Post on 11-Sep-2018
Agents cognitifs cours programmation orientée agents
Master Informatique- Univ. de Montpellier II
Jacques Ferber
LIRMM - Université Montpellier II161 rue Ada
34292 Montpellier Cedex 5
Email: ferber@lirmm.frHome page: www.lirmm.fr/~ferber
Version 2.1 Nov. 2017
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Définition d'un système multi-agents
uUn SMA est défini comme:l Un ensemble B d'entités plongées dans un environnement E (E
est caractérisé par l'ensemble des états de l'environnement S)l Un ensemble A d'agents avec A Í Bl Un système d'action (opérations) permettant à des agents d'agir
dans E (une opération est une fonction de S => Sl Un système de communication entre Agents (envoi de messages,
diffusion de signaux,… (I comme interaction)l Une organisation O structurant l'ensemble des agents et
définissant les fonctions remplies par les agents (notion de rôleet éventuellement de groupes)
l Eventuellement: une relation à des utilisateurs U qui agissent dans ce SMA via des agents interfaces U Í A
Modèle voyelles d'Yves Demazeau
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Architecture générale d’agents
Sélectiond'action
Action
Consommation
Etat interne, drives,
Tendances (désirs)Agent
Raisonnement
Système conatif
Système représentationnel (cognitif)
ReprésentationMémoire
Perception
Système decommunication
Environment
Fonctiondéontique
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Agents cognitifs
uNotion d’état mental
uThéorie des états mentaux
uArchitecture BDI
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Agents cognitifs #1u Comportement est dirigé par des états mentaux (ou attitudes mentales) tels
que les intentions, les croyances, les buts, les émotions, etc..
u La notion de croyance et/ou représentation constitue la différence majeure avec les agents réactifsl Une croyance peut ne plus être vraie:
F Ex: j’ai laissé mon verre sur la table • Mais en fait quelqu’un a pu le prendre pour le ranger par exemple)
F Ex: Il y a encore une bière dans le frigo que je vais pouvoir déguster tranquillement…• En fait quelqu’un a pu la prendre et la boire
F Ex: Il y a un cours cet après midi• Mais le prof est peut être malade… ou autre…
u Pour un agent réactifl Le comportement dépend uniquement de la perception. Si pas d’illusion, le
comportement est sûr
u Pour un agent cognitifl Nécessiter de mettre à jour les représentations/croyances en fonction des
informations diverses qui sont disponibles
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Théorie des agents cognitifs
u Les trois états mentaux principaux (pour les SMA) sont les croyances, les intentions et les buts:l Les intentions sont des buts persistants qui imposent à un agent d’agirl Les buts persistants sont des buts qui ne sont abandonnés que s’ils ont été
accomplis ou que l’on croit inaccessibles.
u Théories fondées sur des attitudes mentales qui peuvent s’exprimer en termes formels avec un ensemble de primitives:l Cohen & Levesque: beliefs, goals et choice.l Rao & Georgeff: beliefs, desires (goals), et intentionsl Sadek: belief, uncertainty et choice (ou goals)l autres: un mélange savant de ces primitives
u Ces théories utilisent des logiques modales et temporelles pour raisonner sur les événements passés et futurs.
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Croyances
uLes croyances peuvent être définies logiquement. Elles sont fondées sur de la logique modale.
uLeur signification est généralement fondée sur la sémantique des mondes possibles.
uPrincipes:
l Bel(p)
l Intention(a)
l Goal(p)
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Une logique modale standard pour les croyances
Axiome de distribution
u Bel(a, (p Þ q)) Þ Bel(a, p Þ Bel(a,q)) (K)
u Bel(a, p) Ù Bel(a, (p Þ q)) Þ Bel(a, q))
Principe de non-contradiction
u Bel(a,p) Þ ¬Bel(a, ¬p) (D)
Introspection positive et négative
u Bel(a,p) Þ Bel(a,Bel(a, p)) (4)
u ¬Bel(a,p) Þ Bel(a, ¬Bel(a, p)) (5)
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Modèles des buts et des intentions
u Relations entre buts et intentionsl Les intentions sont des buts persistants qui imposent à un agent d’agirl Les buts persistants sont des buts qui ne sont abandonnés que s’ils ont été accomplis
ou que l’on croit inaccessibles.
u Plusieurs modèles de buts persistants et d’intentions:l Ex: Cohen et levesque: l Goal-p(a,p) = Goal(a,Later(p)) Ù Bel(a, ¬p) Ù
(Bel(a,p) v Bel(a,Always(¬p)) à ¬Goal(a,Later(p))l Agent a a le but persistant que p soit vrai s’il a le but que p soit vrai plus tard, s’il
croît que p n’est pas vrai pour l’instant et que si il croît qu’il est vrai ou s’il croit qu’il ne sera jamais vrai, alors a abandonner le but p.
