FOI nastava
FOI logo

Lista kolegija iz:

ak.god:
2016/2017
semestar:
3. semestar

2016/2017

4ECTSa

Diplomski

Diplomski studij informatike v1.2

Program Obavezan
Baze podataka i baze znanja BPBZ Da
Informatika u obrazovanju IO Ne
Informacijsko i programsko inženjerstvo IPI Ne
Organizacija poslovnih sustava OPS Ne
3. semestar
2. nastavna godina

Višeagentni sustavi npp:93150

Engleski naziv

Multiagent Systems

Katedra

Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti

Kategorija ("boja")

RI

Cilj kolegija

Upoznati studente s temeljnim principima teorije i primjene višeagentnih sustava. Kolegij je fokusiran na formalizaciju svojstava višeagetnih sustava primjenom teorije rezoniranja o znanju. Na kraju ovog kolegija, studenti trebaju moći: reprezentirati razne aplikacijske domene kao višeagentni sustav, modelirati višeagentni sustav pomoću Kripkeove strukture, analizirati svojstva višeagentnog sustava (računanje ispunjivosti formula) u kontekstu zadane Kripkeove strukture koristeći PLKT (formalni jezik za višeagentne sustave) i razumjeti implementacijske probleme višeagentnih sustava. Također, upoznat će se s metodologijom izgradnje višeagentnih sustava i aplikacijama agentne tehnologije.

Nastava

Predavanje
30sati
Vježbe (jezici, tzk)
30sati

Ishodi učenja predmeta

  • Klasificirati vrste agenata i objasniti njihova svojstva
  • Objasniti najvažnije oblike višeagentnih arhitektura
  • Objasniti što su to agenti, te koje su razlike između agenata i ostalih programskih proizvoda
  • Odabrati razvojno okruženje za višeagentni sustav
  • Razumjeti i objasniti mehanizme koordinacije i kooperacije u višeagentnim sustavima
  • Razumjeti i objasniti značaj komunikacije u višeagentnim sustavima
  • Razumjeti pojam višeagentnog sustava

Ishodi učenja programa

  • Analizirati i valorizirati atribucije (atribute) objekata poslovnog sustava te postaviti formalni model objektnog sustava kao temelj izgradnje informacijskog sustavaAnalizirati i valorizirati atribucije (atribute) objekata poslovnog sustava te postaviti formalni model objektnog sustava kao temelj izgradnje informacijskog sustava
  • Formulirati problem iz realnog svijeta u smislu problemskog zadatka u informatici te ga znati riješiti i rješenje evaluiratiFormulirati problem iz realnog svijeta u smislu problemskog zadatka u informatici te ga znati riješiti i rješenje evaluirati
  • Izgraditi i optimizirati bazu podataka i bazu znanja primjenom odgovarajućih strategija organizacije podataka i sigurnosti informacijskog sustavaIzgraditi i optimizirati bazu podataka i bazu znanja primjenom odgovarajućih strategija organizacije podataka i sigurnosti informacijskog sustava
  • Izgraditi informacijski sustav temeljen distribuiranim komponentama kao i na autonomnim i međusobno kompetitivnim izvorima znanja i razriješiti konflikte koji se javljaju među izvorima znanjaIzgraditi informacijski sustav temeljen distribuiranim komponentama kao i na autonomnim i međusobno kompetitivnim izvorima znanja i razriješiti konflikte koji se javljaju među izvorima znanja
  • Izgraditi računalni sustav za pohranu podataka i znanja korištenjem suvremenih alata za izradu baza podataka, baza znanja i semantici podatakaIzgraditi računalni sustav za pohranu podataka i znanja korištenjem suvremenih alata za izradu baza podataka, baza znanja i semantici podataka
  • Modelirati i izgraditi sustave temeljene na znanju, kao što su višeagentni sustavi, deduktivni sustavi (uključujući i ekspertne sustave), semantički Web sustavi, neuralne mreže itd.Modelirati i izgraditi sustave temeljene na znanju, kao što su višeagentni sustavi, deduktivni sustavi (uključujući i ekspertne sustave), semantički Web sustavi, neuralne mreže itd.
  • Modelirati poslovna pravila, poslovne podatke kao i pravila za izvođenje transakcijskih podataka koji nisu eksplicitno zadani Modelirati poslovna pravila, poslovne podatke kao i pravila za izvođenje transakcijskih podataka koji nisu eksplicitno zadani

