Introdu¸ c˜ ao Metodologia An´ alise de Complexidade Experimentos Conclus˜ oes Uma abordagem da automa¸c˜ ao distribu´ ıda com sistemas embutidos utilizando tecnologias multiagentes para resolu¸ c˜ ao do puzzle -8 Fabiano Tom´ as Novais Orientador: Frederico Gadelha Guimar˜ aes Departamento de Computa¸c˜ ao UFOP 25 de julho de 2011 Fabiano Tom´ as Novais Semin´ ario - Projeto e An´ alise de Algoritmos 1 / 31
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Uma abordagem da automação distribuída com sistemas ... · Sistemas Embutidos Sistemas Multiagentes Puzzle-8 Objetivos Objetivos Analisar os sistemas multiagentes de forma aplicada
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IntroducaoMetodologia
Analise de ComplexidadeExperimentos
Conclusoes
Uma abordagem da automacao distribuıda comsistemas embutidos utilizando tecnologiasmultiagentes para resolucao do puzzle-8
Fabiano Tomas Novais
Orientador: Frederico Gadelha Guimaraes
Departamento de ComputacaoUFOP
25 de julho de 2011
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Um sistema embarcado (ou sistema embutido) e um sistemamicroprocessado no qual o computador e completamente
encapsulado ou dedicado ao dispositivo ou sistema que elecontrola. Diferente de computadores de proposito geral, como ocomputador pessoal, um sistema embarcado realiza um conjunto
de tarefas predefinidas, geralmente com requisitos especıficos.
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2 MetodologiaMetodosAbordagem com Sistemas MultiagentesAlgoritmo de Tentativa e Erro
3 Analise de Complexidade
4 Experimentos
5 Conclusoes
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Metodos utilizados
Os dois metodos utilizados para resolucao do puzzle-8 sao:
Abordagem com Sistemas Multiagentes
Algoritmo de Tentativa e Erro
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Metodos utilizados
Os dois metodos utilizados para resolucao do puzzle-8 sao:
Abordagem com Sistemas Multiagentes
Algoritmo de Tentativa e Erro
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Abordagem com Sistemas Multiagentes
Utiliza conceitos e algoritmos de pesquisa de inteligencia artificial,ou seja, planejamento, metodos de raciocınio, os metodos depesquisa e aprendizado de maquina.
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Decompondo o Problema
Utilizando uma abordagem distribuıda, inicialmente decompomos oproblema de resolver um puzzle-N em subproblemas, onde cadauma das n pecas do tabuleiro do puzzle tenta alcancar um objetivoespecıfico. O objetivo geral consiste em satisfazer todos ossubproblemas. Assim, se G e a meta global, temos:
G = {g1, ..., gn} (1)
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Satisfacao dos agentes
Descrevemos a satisfacao de cada objetivo com uma funcaoBooleana de um conjunto de dois elementos que chamamos deagentes:
∀gi∀ai = gi , satisfeito(gi ) = f (ai ,meta(ai ))→ 0, 1 (2)
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Agentes
Podemos entao definir mais precisamente os agentes como:
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Gerando caminho
Apos decompor o problema do N-puzzle em subproblemas devemosordenar a acao de cada agente
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Fluxograma
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Exemplo
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Algoritmo de Tentativa e Erro
Suas principais caracterısticas sao:
O processo de tentativa gradualmente constroi e percorre umaarvore de sub-tarefas
Algoritmos tentativa e erro nao seguem uma regra fixa decomputacao
Passos em direcao a solucao final sao tentados e registrados
Caso esses passos tomados nao levem a solucao final, elespodem ser retirados e apagados do registro
Quando a pesquisa na arvore de solucoes cresce rapidamentee necessario usar algoritmos aproximados ou heurısticas quenao garantem a solucao otima mas sao rapidas.
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Conclusao
Neste trabalho foram apresentados duas abordagens para resolucaodo puzzle-N, uma utilizando Sistemas Multiagentes e outra comum algoritmo de Tentativa e Erro. Como pode ser observado aabordagem com Sistemas Multiagentes possibilita resolverproblemas grandes em tempo polinomial, porem as solucoesencontradas nao sao otimas. Ja o algoritmo o algoritmo deTentativa e Erro para o puzzle-8, conseguiu encontrar a solucao,porem em um tempo maior e sem garantias dela ser otima.
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Trabalhos Futuros
Fica como trabalho futuro a criacao de um protocolo decomunicacao entre os sistemas embutidos que permita a troca deinformacao para resolucao de problemas complexos como opuzzle-N.
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