artificial intelligence marcos augusto hochuli shmeil [email protected]
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Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
EnquadramentoEnquadramento Conceitos FundamentaisConceitos Fundamentais A InteligĆŖncia Artificial (A InteligĆŖncia Artificial (IAIA)) Machine Learning (Machine Learning (MLML)) A DistribuiĆ§Ć£o da InteligĆŖncia Artificial (A DistribuiĆ§Ć£o da InteligĆŖncia Artificial (IADIAD))
Aplicando metodologias de Aplicando metodologias de IADIAD e e MLML para a para a modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵes modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵes ((OrganizaƧƵes ArtificiaisOrganizaƧƵes Artificiais))
ARTIFICIAL INTELLIGENCEARTIFICIAL INTELLIGENCE
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EnquadramentoEnquadramento
CompreensĆ£o do mundo em que vivemosCompreensĆ£o do mundo em que vivemos
Aprender padrƵesAprender padrƵesDescobrir padrƵesDescobrir padrƵesCriar padrƵesCriar padrƵes
Propriedades, comportamentos (relaƧƵes), ...Propriedades, comportamentos (relaƧƵes), ...
naturalworld
artificial
...org
org orgorgorg
soc org
conceived byhuman beings
...
models
created by human beings
models
artifactsworld
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SĆ£o agrupados em SĆ£o agrupados em SistemasSistemas, os quais , os quais sĆ£o classificadossĆ£o classificados
Segundo o domĆnio de aplicaĆ§Ć£o:Segundo o domĆnio de aplicaĆ§Ć£o:SistemasSistemas Aa, Bb, Cc, ...Aa, Bb, Cc, ...
Segundo a finalidade organizacionalSegundo a finalidade organizacionalSistemasSistemas Operacionais OperacionaisSistemas Sistemas Gerenciais - de controleGerenciais - de controleSistemasSistemas de Apoio a decisĆ£o, ...de Apoio a decisĆ£o, ...
Segundo a representaĆ§Ć£o do conteĆŗdoSegundo a representaĆ§Ć£o do conteĆŗdoSistemasSistemas de InformaĆ§Ć£o de InformaĆ§Ć£oSistemasSistemas baseados em Conhecimento, baseados em Conhecimento,Sistemas Sistemas orientados Ć objetos, ...orientados Ć objetos, ...
......
Conceitos FundamentaisConceitos Fundamentais
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Conceitos FundamentaisConceitos Fundamentais
Quanto a abrangĆŖncia da Base de dados:Quanto a abrangĆŖncia da Base de dados:
Bases Bases CCorporativasorporativas
Bases Bases DDepartamentaisepartamentais
Bases Bases EEspecĆficasspecĆficas
CC
DDEE
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A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
Ć uma parte da CiĆŖncia da ComputaĆ§Ć£o, Ć uma parte da CiĆŖncia da ComputaĆ§Ć£o, interessada na modelagem de Sistemas interessada na modelagem de Sistemas Inteligentes de ComputaĆ§Ć£o. (Meados de 1950).Inteligentes de ComputaĆ§Ć£o. (Meados de 1950).
A IA Ć© o estudo de como fazer os computadoresA IA Ć© o estudo de como fazer os computadoresrealizarem tarefas, as quais, no momento, sĆ£o realizarem tarefas, as quais, no momento, sĆ£o realizadas de forma melhor pelos seres humanos.realizadas de forma melhor pelos seres humanos.
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Sistemas InteligentesSistemas Inteligentes::SĆ£o sistemas que exibem caracterĆsticas que nĆ³sSĆ£o sistemas que exibem caracterĆsticas que nĆ³sassociamos com a inteligĆŖncia do comportamentoassociamos com a inteligĆŖncia do comportamentohumano.humano.
Entender a LinguagemEntender a LinguagemAprendizagemAprendizagemRaciocĆnioRaciocĆnioSoluĆ§Ć£o de problemas, ...SoluĆ§Ć£o de problemas, ...
A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
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A inteligĆŖncia requer conhecimentoA inteligĆŖncia requer conhecimento
DescriĆ§Ć£o formal de um problema:DescriĆ§Ć£o formal de um problema:
DefiniĆ§Ć£o do EspaƧo de EstadosDefiniĆ§Ć£o do EspaƧo de Estados Definir o estado inicialDefinir o estado inicial Definir o estado final ( objetivo)Definir o estado final ( objetivo) Conjunto de operadores que descrevem as aƧƵesConjunto de operadores que descrevem as aƧƵes EstratĆ©gia de controle - EstratĆ©gia de controle - Cause movimentoCause movimento
Seja sistemƔticaSeja sistemƔtica
A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
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A A heurĆsticaheurĆstica Ć© uma tĆ©cnica que melhora a eficiĆŖncia Ć© uma tĆ©cnica que melhora a eficiĆŖncia de um processo de busca no espaƧo de estados,de um processo de busca no espaƧo de estados,sacrificando o determinismo e a perfeiĆ§Ć£o.sacrificando o determinismo e a perfeiĆ§Ć£o.
