460-4114/01 – Multiagentní systémy (MAS)
Garantující katedra | Katedra informatiky | Kredity | 4 |
Garant předmětu | Mgr. Marek Menšík, Ph.D. | Garant verze předmětu | Mgr. Marek Menšík, Ph.D. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinně volitelný |
Ročník | 2 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 2015/2016 | Rok zrušení | |
Určeno pro fakulty | FEI | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Cílem předmětu je seznámit studenty s problematikou multiagentních systémů. Po ukončení budou studenti schopni navrhovat multi-agentní systémy autonomních agentů, kteří spolu navzájem komunikují pomocí zpráv a jsou schopni plnit své individuální cíle i globální cíle celého systému.
Vyučovací metody
Přednášky
Semináře
Individuální konzultace
Cvičení (v učebně)
Projekt
Anotace
Studenti se seznámí s problematikou multiagentních systémů, tj. systémů autonomních, více či méně inteligentních agentů, které nemají centrální řízení. Po ukončení budou studenti schopni navrhovat multi-agentní systémy autonomních agentů, kteří spolu navzájem komunikují pomocí zpráv a jsou schopni plnit své individuální cíle i globální cíle celého systému.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
1. Lewis, Zhang, Hengster-Movric, Das.:Cooperative Control of Multi-Agent Systems: Optimal and Adaptive Design Approaches (Communications and Control Engineering), Springer, 2014, 978-1447155737
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
V průběhu semestru studenti absolvují zápočtovou písemnou práci, ve které studenti předvedou praktické dovednosti z nabyté látky. Následně studenti absolvují písemnou zkoušku obsahující nejen praktické, ale i teoretické základy.
E-learning
Další požadavky na studenta
U studentů se předpokládá znalost základů teoretické informatiky a matematické logiky.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
Přednášky:
1. Úvod do multi-agentních systémů, architektura autonomních agentů, decentralizace
2. Chování vs. plánování.
3. Reaktivní agenti; učení a usuzování agentů.
4. Deliberace, teorie BDI, architektury IRMA (intelligent resource-bounded machine architecture), PRS (procedural reasoning system).
5. Interakce a koordinace agentů, distribuovaná umělá inteligence.
6. Experimenty: ukázky emergenčního chování agentů
7. Reaktivní komunikace agentů s prostředím, standardy chování.
8. Kooperace agentů při řešení obtížných úkolů
9. Decentralizované řešení problémů
10. Ontologie a báze znalostí agentů
11. Komunikace: definování standardizované úrovně komunikace heterogenních agentů v prostředí s různými platformami a architekturami počítačů a sítí.
12. Jazyky pro komunikaci agentů, KQML, ACL.
Cvičení:
1. Úvod do multi-agentních systémů, architektura autonomních agentů, decentralizace
2. Chování vs. plánování.
3. Reaktivní agenti; učení a usuzování agentů.
4. Deliberace, teorie BDI, architektury IRMA (intelligent resource-bounded machine architecture), PRS (procedural reasoning system).
5. Interakce a koordinace agentů, distribuovaná umělá inteligence.
6. Experimenty: ukázky emergenčního chování agentů
7. Reaktivní komunikace agentů s prostředím, standardy chování.
8. Kooperace agentů při řešení obtížných úkolů
9. Decentralizované řešení problémů
10. Ontologie a báze znalostí agentů
11. Komunikace: definování standardizované úrovně komunikace heterogenních agentů v prostředí s různými platformami a architekturami počítačů a sítí.
12. Jazyky pro komunikaci agentů, KQML, ACL.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky