Multi-agent systems/cs - Revision history

Daniel sram: /* Multiagentní simulace */

2017-05-31T17:00:41Z

‎Multiagentní simulace

Daniel sram: /* Reálné aplikace */

2017-05-31T16:42:43Z

‎Reálné aplikace

Daniel sram: /* Reálné aplikace */

2017-05-31T16:41:47Z

‎Reálné aplikace

Daniel sram: /* Reálné aplikace */

2017-05-31T16:11:35Z

‎Reálné aplikace

Daniel sram: /* Reálné aplikace */

2017-05-31T16:04:23Z

‎Reálné aplikace

Daniel sram: /* Charakteristika multiagentního systému */

2017-05-31T15:08:16Z

‎Charakteristika multiagentního systému

Daniel sram: /* Charakteristika multiagentního systému */

2017-05-31T15:04:11Z

‎Charakteristika multiagentního systému

Daniel sram: /* Rozhodování agenta */

2017-05-31T14:47:01Z

‎Rozhodování agenta

Daniel sram: /* Agenti */

2017-05-31T14:44:23Z

‎Agenti

Daniel sram: /* Agenti */

2017-05-31T14:42:52Z

‎Agenti

← Older revision		Revision as of 17:00, 31 May 2017
Line 29:		Line 29:

	Jelikož má agent své cíle, kterých chce dosáhnout, jeho rozhodnutí směřují čistě racionálně za jejich dosáhnutím. K tomu agent užívá buď [[Utility-based_approach/cs\|užitkovou funkci]] nebo logickou dedukci na základě jeho individuálních znalostí a zkušeností. Více o uvažování agenta si můžete přečíst [[Agent reasoning/cs\|zde]].		Jelikož má agent své cíle, kterých chce dosáhnout, jeho rozhodnutí směřují čistě racionálně za jejich dosáhnutím. K tomu agent užívá buď [[Utility-based_approach/cs\|užitkovou funkci]] nebo logickou dedukci na základě jeho individuálních znalostí a zkušeností. Více o uvažování agenta si můžete přečíst [[Agent reasoning/cs\|zde]].
−
−	~~==Multiagentní simulace==~~

	==Reálné aplikace==		==Reálné aplikace==

@@ Line 41: / Line 41: @@
 NASA například k údržbě satelitů a jiných vesmírných těles používá tým autonomních robotů. Ti jsou schopni pracovat jak samostatně, tak v asistenci s astronautem. Posádky létající na oběžnou dráhu země za účelem údržby satelitů a drobných oprav se obvykle skládají ze tří až čtyř astronautů a množství práce, které na ně na oběžné dráze čeká, je ohromné. Proto jsou tyto lidské posádky podpořeny několika roboty o velikosti baseballového míčku, kteří dokáží satelit a jiná zařízení zkontrolovat a konstatovat, zda jsou v pořádku či nikoliv.
 <gallery mode="packed">
@@ Line 47: / Line 48: @@
 File:Psa.png | Satelitní monitorovací agent.
 </gallery>
 ==Program NetLogo==

@@ Line 34: / Line 34: @@
 ==Reálné aplikace==
-[[File:Dapra.jpg|thumb|Autonomní vozidlo na soutěži DAPRA Grand Challenge.]]
+Dalším příkladem může být například veletrh [http://www.robocup.org RoboCup], což je každoroční soutěž a přehlídka autonomních robotů. Cílem sponzorů této přehlídky je do roku 2050 sestavit robotický fotbalový tým, který bude schopen konkurovat lidskému týmu. V roce 2016 se této události zúčastnilo 45 zemí. <ref>http://www.leipzig.de/news/news/robocup-wm-2016-kommt-nach-leipzig/</ref>
-[[File:Robocup.jpg|thumb|Agenti hrající fotbal.]]
+====Satelitní monitorovací roboti====
-Servisní roboti, transportační systémy, průzkum nebezpečných prostředí, obrana státu, či záchranné akce při mimořádných událostech, to všechno jsou oblasti, ve kterých se v dnešní době využívají multiagentní systémy. <ref>Weiss, G.: Multiagent Systems: a Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. MIT Press, Cambridge (1999) [cit. 2017-05-31]</ref> Zajímavým příkladem je třeba DARPA Grand Challenge, což je závod autonomních vozidel pouštní krajinou sponzorovaný americkým ministerstvem obrany za účelem urychlení vývoje autonomních vozidel. Dalším příkladem může být například [http://www.robocup.org/|RoboCup], což je každoroční soutěž a přehlídka autonomních robotů. Cílem sponzorů této přehlídky je do roku 2020 sestavit robotický fotbalový tým, který bude schopen konkurovat lidskému týmu.
+NASA například k údržbě satelitů a jiných vesmírných těles používá tým autonomních robotů. Ti jsou schopni pracovat jak samostatně, tak v asistenci s astronautem. Posádky létající na oběžnou dráhu země za účelem údržby satelitů a drobných oprav se obvykle skládají ze tří až čtyř astronautů a množství práce, které na ně na oběžné dráze čeká, je ohromné. Proto jsou tyto lidské posádky podpořeny několika roboty o velikosti baseballového míčku, kteří dokáží satelit a jiná zařízení zkontrolovat a konstatovat, zda jsou v pořádku či nikoliv.
 www.digitaltrends.com/cool-tech/nasa-squishable-robot/

