Raciocínio Causal em Agentes BDI: um Modelo Abstrato
Resumo
Raciocinar sobre relações de causa e efeito é um passo recorrente no processo humano de tomada de decisão. Não é raro que enfrentemos problemas que são consequências de outros problemas, e que só podem ser considerados solucionados quando suas causas também o forem. Em Ciência da Computação, diversas instâncias desse cenário podem ser identificadas. Apesar de propostas existentes serem capazes de solucionar consequências, bem como endereçar causas adequadamente, o raciocínio sobre relações causais é implementado manualmente e de forma específica para cada aplicação. Neste artigo, discutimos o uso de agentes de software como uma alternativa possível capaz de lidar com tal cenário, e apresentamos uma proposta para uma solução independente de domínio utilizando a arquitetura BDI (Belief-Desire-Intention).Referências
Goldstein, M., Shehory, O., and Weinsberg, Y. (2007). Can self-healing software cope with loitering? In Fourth International Workshop on Software Quality Assurance: In Conjunction with the 6th ESEC/FSE Joint Meeting, SOQUA ’07, pages 1–8, New York, NY, USA. ACM.
Halpern, J. (2015). A modification of the Halpern-Pearl definition of causality. IJCAI 2015, pages 3022–3033.
Nunes, I., Schardong, F., and Schaeffer-Filho, A. (2017). BDI2DoS: an application using collaborating BDI agents to combat DDoS attacks. Journal of Network and Computer Applications.
Pearl, J. (1995). Causal diagrams for empirical research. Biometrika, 82(4):669–688.
Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning and Inference. Cambridge University Press, New York, NY, USA, 2nd edition.
Rao, A. S. and Georgeff, M. P. (1995). BDI agents: From theory to practice. In First International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS), pages 312–319.
Schaeffer-Filho, A. E., Smith, P., Mauthe, A., Hutchison, D., Yu, Y., and Fry, M. (2012). A framework for the design and evaluation of network resilience management. In NOMS, pages 401–408. IEEE.
Thangarajah, J., Harland, J., Morley, D. N., and Yorke-Smith, N. (2014). Quantifying the completeness of goals in BDI agent systems. In ECAI - 21st European Conference on Artificial Intelligence, pages 879–884.
van Riemsdijk, M. B. and Yorke-Smith, N. (2012). Towards reasoning with partial goal satisfaction in intelligent agents. In Proceedings of the 8th International Conference on Programming Multi-Agent Systems, ProMAS’10, pages 41–59, Berlin, Heidelberg. Springer-Verlag.
Halpern, J. (2015). A modification of the Halpern-Pearl definition of causality. IJCAI 2015, pages 3022–3033.
Nunes, I., Schardong, F., and Schaeffer-Filho, A. (2017). BDI2DoS: an application using collaborating BDI agents to combat DDoS attacks. Journal of Network and Computer Applications.
Pearl, J. (1995). Causal diagrams for empirical research. Biometrika, 82(4):669–688.
Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning and Inference. Cambridge University Press, New York, NY, USA, 2nd edition.
Rao, A. S. and Georgeff, M. P. (1995). BDI agents: From theory to practice. In First International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS), pages 312–319.
Schaeffer-Filho, A. E., Smith, P., Mauthe, A., Hutchison, D., Yu, Y., and Fry, M. (2012). A framework for the design and evaluation of network resilience management. In NOMS, pages 401–408. IEEE.
Thangarajah, J., Harland, J., Morley, D. N., and Yorke-Smith, N. (2014). Quantifying the completeness of goals in BDI agent systems. In ECAI - 21st European Conference on Artificial Intelligence, pages 879–884.
van Riemsdijk, M. B. and Yorke-Smith, N. (2012). Towards reasoning with partial goal satisfaction in intelligent agents. In Proceedings of the 8th International Conference on Programming Multi-Agent Systems, ProMAS’10, pages 41–59, Berlin, Heidelberg. Springer-Verlag.
Publicado
04/05/2017
Como Citar
FACCIN, João; NUNES, Ingrid.
Raciocínio Causal em Agentes BDI: um Modelo Abstrato. In: WORKSHOP-ESCOLA DE SISTEMAS DE AGENTES, SEUS AMBIENTES E APLICAÇÕES (WESAAC), 11. , 2017, São Paulo/SP.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2017
.
p. 211-216.
ISSN 2326-5434.
DOI: https://doi.org/10.5753/wesaac.2017.33244.