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Comportements dirigés par les buts
P-Goal(p)
Bel(¬p)Bel(u -> p)
Bel(CanDo(u))Intention(u)
alorssi
Si un agent peut faire l’action u et qu’il croit que u permet de satisfaire le but p, alors il a l’intentiond’accomplir u
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Comportements dirigés par les buts
P-Goal(p)
Bel(¬p)Bel(u -> p)
Bel(CanDo(u))Intention(u)
alorssi
Si l’une des conditions n’est plus satisfaitealors l’intention est abandonnée
Et comme les croyances peuvent évoluer, cela suppose un système de révision de croyances et de révision d’intention
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Architecture BDI
Beliefs
Plans
Goals
Decision
Intentionsmessages
actions
messages
perceptions
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Cycle de fonctionnement d'une architecture BDI
BDI-interpreteurrinit();do {
if (U != null){execute(U); // exécute l’activité U (cf. les FSM)
}R = getNextPercepts(); // récupère les perceptsB = beliefRevisionFunction(B,R); // fonction de révision des croyancesD = generatePossibleActions(B,G); // selectionne les buts acceptables
// en fonction des croyances..I = selectIntentions(B, D, I); // nouvelle intention à partir des désirs et intentionsU=plan(B, I);}
while !(empty(p) or succeded(I, B, p) or impossible(I, B)) }
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Communication et comportements dirigés par les buts
Bel(¬p)Bel(u => p)
Bel(CanDo(c,u))Bel(Benev(u))
Intention(send(c,request(u))
alorssi
P-Goal(p)
c
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Communication et comportements dirigés par les buts
P-Goal(Done(u,for(x))
c
Intention(u)
Bel(¬p)Bel(u -> p)
Bel(CanDo(u))
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Communication et comportements dirigés par les buts
c
Bel(done(u))
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Relier les désirs et les préférences?
uDès que j’ai un but, je sais ce que je dois faire, si j’ai la fonction associée.
uMais d’où viennent les désirs/buts?
uUne réponse: l’architecture BDI étendue avec un système de construction de désirs
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Black and White
uJeu de Lionhead studios (Peter Molyneux) sorti en 2001
uOn jour le rôle d'un Dieu qui contrôle une créature.l Mais la créature dispose d'une certaine autonomie de
comportement
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Black and White: la créature
Buts (désirs)
Opinions
Croyances
IntentionsAttaquer la ville de l'ennemi
Plan(but, objets)
Envoyer des pierres à la maison
Primitives d'action
Aller vers une pierreEn prendre uneAller vers la maison,Lancer des pierres vers la maison
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Infos supplémentaires
uOpinions: l valeurs associées à des désirs en fonction d'informations sur les
objets pouvant satisfaire ces désirsl Ex: Nourriture =>
• Steak = 0.9• Herbe = 0.1• Pierre = -0.2
l Permet de faire des priorité dans les intentions en fonction des objets impliqués
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Construction des "désirs". Ex: Faim
Energie basse
Nourriture
Mécontentement
Source=0.2Poids=0.8Valeur=0.16
Source=0.4Poids=0.2Valeur=0.08
Source=0.7Poids=0.2Valeur=0.14
∑ Seuil Faim
Différents poids donnent différentes personnalités
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Extension: cognitons
uGénéraliser les B, D et I sous formes de Cognitons qui ont une influence sur le déclenchement de plans
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Un schéma cognitif
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MetaCiv
u Construit au-dessus de MadKit / Turtlekitl MadKit: agents + AGR (Agent Groupe Rôle) + communicationsl TurtleKit: espace implémente les primitives de NetLogo +
gestion efficace du scheduling des agents
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Et maintenant coglogo
uVersion des cognitions disponible pour NetLogo
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Intérêt des agents cognitifs
u1 : utiliser du réactif tant que c'est possiblel Devoir gérer des croyances et des révisions de croyance est plus
complexel Ne sert à rien pour gérer des comportements dans l'espace
u2 : les désirs, croyances et intentions méritent d'être pondérésl Préférences, l Poids sur les cognitons
u3 : intéressant si l'on fait intervenir des raisonnementsl Bel(X) et Percept(Y) è Bel(Z)
u4 : on peut faire intervenir d'autres "cognitons": l Emotions (peur, colère/frustration, tristesse, etc.) => se gère
comme les autres cognitons (faim, fatigue, etc.)