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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 30-May-2019
metadata.dc.creator: SANTOS, Adriano Augusto Addario dos
metadata.dc.contributor.advisor1: TEIXEIRA, Otávio Noura
metadata.dc.contributor.advisor1ORCID: http://orcid.org/0000-0002-7860-5996
Title: Um protótipo de software para simulação de sistemas multiagentes baseados na abordagem de Russell/Norvig e na teoria dos jogos
Citation: SANTOS, Adriano Augusto Addario dos. Um protótipo de software para simulação de sistemas multiagentes baseados na abordagem de Russell/Norvig e na teoria dos jogos. Orientador: Otávio Noura Teixeira. 2019. 107 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2019. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12569. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: A base para o desenvolvimento da inteligência artificial tem em seu alicerce um conceito primordial – os agentes inteligentes. Estudar, compreender e melhorar o comportamento dessas entidades autônomas são algumas das motivações deste trabalho. Compreender e melhorar o comportamento dessas entidades autônomas são algumas das motivações deste trabalho, o qual busca apresentar um protótipo de software, que viabiliza o estudo dos comportamentos de agentes, utilizando a estrutura proposta por Russell e Norvig e introduzindo uma forma de classificação das estratégias de comportamentos utilizadas em jogos do Dilema do Prisioneiro. É utilizado como base, os torneios computacionais realizados por Axelrod em 1984, assim como outros torneios que aconteceram nesses mais de 30 anos de pesquisas voltadas ao Dilema do Prisioneiro Iterado. Como parte integrante desse trabalho, foi utilizado a biblioteca de Vincent Knight, que conta 242 estratégias de comportamento implementadas em Python. Somado a biblioteca, foram adicionas mais 512 estratégias, formando assim uma base de 754 estratégias todas implementadas em Python. Ao unir o campo da inteligência artificial com a teoria dos jogos, o intuito é utilizar o melhor das duas áreas para aplicação em solução de problemas de alta complexidade.
Abstract: The basis for the development of artificial intelligence is based on a primordial concept - intelligent agents. Studying, understanding and improving the behavior of these autonomous entities are some of the motivations of this work. Understanding and improving the behavior of these autonomous entities are some of the motivations of this work, which seeks to present a software prototype, which enables the study of agent behaviors, using the structure proposed by Russell and Norvig and introducing a way of classifying the strategies of behaviors used in Prisoner's Dilemma games. It is used as a basis for Axelrod's computational tournaments in 1984, as well as other tournaments that took place in these more than 30 years of research into the Iterated Prisoner's Dilemma. As an integral part of this work, we used Vincent Knight's library, which features 242 behavior strategies implemented in Python. In addition to the library, 512 more strategies were added, thus forming a base of 754 strategies all implemented in Python. By uniting the field of artificial intelligence with game theory, the aim is to use the best of both areas for application in highly complex problem solving.
Keywords: Software - Desenvolvimento
Inteligência artificial
Agentes inteligentes (Software)
Sistemas multiagentes
Teoria dos jogos
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: COMPUTAÇÃO APLICADA
metadata.dc.subject.linhadepesquisa: DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia - NDAE/Tucuruí
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
Appears in Collections:Dissertações em Computação Aplicada - PPCA/NDAE/Tucuruí

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