Inteligência de enxames aplicada na síntese de estratégias de caça em ambiente tridimensional.

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Castro, Emiliano Gonçalves de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial intelligence (Optimization); Inteligência artificial (Otimização); Multi-agent systems; Sistemas multiagentes
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-13092023-091301/

Sistemas de inteligência artificial distribuída podem ser ferramentas poderosas numa ampla variedade de aplicações práticas. Sua característica mais surpreendente, o comportamento emergente, é também a maior responsável pela dificuldade em projetar estes sistemas. Este trabalho propõe uma ferramenta capaz de gerar as estratégias individuais para os elementos de um sistema multiagente de forma a proporcionar ao grupo uma maneira de obter os resultados desejados, trabalhando de forma coordenada e cooperativa. Foi adotado como exemplo de aplicação um problema onde um conjunto de predadores deve capturar uma presa no espaço contínuo tridimensional. Foi implementado um sistema de síntese de estratégias cujo mecanismo interno envolve a integração entre um simulador e o algoritmo de otimização por Enxame de Partículas, uma técnica da Inteligência de Enxames. O sistema foi testado em diversos cenários de simulação e foi capaz de sintetizar automaticamente estratégias de caça bem sucedidas, atestando que a ferramenta desenvolvida pode fornecer, contanto que trabalhe com modelos bem elaborados, soluções satisfatórias para problemas de natureza complexa, de difícil resolução a partir de abordagens analíticas.