@@ Line 34: / Line 34: @@
 ==Reálné aplikace==
 Servisní roboti, transportační systémy, průzkum nebezpečných prostředí, obrana státu, či záchranné akce při mimořádných událostech, to všechno jsou oblasti, ve kterých se v dnešní době využívají multiagentní systémy. <ref>Weiss, G.: Multiagent Systems: a Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. MIT Press, Cambridge (1999) [cit. 2017-05-31]</ref> Zajímavým příkladem je třeba DARPA Grand Challenge, což je závod autonomních vozidel pouštní krajinou sponzorovaný americkým ministerstvem obrany za účelem urychlení vývoje autonomních vozidel.
 www.digitaltrends.com/cool-tech/nasa-squishable-robot/

← Older revision		Revision as of 16:04, 31 May 2017
Line 33:		Line 33:

	==Reálné aplikace==		==Reálné aplikace==
		+
		+	Servisní roboti, transportační systémy, průzkum nebezpečných prostředí, obrana státu, či záchranné akce při mimořádných událostech, to všechno jsou oblasti, ve kterých se v dnešní době využívají multiagentní systémy. <ref>Weiss, G.: Multiagent Systems: a Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. MIT Press, Cambridge (1999) [cit. 2017-05-31]</ref> Zajímavým příkladem je třeba DARPA Grand Challenge, což je závod autonomních vozidel pouštní krajinou sponzorovaný americkým ministerstvem obrany za účelem urychlení vývoje autonomních vozidel.

	www.digitaltrends.com/cool-tech/nasa-squishable-robot/		www.digitaltrends.com/cool-tech/nasa-squishable-robot/

@@ Line 11: / Line 11: @@
 ==Charakteristika multiagentního systému==
-Multiagentní systém je propojená síť entit řešící nějaký problém ([[Agents/cs|agentů]]), kteří spolupracují za účelem nalezení odpovědí na problémy, které svou náročností přesahují limity každého z agentů jakožto jednotlivce <ref>P. Stone, M. Veloso, “ Multiagent systems: A survey from a machine learning perspective”, Autonomous Robots, vol. 8, no. 3, pp. 345–383, 2000 [cit. 2017-05-31]</ref>.
+Multiagentní systém je propojená síť entit řešící nějaký problém ([[Agents/cs|agentů]]), kteří spolupracují za účelem nalezení odpovědí na problémy, které svou náročností přesahují limity každého z agentů jakožto jednotlivce. <ref>P. Stone, M. Veloso, “ Multiagent systems: A survey from a machine learning perspective”, Autonomous Robots, vol. 8, no. 3, pp. 345–383, 2000 [cit. 2017-05-31]</ref> Fakt že spolu agenti spolupracují naznačuje, že mezi agenty se musí vyskytovat nějaká forma kooperace. Multiagentní systémy jsou také někdy chápány jako nejslabší forma [[Artificial_Intelligence/cs|umělé inteligence]] <ref>KELEMEN, Jozef. Strojovia a agenty. Bratislava : Archa, 1994. ISBN 80-7115-089-4 [Cit. 2017-05-30]</ref>. To je nejspíš zapříčiněno tím, že narozdíl od klasických výpočetních algoritmů, jenž vedou k predikovatelným výsledkům, vznikají v multiagentnich systémech spontánní jevy připomínající živé ekosystémy a projevují určitou inteligenci. Pro systémy tohoto typu jsou charakteristické následující skutečnosti:
 * Systém jako celek není nijak globálně řížen.

