eXtreme-Ants : algoritmo inspirado em formigas para alocação de tarefas em extreme teams

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Santos, Fernando dos
• Orientador(a): Bazzan, Ana Lucia Cetertich
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Sistemas multiagentes; Insetos sociais
• Palavras-chave em Inglês: Multiagent systems; Task allocation; Social insects
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/17041

Sistemas multiagente são construídos para atingir objetivos complexos e abrangentes, que estão além da capacidade de um único agente. Estes objetivos podem ser representados através de tarefas, que devem ser realizadas pelos agentes de forma a otimizar o desempenho do sistema. Em muitos ambientes reais, a escala do problema envolve tanto uma grande quantidade de agentes, quanto uma grande quantidade de tarefas. Além disto, os agentes devem lidar com informações incompletas, realizando tarefas em tempo hábil. O termo extreme teams foi introduzido na literatura para designar as seguintes quatro características da alocação de tarefas: oa ambientes são dinâmicos; os agentes podem realizar múltiplas tarefas; os agentes podem possuir funcionalidades sobrepostas; e podem existir interrelacionamentos entre tarefas, impondo, por exemplo, necessidade de realização simultânea. Abordagens existentes na literatura tratam, efetivamente, apenas as três primeiras características de extreme teams. Esta dissertação apresenta um algoritmo para alocação de tarefas, chamado eXtreme-Ants, que trata todas as quatro características de extreme teams. O algoritmo é inspirado no sucesso ecológico dos insetos sociais, e utiliza as metáforas de divisão de trabalho e recrutamento para transporte cooperativo. A metáfora de divisão de trabalho proporciona decisões rápidas e eficientes, atendendo as três primeiras características de extreme teams. O recrutamento permite formar grupos de agentes comprometidos com a realização simultânea de tarefas que exigem esforço conjunto, atendendo a quarta característica: inter-relacionamentos entre tarefas. Com isto, concretiza-se de fato o conceito completo de extreme teams. Experimentos foram realizados em dois ambientes distintos: um simulador independente de domínio e o simulador RoboCup Rescue. Os resultados obtidos demonstraram que a eficiência do eXtreme-Ants é balanceada com relação ao desempenho, quantidade de comunicação e esforço computacional.