A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
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A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
espaƧoespaƧodede
estadosestados
um estado atualum estado atual
Novo estadoNovo estado
raciocĆnio (monotĆ“nico e raciocĆnio (monotĆ“nico e nĆ£o monotĆ“nico)nĆ£o monotĆ“nico)
EntĆ£o,EntĆ£o,
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A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
RepresentaĆ§Ć£o do ConhecimentoRepresentaĆ§Ć£o do Conhecimento
ā¢ LĆ³gica de predicadosLĆ³gica de predicados
ā¢ FramesFrames
ā¢ ScriptsScripts
ā¢ Redes semĆ¢nticas, Redes semĆ¢nticas, ......
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A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
ā¢ LĆ³gica de predicadosLĆ³gica de predicados
conceda crƩdito PESSOA_P conceda crƩdito PESSOA_P sesesaldo_mƩdio > X saldo_mƩdio > X eetempo cliente > Y tempo cliente > Y eerenda_mensal > Z.renda_mensal > Z.
pessoa( Maria)pessoa( Maria)saldo_mƩdio ( Maria, x+1)saldo_mƩdio ( Maria, x+1)tempo_cliente (Maria,Y-10)tempo_cliente (Maria,Y-10)renda_mensal (Maria, z+35)renda_mensal (Maria, z+35)
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A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
ā¢ FramesFramesFrame Frame : Banco: Banco EspecializaĆ§Ć£o:EspecializaĆ§Ć£o: Banco ComercialBanco Comercial HorĆ”rioHorĆ”rio:: ( 10:00 Ć s 16:00)( 10:00 Ć s 16:00) Sub-divisĆ£oSub-divisĆ£o:: AgĆŖnciasAgĆŖncias
Carteiras: Carteiras: Contas_correntesContas_correntes CĆ¢mbioCĆ¢mbio RuralRural
Recursos_humanosRecursos_humanos: gerentes: gerentes caixascaixas
auxiliaresauxiliaresQtde_de_recursosQtde_de_recursos: [50]: [50]Classe_agĆŖnciaClasse_agĆŖncia: ( pequena,: ( pequena,
mƩdia,mƩdia,grande)grande)
Ex:Ex:agĆŖncia_xyzagĆŖncia_xyz CarteiraCarteira: Contas_correntes: Contas_correntes Recursos_humanosRecursos_humanos: [ gerente qtde = 1]: [ gerente qtde = 1] Classe_agĆŖncia Classe_agĆŖncia = pequena= pequena
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A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
ā¢ ScriptScript
script: script: conceito de uma pessoa (cliente) frente a uma lojaconceito de uma pessoa (cliente) frente a uma loja
condiĆ§Ć£o de entradacondiĆ§Ć£o de entrada:: . identificaĆ§Ć£o da pessoa. identificaĆ§Ć£o da pessoa
condiĆ§Ć£o de saidacondiĆ§Ć£o de saida:: . Conceito da pessoa junto a loja. Conceito da pessoa junto a loja
objetosobjetos:: . Pessoa (consumidor). Pessoa (consumidor) . Loja. Loja
agentesagentes:: . FuncionĆ”rios da AgĆŖncia (. FuncionĆ”rios da AgĆŖncia (FAFA)) . FuncionĆ”rios da Loja (. FuncionĆ”rios da Loja (FLFL))
Cena_1Cena_1: : Contato InicialContato InicialFAFA: contato inicial: contato inicialFA: FA: Solicita falar com um FLSolicita falar com um FLFAFA: Informa identificaĆ§Ć£o da pessoa: Informa identificaĆ§Ć£o da pessoa
Cena_2Cena_2: : Pessoa Ć© consumidora da LojaPessoa Ć© consumidora da LojaFL:FL: Localiza cadastro Localiza cadastroFL: FL: Verifica pontualidade de pagtosVerifica pontualidade de pagtos
Cena_3Cena_3: : ElaboraĆ§Ć£o de conceitoElaboraĆ§Ć£o de conceitoFLFL: contata : contata FAFAFL: FL: informa pontualidade de pgtoinforma pontualidade de pgtoFAFA: recebe a informaĆ§Ć£o: recebe a informaĆ§Ć£oFAFA: atribui conceito segundo critĆ©rios: atribui conceito segundo critĆ©rios
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A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
ā¢ Redes semĆ¢nticasRedes semĆ¢nticas
cadeiracadeira
mĆ³velmĆ³vel
assentoassentopessoapessoa
eueu
is_ais_a is_part_ofis_part_of
is_ais_ais_ais_a
havehave CccccCcccc
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A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
Sistemas Especialistas (Expert systems):Sistemas Especialistas (Expert systems):
Componentes:Componentes:
ā¢ EspecialistaEspecialistaā¢ Engenheiro do ConhecimentoEngenheiro do Conhecimentoā¢ InterfacesInterfacesā¢ InferĆŖnciaInferĆŖnciaā¢ Base de ConhecimentoBase de Conhecimento
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Arquitetura de um sistema a base Arquitetura de um sistema a base de conhecimentosde conhecimentos
Base de conhecimentos
Base de Fatos
Motor deinferĆŖncia
Sistema Especialista
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Mecanismo e estratĆ©gia de Mecanismo e estratĆ©gia de inferĆŖnciainferĆŖncia
Considerando uma regra:Considerando uma regra:ā¢ SeSe as premissas estĆ£o contidas na Base de Fatos as premissas estĆ£o contidas na Base de Fatos BFBF,, ā¢ entĆ£oentĆ£o aplica-se a regra aplica-se a regra i.e. insere-se as conclusƵes BFi.e. insere-se as conclusƵes BFā¢ senĆ£osenĆ£o passa para a prĆ³xima regrapassa para a prĆ³xima regraā¢ QuandoQuando detecta-se que um objetivo foi atingido ou que detecta-se que um objetivo foi atingido ou que
mais nenhuma regra se aplica, o processo de raciocĆnio mais nenhuma regra se aplica, o processo de raciocĆnio Ć© encerradoĆ© encerrado
As variaƧƵes nesse mecanismo estĆ£o relacionadas As variaƧƵes nesse mecanismo estĆ£o relacionadas a escolha da primeira regra, a escolha prĆ³xima a escolha da primeira regra, a escolha prĆ³xima regra, . . .regra, . . .