Sadržaj predavanja

  • Uvod
    Neki problemi koji uključuju rezoniranje o znanju. Višeagentni sustavi: karakterizacija višeagentnog sustava, povezanost s drugim disciplinama (distribuirani sustavi, umjetna inteligencija, teorija igara, društvene znanosti). Interdisciplinarnost područja.
  • Elementi simboličke logike
    Propozicijska logika: sintaksa, semantika, logička posljedica, katalog jednakosti za propozicijsku logiku. Logika prvog reda: sintaksa, semantika, logička posljedica, katalog jednakosti za logiku prvog reda.
  • Inteligentni agenti
    Okruženja. Inteligentni agenti. Deduktivni agenti. Reaktivni agenti. Hibridni agenti. Agenti i objekti. Agenti i ekspertni sustavi. Agenti kao intencijski sustavi. Apstraktne arhitekture (formalizacije) inteligentnih agenata. Svojstva okoline.
  • Agenti sa sposobnošću deduktivnog rezoniranja
    Agenti kao dokazivači teorema. Problem transdukcije. Primjeri takvih rješenja (AGENT0, Concurrent MetateM). Agentno orijentirano programiranje.
  • Agenti sa sposobnošću praktičnog rezoniranja
    Praktično rezoniranje. Implementiranje agenata sa sposobnošću praktičnog rezoniranja. Homer: agent koji planira. PRS arhitektura.
  • Hibridne arhitekture
    Nedostaci deliberativnih i reaktivnih arhitektura. Vertikalna i horizontalna slojevitost. Primjeri hibridnih arhitektura (InteRRaP i Touring Machines).
  • Realizacija dogovora
    Protokoli. Aukcije. Pregovaranje. Argumentacija. Contract-Net protokol. Jezici za komunikaciju (ACL, KQML). Ontologije. Aukcije.
  • Rezoniranje o znanju
    Model mogućih svjetova. Svojstva znanja. Veza između svojstava mogućnosne relacije agenta i svojstava znanja agenta.
  • PLK jezik
    PLK jezik (propozicijska logika + znanje). Grafička reprezentacija PLK-a. Primjeri računanja znanja u kontekstu zadane Kripkeove strukture. Opće znanje i distribuirano znanje. Primjeri modeliranja pomoću Kripkeove strukture.
  • Formalizacija višeagentnog sustava
    Lokalno stanje agenta. Globalno stanje višeagentnog sustava. Nizovi globalnih stanja (realizacije). Interpretacija realizacije. Uključivanje znanja u višeagentne sustave (operatori znanja).
  • Uključivanje vremena u višeagentne sustave
    Temporalni operatori: temporalni operatori za budućnost, temporalni operatori za prošlost. PLKT jezik. Grafička reprezentacija PLKT jezika.
  • Svojstva PLKT jezika
    Veze između operatora znanja i temporalnih operatora. Primjeri računanja ispunjivosti formula PLKT jezika.
  • Uključivanje zaboravnosti, vjerovanja i želje u višeagentne sustave
    Operatori zaboravnosti. Operatori vjerovanja. Operatori želje. Svojstva operatora zaboravnosti, vjerovanja i želje.
  • Implementacija višeagentnih sustava
    Poželjna svojstva agentne infrastrukture. Agentni programi.
  • Metodologije
    Kada je višeagentno rješenje odgovarajuće? Agentno orijentirana analiza i tehnike oblikovanja. Problemi višeagentnog razvoja. Mobilni agenti.
  • Aplikacije
    Upravljanje poslovnim procesima. Distribuirani senzori. Sustavi za pretraživanje informacija. Elektroničko poslovanje. Oblikovanje sučelja (čovjek – računalo). Virtualna okruženja. Inteligentna organizacija.

Osnovna literatura

  • Wooldridge, M. An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons, Second edition, 2009.
  • Predavanja
  • Fagin, R. et al. Reasoning About Knowledge, The MIT Press, 2003.

Dopunska literatura

  • Maleković, M. Agent Properties in Multi-Agent Systems. Informatica, An International Journal of Computing and Informatics, 1999, 23, 283-288.
  • Maleković, M. and M. Čubrilo. Some Properties of Forgetfulness in Multi-Agent Systems. Proceedings, 2002 IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems, INES 2002, pp. 361-362.
  • Minker, J. Logic Based AI, Kluver Academic Publishers, Boston, 2000.
  • Subrahmanian, V. S. et al. Heterogeneous Agent Systems, The MIT Press, 2000.

Slični predmeti

  • Imperial College, London, Department of Computing, Multi-Agent Systems;
  • Stanford University, Department of Computer Science, Multi-Agent Systems;
  • Rice University, Department of Computer Science, Reasoning about Knowledge;
Nastavnik Oblik nastave Tjedana Sati tjedno Grupa
Schatten Markus Laboratorijske vježbe 15 2 2
Predavanje 15 2 1
Nema definiranih ispitnih rokova

Višeagentni sustavi - Redovni studenti

Studij: Diplomski studij informatike
Akademska godina: 2016/2017

Praćenje rada studenata

Elementi praćenjaBodova
Aktivnost na nastavi10
Kolokviji (2 kolokvija iz predavanja)50
Projekt (laboratorijske vježbe)40
ZBROJ100


Bodovna skala ocjena

OdDoOcjena
0 49 nedovoljan (1)
50 60 dovoljan (2)
61 75 dobar (3)
76 90 vrlo dobar (4)
91 100 odličan (5)