@@ Line 10: / Line 10: @@
 ==Charakteristika multiagentního systému==
 Multiagentní systémy jsou chápány jako nejslabší forma [[Artificial_Intelligence/cs|umělé inteligence]] <ref>KELEMEN, Jozef. Strojovia a agenty. Bratislava : Archa, 1994. ISBN 80-7115-089-4 [Cit. 2017-05-30]</ref>. To je nejspíš zapříčiněno tím, že narozdíl od klasických výpočetních algoritmů, jenž vedou k predikovatelným výsledkům, vznikají v multiagentnich systémech spontánní jevy připomínající živé ekosystémy a projevují určitou inteligenci. Pro systémy tohoto typu jsou charakteristické následující skutečnosti:
@@ Line 24: / Line 26: @@
 Communications of the ACM, vol. 38, no. 11, pp. 108-114, 1995. [cit. 2017-05-31]</ref>
-====Klasifikace agentů====
+[[Agent_environments/cs|Prostředím]] agenta rozumíme prostředí, ve kterém se agenti nacházejí, pohybují a ze kterého přijímají signály. Podrobnější výklad je k nalezení [[Agent_environments/cs|v dedikovaném textu o prostředí]].</i>
 ====Uvažování agenta====
 Jelikož má agent své cíle, kterých chce dosáhnout, jeho rozhodnutí směřují čistě racionálně za jejich dosáhnutím. K tomu agent užívá buď [[Utility-based_approach/cs|užitkovou funkci]] nebo logickou dedukci na základě jeho individuálních znalostí a zkušeností. Více o uvažování agenta si můžete přečíst [[Agent reasoning/cs|zde]].
 ==Multiagentní simulace==

← Older revision		Revision as of 14:47, 31 May 2017
Line 28:		Line 28:


−	====~~Rozhodování~~ agenta====	+	====Uvažování agenta====

	Jelikož má agent své cíle, kterých chce dosáhnout, jeho rozhodnutí směřují čistě racionálně za jejich dosáhnutím. K tomu agent užívá buď [[Utility-based_approach/cs\|užitkovou funkci]] nebo logickou dedukci na základě jeho individuálních znalostí a zkušeností. Více o uvažování agenta si můžete přečíst [[Agent reasoning/cs\|zde]].		Jelikož má agent své cíle, kterých chce dosáhnout, jeho rozhodnutí směřují čistě racionálně za jejich dosáhnutím. K tomu agent užívá buď [[Utility-based_approach/cs\|užitkovou funkci]] nebo logickou dedukci na základě jeho individuálních znalostí a zkušeností. Více o uvažování agenta si můžete přečíst [[Agent reasoning/cs\|zde]].

@@ Line 21: / Line 21: @@
 <i>Toto je pouze stručný úvod do teorie agentů, podrobnější výklad lze nalézt [[Agents/cs|v dedikovaném textu o agentech]].</i>
-[[Agents/cs|Agent]] je cokoli, co pomocí senzorů vnímá své okolí a pomoci efektorů na ně zpětně reaguje. <ref>S. Russel, P. Norvig, “Artificial intelligence – A modern approach”, Prentice Hall, 1995. [cit. 2017-05-31]</ref> Podle této definice je agent entitou (ať už fyzickou nebo virtuální), která vnímá své okolí a reaguje na něj. Virtuální entitou můžeme chápat jako kus zrojového kódu, který přijímá nějaké vstupy z prostředí a produkuje výstupy. Často jsou ale agenti kombinací fyzických a virtuálních částí, jako například chytrý vysavač. Mimo to, že agenti vnímají prostředí, ve kterém se nacházejí, mají i své cíle, které se klidně mohou lišit od cílů ostatních agentů. Díky svým cílům a možnosti reagovat na okolí - tedy i na jiné agenty - považujeme agenty za autonomní entity. To znamená, že agent operuje na základě své vlastní logiky, nikoli na povel od někoho jiného, a mají tím pádem určitou kontrolu nad svým jednáním.
+[[Agents/cs|Agent]] je cokoli, co pomocí senzorů vnímá své okolí a pomoci efektorů na ně zpětně reaguje. <ref>S. Russel, P. Norvig, “Artificial intelligence – A modern approach”, Prentice Hall, 1995. [cit. 2017-05-31]</ref> Podle této definice je agent entitou (ať už fyzickou nebo virtuální), která vnímá své okolí a reaguje na něj. Virtuální entitou můžeme chápat jako kus zrojového kódu, který přijímá nějaké vstupy z prostředí a produkuje výstupy. Často jsou ale agenti kombinací fyzických a virtuálních částí, jako například chytrý vysavač. Mimo to, že agenti vnímají prostředí, ve kterém se nacházejí, mají i své cíle, které se klidně mohou lišit od cílů ostatních agentů. Díky svým cílům a možnosti reagovat na okolí - tedy i na jiné agenty - považujeme agenty za autonomní entity. To znamená, že agent operuje na základě své vlastní logiky, nikoli na povel od někoho jiného, a mají tím pádem určitou kontrolu nad svým jednáním. <ref>P. Maess, “Artificial life meets entertainment: Life like autonomous agents”,
 ====Klasifikace agentů====