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Exemplo de inferĆŖnciaExemplo de inferĆŖnciaRegra 01: SeSe A entĆ£o B & C Regra 02: SeSe B entĆ£o D Regra 03: SeSe C entĆ£o E Regra 04: SeSe D entĆ£o G
A
B
G
D
C
E
A
B
G
D
C
E
1
3
4
52
Encadeamento para frente
Encadeamento para traz
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Exemplo de base de regrasExemplo de base de regrasRegra 01: Se distĆ¢ncia > 5 km,
pegaremos o carroRegra 02: Se distĆ¢ncia > 1 km e tempo < 15 minutos,
pegaremos o carroRegra 03: Se distĆ¢ncia > 1 km e tempo > 15 minutos,
iremos a pƩRegra 04: Se iremos de carro e o cinema Ʃ no centro da
cidade, pegaremos um taxiRegra 05: Se iremos de carro e o cinema nĆ£o Ć© no centro
da cidade, pegaremos nosso prĆ³prio carro
Regra 06: Se iremos a pƩ e o tempo estƔ ruim, pegaremos uma impermeƔvel
Regra 07: Se iremos a pƩ e o tempo estƔ bom, iremos em ritmo de passeio
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A InteligĆŖncia Artificial (IA)A InteligĆŖncia Artificial (IA)
AA Ć© verdade se Ć© verdade se B B for Verdade,for Verdade, C C for verdade.for verdade.
BB Ć© verdade se Ć© verdade se B1B1 Ć© verdade Ć© verdade B2 B2 Ć© verdade.Ć© verdade.
B1B1 Ć© um fato Ć© um fato conhecidoconhecido
InferĆŖnciaInferĆŖncia Base Conhec.Base Conhec.
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Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
A habilidade para A habilidade para aprenderaprender Ć© um dos mais significativos Ć© um dos mais significativosaspectos da inteligĆŖncia humana.aspectos da inteligĆŖncia humana.
As As mĆ”quinasmĆ”quinas nĆ£o podem ser chamadas de nĆ£o podem ser chamadas de inteligentesinteligentesatĆ© que sejam capazes de atĆ© que sejam capazes de aprenderaprender a fazer coisas a fazer coisas novas, adaptarem-se a novas situaƧƵes, no lugar denovas, adaptarem-se a novas situaƧƵes, no lugar desimplesmente fazerem aquilo que foram mandadas.simplesmente fazerem aquilo que foram mandadas.
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Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
Aprendizado sub-simbĆ³licoAprendizado sub-simbĆ³licoRedes neuronais, ...Redes neuronais, ...
Aprendizado simbĆ³licoAprendizado simbĆ³licoAtravĆ©s: AtravĆ©s: exemplos, ...exemplos, ...MĆ©todos: MĆ©todos: indutivos, dedutivos, ...indutivos, dedutivos, ...O que: O que: Novos conceitos, Ć”rvores de decisĆ£o, ...Novos conceitos, Ć”rvores de decisĆ£o, ...
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Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
Aprendendo Ć”rvores de decisĆ£o:Aprendendo Ć”rvores de decisĆ£o:
- CritĆ©rio de avaliaĆ§Ć£o : - CritĆ©rio de avaliaĆ§Ć£o : EntropiaEntropia
atributos1([inteligencia,beleza,situacao_financeira]).
exemplos1([[inteligencia(sim),beleza(bonito),situacao_financeira(rico),classe(namorar_sim_namora)],[inteligencia(nao),beleza(feio),situacao_financeira(pobre),classe(namorar_nao_namora)],...]).
Namorar ou nĆ£o namorarNamorar ou nĆ£o namorar
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Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
Apresentar Ćrvores de Apresentar Ćrvores de InduĆ§Ć£o -InduĆ§Ć£o -
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Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
inteligintelig
financfinancnamoranamora
simsimnĆ£onĆ£o
popomeme
riri
Ʊ_namoraƱ_namora namoranamoranamoranamora
InduĆ§Ć£o a partir de exemplosInduĆ§Ć£o a partir de exemplos
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Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
EblEbl
A partir de uma teoria e um exemplo ou conjunto deA partir de uma teoria e um exemplo ou conjunto deexemplosexemplos
kill( X, Y)kill( X, Y)
hates(X, Y) has_gun(X) is_depressed(X)hates(X, Y) has_gun(X) is_depressed(X)
hates( John, John).hates( John, John).has_gun( John).has_gun( John).is_depressed( John).is_depressed( John).
