain is formalized as a task allocation problem, and modelled as a constraint optimization problem distributed among heterogeneous agents, where they have to choose the tasks that maximize their individual utilities or minimize their individual costs. This master thesis proposes a model for formation of groups of agents based in the minimization of a distance. The model is formalized as a distributed constraint optimization problem, using algorithms to exchange messages between agents. The model called Formation of Groups by Minimization of Distance (FGMD) has self-organizing autonomous agents without a centralized control. We applied the FGMD in the RMASBench platform, that is a simulator for urban disaster situations. We compare the FGMD with the most recent message passing algorithms, verifying that FGMD uses less non-parallel computation. With respect to the minimization of the damage in the city, we show that it is possible to obtain better results than the state-of-art approaches, with slightly increase of computational effort.application/pdfporSistemas multiagentesInteligência artificialInformatica : TransportesMultiagent systemsOptimization problemMessage passingGraphical modelsGroup formationUrban disasterAlocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de gruposAllocation of disaster tasks in the RMASBench platform : an approach based on message passing and group formationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2015mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000979124.pdf000979124.pdfTexto completoapplication/pdf1056706http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130528/1/000979124.pdf74b6ce8b05dc4d983d9468719c715b3dMD51TEXT000979124.pdf.txt000979124.pdf.txtExtracted Texttext/plain145709http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130528/2/000979124.pdf.txt82264f1e240de763bc37927d0b0d3643MD52THUMBNAIL000979124.pdf.jpg000979124.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1088http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130528/3/000979124.pdf.jpg0f6e57c9cbec95e0380f7896e17bdd38MD5310183/1305282018-10-25 09:37:46.592oai:www.lume.ufrgs.br:10183/130528Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-25T12:37:46Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Alocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de grupos
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Allocation of disaster tasks in the RMASBench platform : an approach based on message passing and group formation
title Alocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de grupos
spellingShingle Alocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de grupos
Corrêa, Abel
Sistemas multiagentes
Inteligência artificial
Informatica : Transportes
Multiagent systems
Optimization problem
Message passing
Graphical models
Group formation
Urban disaster
title_short Alocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de grupos
title_full Alocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de grupos
title_fullStr Alocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de grupos
title_full_unstemmed Alocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de grupos
title_sort Alocação de tarefas de desastre na plataforma RMASBench : uma abordagem baseada em passagem de mensagens e formação de grupos
author Corrêa, Abel
author_facet Corrêa, Abel
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Corrêa, Abel
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Bazzan, Ana Lucia Cetertich
contributor_str_mv Bazzan, Ana Lucia Cetertich
dc.subject.por.fl_str_mv Sistemas multiagentes
Inteligência artificial
Informatica : Transportes
topic Sistemas multiagentes
Inteligência artificial
Informatica : Transportes
Multiagent systems
Optimization problem
Message passing
Graphical models
Group formation
Urban disaster
dc.subject.eng.fl_str_mv Multiagent systems
Optimization problem
Message passing
Graphical models
Group formation
Urban disaster
description Em ambientes de desastre urbano, grupos de agentes de resgate devem resolver tarefas de modo a minimizar os danos que podem ocorrer na cidade. Tais ambientes são dinâmicos e parcialmente observáveis, com características que dizem respeito à distância espacial, quantidade de recursos, à dificuldade da tarefa de desastre e à capacidade do agente de atendê-la. A comunicação entre os agentes pode ser ruidosa ou inexistente. Os sistemas multiagente são desenvolvidos para resolver problemas complexos e abrangentes, que estão além da capacidade de um único agente. Nesse contexto, os agentes são elementos computacionais autônomos que são responsáveis por uma parte da solução do problema. Os agentes são situados em um ambiente e podem ter habilidade social, interagindo com outros agentes para resolver as tarefas. Comumente, o domínio de desastre urbano é formalizado como um problema de alocação de tarefas e modelado como um problema de otimização de restrições distribuídas entre agentes heterogêneos, onde eles têm que escolher as tarefas que maximizam suas utilidades individuais ou minimizem seus custos individuais. Essa dissertação de mestrado propõe um modelo para formação de grupos de agentes baseado na minimização de uma métrica de distância. O modelo é formalizado como um problema de otimização de restrições distribuídas, usando algoritmos para troca de mensagens entre os agentes. O modelo chamado Formação de Grupos pela Minimização da Distância (FGMD) tem agentes autônomos que tem a capacidade de se auto-organizar sem a necessidade de um controle centralizado. Aplicamos o FGMD na plataforma RMASBench, que é um simulador para situações de desastre urbano. Comparou-se o FGMD com os algoritmos mais recentes de passagem de mensagens, tendo sido verificado que o FGMD use menos computação não-paralela. Com respeito a minimização dos danos na cidade, mostrou-se que é possível obter resultados melhores que as abordagens do estado-da-arte com leve aumento no esforço computacional.
publishDate 2015
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-11-28T02:42:51Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2015
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/130528
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000979124
url http://hdl.handle.net/10183/130528
identifier_str_mv 000979124
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130528/1/000979124.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130528/2/000979124.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130528/3/000979124.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 74b6ce8b05dc4d983d9468719c715b3d
82264f1e240de763bc37927d0b0d3643
0f6e57c9cbec95e0380f7896e17bdd38
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1810085342737334272