Kolokviji

Naziv / Tjedan 1234567891011121314151617 1. razdoblje
udio (%)
2. razdoblje
udio (%)
3. razdoblje
udio (%)
Trajanje Pismeni Usmeni
1. kolokvij + 100.0 50.0 45 +
2. kolokvij + 50.0 100.0 45 + +


Opis elemenata praćenja

Elementi praćenja Bodovi Uvjet Opis Nadoknada
Granica Opis Rok
aktivnost na nastavi 10 Aktivnost studenta ocjenjuje se tijekom predavanja i laboratorijskih vježbi kroz ponavljanje gradiva, usvajanje novih sadržaja kroz rješavanje zadataka, zaključak predavanja i sl.
1. kolokvij 20 Rješavanje zadataka uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje.
Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost.
Obavezno prisustvovanje
2. kolokvij 30 Rješavanje zadataka uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje.
Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost.
Obavezno prisustvovanje
projekt 40 20 Samostalni projekt koji se dodjeljuje najkasnije do početka 1. međuispitnog razdoblja. Student treba samostalno izraditi, dokumentirati i obraniti projekt. Kao priprema za projekt izvode se laboratorijske vježbe. Projekt (aplikaciju) i dokumentaciju izrađenu prema uputama treba postaviti na sustav za e-učenje unutar zadanog roka, nakon čega slijedi obrana. Projekt se može braniti tijekom 3. nastavnog razdoblja prema dogovorenim terminima. Korištenje tuđeg rješenja/plagijat je zabranjen te povlači disciplinsku odgovornost. Pozitivno ocjenjeni projekt je uvjet za prolaznu ocjenu.


Višeagentni sustavi - Izvanredni studenti

Studij: Diplomski studij informatike
Akademska godina: 2016/2017

Izvanredni studenti mogu odabrati jedan od sljedeća 3 modela:

M1 [redovna kontinuiranost]: studenti se uključuju u nastavu zajedno s redovitim studentima; u tom slučaju trebaju se (na početku semestra) obavezno javiti nastavniku, te za njih vrijede ista pravila kao i za redovite studente;

M2 [izvanredna kontinuiranost]: studenti polažu kolokvije, brane projekt te idu na zaključni ispit u terminima definiranim za redovne studente, ali ne moraju prisustvovati redovnoj nastavi;

M3[klasični ispit]: ako studenti nisu zainteresirani niti za jedan od prethodna dva modela kontinuiranog praćenja M1 i M2, onda predmet polažu putem ispita na redovnim (i izvanrednim) ispitnim rokovima. Prije usmenog dijela ispita, studenti moraju imati pozitivno ocijenjen projekt.

Literatura, način komunikacije, itd. isti su kao i za redovite studente.


Praćenje rada studenata

Elementi praćenjaBodova
Aktivnost na nastavi10
Kolokviji (2 kolokvija iz predavanja)50
Projekt (laboratorijske vježbe)40
ZBROJ100


Bodovna skala ocjena

OdDoOcjena
0 49 nedovoljan (1)
50 60 dovoljan (2)
61 75 dobar (3)
76 90 vrlo dobar (4)
91 100 odličan (5)



Kolokviji

Naziv / Tjedan 1234567891011121314151617 1. razdoblje
udio (%)
2. razdoblje
udio (%)
3. razdoblje
udio (%)
Trajanje Pismeni Usmeni
1. kolokvij + 100.0 50.0 45 +
2. kolokvij + 50.0 100.0 45 + +


Opis elemenata praćenja

Elementi praćenja Bodovi Uvjet Opis Nadoknada
Granica Opis Rok
aktivnost na nastavi 10 Aktivnost studenta ocjenjuje se tijekom predavanja i laboratorijskih vježbi kroz ponavljanje gradiva, usvajanje novih sadržaja kroz rješavanje zadataka, zaključak predavanja u obliku opisa konceptualne mreže i sl.
1. kolokvij 20 Rješavanje zadataka uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje.
Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost.
Obavezno prisustvovanje
2. kolokvij 30 Rješavanje zadataka uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje.
Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost.
Obavezno prisustvovanje
projekt 40 20 Samostalni projekt koji se dodjeljuje najkasnije do početka 1. međuispitnog razdoblja. Student treba samostalno izraditi, dokumentirati i obraniti projekt. Kao priprema za projekt izvode se laboratorijske vježbe. Projekt (aplikaciju) i dokumentaciju izrađenu prema uputama treba postaviti na sustav za e-učenje unutar zadanog roka, nakon čega slijedi obrana. Projekt se može braniti tijekom 3. nastavnog razdoblja prema dogovorenim terminima. Korištenje tuđeg rješenja/plagijat je zabranjen te povlači disciplinsku odgovornost. Pozitivno ocjenjeni projekt je uvjet za prolaznu ocjenu.


Predavanje Seminar Auditorne vježbe Laboratorijske vježbe Vježbe (jezici, tzk) Ispit Kolokviji Nadoknade Demonstrature
Copyright © 2015 FOI Varaždin. All Rights Reserved. Sva prava pridržana.
Povratak na vrh