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A InteligĆŖncia Artificial A InteligĆŖncia Artificial DistribuĆda (IAD)DistribuĆda (IAD)
PROBLEMAS DISTRIBUIDOSPROBLEMAS DISTRIBUIDOSā¢ SoluĆ§Ć£o de problemas de forma distribuĆdaSoluĆ§Ć£o de problemas de forma distribuĆdaā¢ AgentesAgentes
Dividir paraDividir paraconquistarconquistar
SoluĆ§Ć£o de problemas de forma distribuĆdaSoluĆ§Ć£o de problemas de forma distribuĆda
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A InteligĆŖncia Artificial A InteligĆŖncia Artificial DistribuĆda (IAD)DistribuĆda (IAD)
AgentesAgentes
Entidades computacionais, dotadas de capacidadesEntidades computacionais, dotadas de capacidadescognitivas cognitivas (percepĆ§Ć£o, raciocĆnio e memĆ³ria) ou (percepĆ§Ć£o, raciocĆnio e memĆ³ria) ou reativas reativas as quais as quais agemagem ou ou reagemreagem no domĆnio para as quais foram no domĆnio para as quais foram concebidas.concebidas.
O comportamento cognitivo Ʃ orientado pelos objetivos, O comportamento cognitivo Ʃ orientado pelos objetivos, crenƧas, desejos e intenƧƵes. crenƧas, desejos e intenƧƵes.
O reativo Ć© orientado pela funĆ§Ć£o e pela sobrevivĆŖncia.O reativo Ć© orientado pela funĆ§Ć£o e pela sobrevivĆŖncia.
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A InteligĆŖncia Artificial A InteligĆŖncia Artificial DistribuĆda (IAD)DistribuĆda (IAD)
AgentesAgentes
Multi-agenteMulti-agente - - Sociedade de agentesSociedade de agentes Cognitivos/ ReativosCognitivos/ ReativosHomogĆŖneos/ HeterogĆŖneosHomogĆŖneos/ HeterogĆŖneosDistribuĆdos/ CentralizadosDistribuĆdos/ CentralizadosAutĆ“nomos/ Semi-autĆ“nomosAutĆ“nomos/ Semi-autĆ“nomos
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A InteligĆŖncia Artificial A InteligĆŖncia Artificial DistribuĆda (IAD)DistribuĆda (IAD)
Dividir paraDividir paraconquistarconquistar
SoluĆ§Ć£o orientada por AGENTESSoluĆ§Ć£o orientada por AGENTES
AgAg11
AgAg22
AgAg33
AgAgnn
BBBB
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
ā¢ Uma Sociedade de OrganizaƧƵesUma Sociedade de OrganizaƧƵes
ā¢ As OrganizaƧƵesAs OrganizaƧƵes
ā¢ CenĆ”rio para uma Sociedade de OrganizaƧƵesCenĆ”rio para uma Sociedade de OrganizaƧƵes ARTOR ARTOR ((ARTARTificial ificial ORORganizations)ganizations)
ā¢ InteraĆ§Ć£o entre Produtores e Fornecedores deInteraĆ§Ć£o entre Produtores e Fornecedores de em um caminho cooperativoem um caminho cooperativo
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
ā¢ Uma Sociedade de OrganizaƧƵesUma Sociedade de OrganizaƧƵes
protagonistaprotagonista
criadorcriador
naturalnatural
artificialartificial
constantementeconstantementemodificamodifica
mundo realmundo real
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
naturalnatural
artificialartificial
mundo realmundo real
PercepĆ§Ć£oPercepĆ§Ć£o
modelos conceituaismodelos conceituais
ā¢ LimitaƧƵes cognitivas e fĆsicas LimitaƧƵes cognitivas e fĆsicas Entende as vantagens de reunir esforƧosEntende as vantagens de reunir esforƧos
Sociedade e RelaƧƵes SociaisSociedade e RelaƧƵes Sociais
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
Estas Sociedades foram e ainda sĆ£o estruturadasEstas Sociedades foram e ainda sĆ£o estruturadasem em ORGANIZAĆĆESORGANIZAĆĆES , nas quais o ser humano , nas quais o ser humanocontribui com suas capacidades e especialidades,contribui com suas capacidades e especialidades,exibindo um comportamento inteligente.exibindo um comportamento inteligente.
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
Neste cenƔrio social, um Neste cenƔrio social, um Comportamento InteligenteComportamento Inteligentepode ser caracterizado:pode ser caracterizado:
ā¢ PercepĆ§Ć£o do ambientePercepĆ§Ć£o do ambienteā¢ Tomada de decisĆ£oTomada de decisĆ£oā¢ InteraƧƵes sociais InteraƧƵes sociais ā¢ CoordenaĆ§Ć£oCoordenaĆ§Ć£oā¢ PlanejamentoPlanejamento NASCER, VIVER e MORRER.NASCER, VIVER e MORRER.ā¢ AprendizagemAprendizagem
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
ā¢ As OrganizaƧƵesAs OrganizaƧƵes
entidade socialentidade social
modeladas em termos de InteraƧƵes Sociaismodeladas em termos de InteraƧƵes Sociais
intraintra
interinter
innerinner
outerouter
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
INNERINNERRecursos HumanosRecursos Humanos
NĆ£o HumanosNĆ£o HumanosEstrutura FĆsicaEstrutura FĆsica
ConceitualConceitualTarefas finsTarefas fins
suporte (meio) suporte (meio)
INNER/ OUTERINNER/ OUTERObservaĆ§Ć£o - PassivaObservaĆ§Ć£o - Passiva
AtivaAtiva
A sobrevivĆŖncia de uma OrganizaĆ§Ć£o depende daA sobrevivĆŖncia de uma OrganizaĆ§Ć£o depende dacapacidade do capacidade do INNER INNER perceber e se ajustar para perceber e se ajustar para o o OUTEROUTER
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵes - OrganizaƧƵes - 1o parte
ā¢CenĆ”rio para uma Sociedade de OrganizaƧƵesCenĆ”rio para uma Sociedade de OrganizaƧƵes
AMBIENTE
consumo
consumidoresindivĆduos
distribuiĆ§Ć£o
distribuiĆ§Ć£o
distribuiĆ§Ć£o
distribuiĆ§Ć£o
consumo
consumo
consumo
co co. . .
con1 2
organizaĆ§Ć£o
c dP
dPc
organizaĆ§Ć£o
c dP
dPc
organizaĆ§Ć£o
c dP
dPc
consumo
distribuiĆ§Ć£o
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ā¢ em geral pela modelagem de organizaƧƵes,
ā¢ em particular pela relaĆ§Ć£o social de contrataĆ§Ć£o,
ā¢ necessidade de processos automatizados,
ā¢ pela necessidade de preservar o conhecimento envolvido e aprender com as experiĆŖncias,
Aplicando metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de
OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
ā¢MOTIVAĆĆO
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
ā¢ pelo potencial que o domĆnio da InteligĆŖncia Artificial DistribuĆda apresenta na modelaĆ§Ć£o de problemas complexos e distribuĆdos, e
ā¢ pela atenĆ§Ć£o que a comunidade cientĆfica tem dispensada no domĆnio da modelagem das organizaƧƵes.
ā¢MOTIVAĆĆO
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
ā¢ dois grupos de disciplinas:
(i) as que auxiliam na compreensĆ£o do problema a ser estudado e modelado, e
(ii) as que contribuem com conceitos e metodologias.
ā¢ COMPREENSĆO
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
Teoria das OrganizaƧƵesTeoria Geral da AdministraĆ§Ć£o
SociologiaMicroeconomia
Psicologia
sociedade de organizaƧƵes sociedade de agentes
organizaĆ§Ć£o
relaƧƵes sociais capacidade dos agentes
agente
DomĆnio de CompreensĆ£o DomĆnio de RealizaĆ§Ć£o
InteligĆŖncia Artificial DistribuĆdaSistemas MultiagenteAprendizagem SimbĆ³lica AutomĆ”tica
ā¢ COMPREENSĆO
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modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaƧƵes - OrganizaƧƵes - 2o parte
. decidir sobre o convite,
OrganizaƧƵes
. detectar conflitos,
. aprender no domĆnio da negociaĆ§Ć£o.
. negociar os valores dos critƩrios,
. avaliar as contrapropostas,
. convidar a sociedade a participar,
. efectivar a contrataĆ§Ć£o, e
. avaliar as propostas,
. negociar os valores dos critƩrios, e
. aprender no domĆnio da negociaĆ§Ć£o.
Comportamentos: Comportamentos:
ā¢InteraĆ§Ć£o entre Produtores e Fornecedores deInteraĆ§Ć£o entre Produtores e Fornecedores de em um caminho cooperativoem um caminho cooperativo
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INDIVĆDUOS
RELAĆĆES
RELAĆĆESRELAĆĆES
SOCIEDADE
RELAĆĆES
NEWS-STAND
RELAĆĆES
RELAĆĆES
RELAĆĆES
RELAĆĆES
RELAĆĆES
nĆ£o-hierĆ”rquica
......
ORGANIZAĆĆO (agente)
hierarquica
RELAĆĆES
nĆ£o-hierĆ”rquica
......
ORGANIZAĆĆO (agente)
hierarquica
nĆ£o-hierĆ”rquica
......
ORGANIZAĆĆO (agente)
hierarquica
ARTARTificialificial ORORganizationsganizations
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ā¢ Agentes (OrganizaƧƵes)
ā¢ Quadro-Negro (Quiosque āNews Standā)
Os componentes do sistemaOs componentes do sistema ARTORARTOR
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ARTARTificialificial ORORganizationsganizations
INNER
OUTER
ADMINISTRATOR-AGENT
PLANNING
COORDINATION
LEARNING
COM.
INDIVIDUAL KNOWLEDGE (IK)
KNOWLEDGE (CK)CORPORATE
COM. = communication
COVER-AGENT
INNER
EXECUTOR-AGENT
EXPERTISE
LEARNING
INDIVIDUAL KNOWLEDGE (IK)
OUTERSM AM
CS
SS
COM.
Os componentes do sistemaOs componentes do sistema ARTORARTOR
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styles
resources, ...
self model
acquaintance model
cover-agents
society
C. K.
missions
DESCRIPTOR
agenti
agentn
plans
processes
...
projection
projection
...
objectrelation
ARTARTificialificial ORORganizationsganizations
Os componentes do sistemaOs componentes do sistema ARTORARTOR
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āāARTORāARTORā um modelo computacional para um modelo computacional para
organizaƧƵes artificiaisorganizaƧƵes artificiais
um agente gestor Ć© definido pelo par ordenado:
(Ikb, Caa) onde:(i) Ikb Ć© uma base de conhecimento individual, e(ii) Caa Ć© um conjunto de capacidades {planeamento,coordenaĆ§Ć£o, comunicaĆ§Ć£o, aprendizagem}.
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āāARTORāARTORā um modelo computacional para um modelo computacional para
organizaƧƵes artificiaisorganizaƧƵes artificiais
um agente executor Ć© definido pelo par ordenado:
(Ikb, Cae) onde:(i) Ikb Ć© uma base de conhecimento individual, e(ii) Cae Ć© um conjunto de capacidades
{especialidade/perĆcia, comunicaĆ§Ć£o, aprendizagem}.
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uma organizaĆ§Ć£o Ć© definida por:
Sejam Aas e Eas.Uma organizaĆ§Ć£o Ć© uma tripla, tal que Org =(Aas,Eas,Ckb), Aas , Eas , Ckb .
āāARTORāARTORā um modelo computacional para um modelo computacional para
organizaƧƵes artificiaisorganizaƧƵes artificiais
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Estruturas:
Ckb
agenteexecutor
agentegestor
o agente envolvente de menor
granularidade
āāARTORāARTORā um modelo computacional para um modelo computacional para
organizaƧƵes artificiaisorganizaƧƵes artificiais
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Estruturas:
Ckb
ag_ex
ag_ge
ag_ex
ag_ge
Ckb
ag_exag_ex
ag_ge
Ckb
ag_ge
Grupo virtual
ouag_ex
ag_ge
Ckb
organizaƧƵes virtuais
ag_geag_ex
ag_ge
ag_ex
ag_geag_ex
Ckb
Ohiw Ohis
Ohis (ii)
(i)
(iii)
ag_ex
ag_ge
āāARTORāARTORā um modelo computacional para um modelo computacional para
organizaƧƵes artificiaisorganizaƧƵes artificiais
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Capacidades dos agentes:
ambiente externo a organizaĆ§Ć£o
comunicaĆ§Ć£o
agente gestor/ agente executor
base de conhecimentoindividual - Ikb
Ć”rea de comunicaĆ§Ć£o. mensagens recebidas. mensagens Ć serem enviadas
ambiente interno a organizaĆ§Ć£o
āāARTORāARTORā um modelo computacional para um modelo computacional para
organizaƧƵes artificiaisorganizaƧƵes artificiais
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conhecimento
base de conhecimento corporativa - Ckb
ambiente interno a organizaĆ§Ć£o
comunicaĆ§Ć£o
recepĆ§Ć£o
fila_de_espera
gerenciamento
āāARTORāARTORā um modelo computacional para um modelo computacional para
organizaƧƵes artificiaisorganizaƧƵes artificiais
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(i) a padronizaĆ§Ć£o
(ii) a supervisĆ£o direta
(iii) o ajuste mĆŗtuo atravĆ©s da argumentaĆ§Ć£o
A CoordenaĆ§Ć£o:
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organizaƧƵes artificiaisorganizaƧƵes artificiais
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O quiosque "News-Stand" representa um local deafixaĆ§Ć£o pĆŗblica de informaƧƵes para os componentesde uma sociedade de organizaƧƵes
QUIOSQUE - "News_Stand"
acƧƵesmensagens
AGENTES
oferta de notĆcias
busca por notĆcias
oferta de notĆcias
busca por notĆcias
afixaĆ§Ć£o
procura
confirmaĆ§Ć£o da oferta de notĆcias
resultado da busca por notĆcias
oferta de notĆcias
busca por notĆcias
Base deNotĆcias
Mantenedor
relaƧƵes pĆŗblicas
āāARTORāARTORā um modelo computacional para um modelo computacional para
organizaƧƵes artificiaisorganizaƧƵes artificiais
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a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
āARTORāāARTORā
ocorre atravƩs de:
agentes executores dos agentes envolventes, os quaisrespectivamente desempenham; os papƩis de:
(i) organizadores, ou
(ii) respondentes,
dependendo dos objectivos de:
(i) buscar cooperaĆ§Ć£o, ou
(ii) estar interessado em cooperar,
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lista de critĆ©rios (CL) para cada bem/serviƧo a ser provido.Uma lista de critĆ©rios, Ć© formada pela conjunĆ§Ć£ounidades denominadas de critĆ©rios de seleĆ§Ć£o (SC) .
seleĆ§Ć£o:
cor
tƩcnico comercial
preƧo perĆodo depagamento
quantidade
bem/serviƧo
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
āARTORāāARTORā
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satisfazem
regiĆ£o dosvalores que
satisfazem maisregiƵes dosvalores dos
domĆnios doscritĆ©rios
regiĆ£o dosvalores quesatisfazem
menos
C a d a c r itĆ© r io d e s e le c Ƨ Ć£ o (S C ) Ć© u m a 5 -u p la :
[c o r , a z u l, [ [a z u l, p re ta ] , n o n e ] , 1 ,g ro u n d ] , . . .[p e r Ćo d o _ d e _ p a g a m e n to , 3 0 , [ [v is ta , 3 0 ,6 0 , 9 0 , 1 2 0 ] , r ig h t ] , 3 , g ro u n d ] , . . .
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
āARTORāāARTORā
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(agentn,, 12, ((color, blue, y), (price, _, y), (payment_period, 60, y)), 10)
AgAg11AgAg22
AgAg33 AgAgnn
BBBB
BBBB
ConviteConvite
organizerorganizer
respondentrespondent
respondentrespondentrespondentrespondent
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
āARTORāāARTORā
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satisfazmais
PS_CL_P1(Dcor,DpreƧo,DperĆodo de pagamento,Dquantidade)
10 60
preƧocor perĆodo depagamento
quantidade
EspaƧo de possibilidades da CL_P1
90
120
satisfaz
satisfazmenos
azul, preta
3020 50
8030 vista
artor_org_A
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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uma sessĆ£o de negociaĆ§Ć£o
organizadorrespondente
respondente
estratrƩgia,tƔctica
estratrƩgia,tƔctica
inicialcontra_oferta
inicialoferta
inicialoferta
inicialcontra_oferta
oferta_1
estratrƩgia,tƔctica
NegociaĆ§Ć£o baseada em:(i) estilo do agente, e(ii) estratĆ©gias e tĆ”ticas
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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A Oferta_Inicial e a NegociaĆ§Ć£oA Oferta_Inicial e a NegociaĆ§Ć£o
Orientada :Orientada :
Estilo doEstilo doagenteagente
EstratƩgiasEstratƩgias TƔticasTƔticas
Win/WinWin/Win
Win/LoseWin/Lose
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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A Oferta_inicial e a NegociaĆ§Ć£oA Oferta_inicial e a NegociaĆ§Ć£o
...
Frame: EstratƩgiaTipo: 1) DECREMENTAL
2- PrĆ³ximas_ofertas:
Tipo de Conceito: ECConceito: 1) Considerar 50% das contra_ofertas
...
Frame:
Frame:
Estilo do agenteEstilo: win/win AplicaĆ§Ć£o: negociaĆ§Ć£o
Conceitos: EC...
Frame:
OpĆ§Ć£o: 1
NegociaĆ§Ć£o, OpĆ§Ć£o: 1, Conceito
...
...
...
Estilo do agente : win/win ou win/lose Objectivo : decrementar as ofertas
1- Oferta_inicial: ECs com mƔximo valores
TƔcticas: TROCA
Frame: TƔticasTipo : 1) TROCA
...
Objectivo: Troca de ECs 1) Manter ECs com utilidade > 5
Trocar ECs com utilidade =< 5 ...
Frame: operador_decremental...
...
NegociaĆ§Ć£o, OpĆ§Ć£o: 1, Conceito
ECs com valores decrementados
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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O Processo de ValidaĆ§Ć£oO Processo de ValidaĆ§Ć£o
desejado
oferta_inicial c_oferta_inicial oferta_1 c_oferta_1 oferta_2
geradarecebida
sequĆŖncia
valores acima
valores abaixo
cresce/ decresce/ coincide
ā¢ CĆ”lculo da distĆ¢ncia, SituaƧƵes de conflito CĆ”lculo da distĆ¢ncia, SituaƧƵes de conflito ā¢ NegociaĆ§Ć£o como metodologiaNegociaĆ§Ć£o como metodologia
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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A AprendizagemA Aprendizagem
EC1.iEC2.iECn.i
EC1.1EC2.1ECn.1
EC1.2EC2.2ECn.2
c_oferta_inicial oferta_1 c_oferta_1 oferta_2 oferta_inicial
ECnEC2EC1
c_EC1.ic_EC2.ic_ECn.i
c_EC1.1c_EC2.1c_ECn.1
D
A
BE
F
sequĆŖncia
A
C C
B
frame_1 frame_2 frame_...
CL- valores desejados
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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Em referĆŖncia ao cenĆ”rio, a tĆ”ctica deātrocaā da estratĆ©gia ādecrementalā,utilizada pelo organizador, passa a sercomplementada com:
(i) para geraĆ§Ć£o da oferta inicial:
(i.ii) incrementar os valores que satisfazem os critƩrios,para seus valores de utilidade mƔxima (satisfaz mais)
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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(ii) para as demais ofertas que nĆ£o a inicial:
(ii.i) manter o valor de um dos critĆ©rios, ocom mais alta utilidade (āPriā). Caso existamais de um, escolhe-se aleatoriamenteum deles,
(ii.ii) seleccionar o prĆ³ximo critĆ©rio demais alta utilidade e passar adecrementar, de uma unidade, o valorrelativo da instĆ¢ncia, mantendo osdemais fixos,
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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(ii.iii) quando todos os valores, do critĆ©rioque estĆ” sendo decrementado, foramofertados, e a sessĆ£o nĆ£o foi encerrada,retornar ao passo (ii.ii), e
(ii.iv) quando nĆ£o mais Ć© possĆvel manter o valor docritĆ©rio escolhido no item (ii.i), decrementar de umaunidade, o valor relativo da instĆ¢ncia desse critĆ©rio, eretornar ao item (ii.ii).
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A contrataĆ§Ć£o:A contrataĆ§Ć£o de um respondente, por um organizador,
segue a seguinte prioridade:
(i) o respondente que apresentou a contra-ofertacom a melhor utilidade, independente de ter sido aĆŗltima interacĆ§Ć£o. Em caso de empate,
(ii) o respondente que antecipou o encerramento dasessĆ£o, por igualdade de valores. Em caso de empate,
(iii) o respondente cujo conhecimento que oorganizador possui, em sua base de conhecimento,sobre processos de selecĆ§Ć£o anteriores, apontamcomo um respondente āwin/winā.
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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Aprendizagem:
oferta inicial contra-ofertainicial
segundaoferta
segundacontra-oferta
terceira oferta terceiracontra-oferta
critĆ©rios paraā1ā
paraā2ā
deā1ā
deā2ā
paraā1ā
paraā2ā
deā1ā
deā2ā
paraā1ā
paraā2ā
deā1ā
deā2ā
cor azu=
azu=
pre=
azu=
pre=
azu=
pre=
azu=
pre=
azu=
pre=
azu=
preƧo 10
10
10=
30
10=
10=
10=
30
10=
10=
10=
30
perĆodo_de_pagamento
120
120
vis
120=
90
90
30
90=
60
60
60=
60=
quantidade 50=
50=
80
50=
50=
50=
80
50=
50=
50=
80
50=
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
āARTORāāARTORā
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------ EXEMPLOS ------------------------> classe = critƩrio prazo
[preco(incr_util),cor(man_util),quantidade(man_util),prazo(incr_util),classe(decr_util_Prazo)],
[preco(man_util),cor(man_util),quantidade(man_util),prazo(decr_util),classe(decr_util_Prazo)],
[preco(man_util),cor(man_util),quantidade(man_util),prazo(decr_util),classe(man_util_Prazo)], ...
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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------ TREE ----------------------------> preco incr_util--> decr_util_Prazo man_util--> cor man_util--> quantidade man_util--> prazo decr_util--> man_util_Prazo decr_util--> decr_util_Prazo
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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. para cada agente respondente,
. para cada um dos critĆ©rios das contra-ofertas que apresentam variaƧƵesdurante a sessĆ£o de negociaĆ§Ć£o,
. gerar uma Ć”rvore de decisĆ£o,tendo como classe, o critĆ©rio dacontra-oferta que apresentou avariaĆ§Ć£o,
. para cada Ć”rvore de decisĆ£ogerada, obter o nĆ³ raiz. Este nĆ³ Ć©um critĆ©rio relevante, causadordas variaƧƵes nas contra-ofertas,
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. os demais critĆ©rios que nĆ£o variaram,sĆ£o critĆ©rios atravĆ©s dos quais osrepondentes relaxam suasrestriƧƵes, concordando com osmesmos.
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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(i) o respondente āartor_org_1_supply_expertā, concentra sua estratĆ©gia etĆ”ctica de negociaĆ§Ć£o nos critĆ©rios quantidade e prazo. O critĆ©rio preƧo Ć© ocritĆ©rio relevante para haver a variaĆ§Ć£o,
/********************************************************/respondente (artor_org_1_supply_expert).concorda_criterios(artor_org_1_supply_expert, 50).discorda_criterios(artor_org_1_supply_expert, 50).criterio_oferta_relevante_variacao(
artor_org_1_supply_expert, [preco]).criterio_contra_oferta_relevante_variacao(
artor_org_1_supply_expert,[quantidade, prazo]).contratado(artor_org_1_supply_expert, nao).
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
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Como pode ser Ćtil o conhecimento aprendido?Como pode ser Ćtil o conhecimento aprendido?
ā¢ Orientador do planejamento para o processo Orientador do planejamento para o processo de negociaĆ§Ć£ode negociaĆ§Ć£o
ā¢ Orientador durante a execuĆ§Ć£o do processoOrientador durante a execuĆ§Ć£o do processo de negociaĆ§Ć£ode negociaĆ§Ć£o
a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o a relaĆ§Ć£o social de seleĆ§Ć£o e de contrataĆ§Ć£o de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
āARTORāāARTORā
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DefiniĆ§Ć£o do sistema āARTORāO sistema "ARTOR" Ć©, ao nĆvel mais abstracto, definido
pelo par ordenado:
(Ms, Ls) onde:(i) Ms Ʃ a base de conhecimento, e(ii) Ls Ʃ o lanƧador da sociedade.
ARTOR (ARTificial ORganizations)
Aplicando metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de
OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes
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explicaĆ§Ć£o
ARTOR
sociedade
Base de conhecimento
do_ mundo
do_modelo_"artor"
dos_artefactos
dos_ modelos
do_artefacto_"artor"
LanƧador
interface
ou
ou
.explicaĆ§Ć£o
. lanƧa sociedade
. encerra
homem X
descritores
global. escolha. interface
artor
consola
escoha
artefacto
Aplicando metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de
OrganizaƧƵesOrganizaƧƵes