Cilji in kompetence
Cilj predmeta je, da bodo študenti razumeli osnovne principe povezljivih naprav, njiho medsebojno povezovanje z nosilno hrbtenico (angl. middleware), in uporabiti te principe pri gradnji večagentnih sistemov.
Vsebina
Inteligentni agenti: agenti, objekti, ekspertni sistemi, abstraktna agentna arhitektura.
Deduktivni agenti: agenti kot dokazovalci pravil, agentno usmerjeno programiranje.
Agenti na osnovi praktičnega sklepanja: praktično sklepanje, razmišljanje, analiza virov in sredstev, agenti BDI.
Odzivne in hibridne arhitekture: vključevalna arhitektura, hibridni agenti.
Komunikacija v več-agentnih sistemih (angl. MultiAgent Systems, krajše MAS): ontologije, XML, OWL, KIF, ACL (KQML, FIPA, JADE, JADEX).
Delovanje v skupini: CDPS, delitev opravil in rezultatov,
koordinacija.
Aplikacije v MAS: inteligentni spletni agenti, E-poslovanje, HCI. Interakcije v MAS: teorija iger, dominantne strategije, ravnovesje Nash, Zapornikova dilema.
Odločanje v MAS: teorija družbene izbire, volilne procedure (pluralnost, večinske volitve, Borda štetje,...).
Sklepanje koalicij: koalicijske igre, jedro, vrednost Shapley, formiranje koalicijske strukture.
Argumentiranje: vrste argumentov, abstraktno argumentiranje, deduktivno argumentiranje.
Metode poučevanja in učenja
• predavanja,
• seminarske vaje,
• laboratorijske vaje,
• projekt,
Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje
• razložiti in pokazati principe delovanja povezljivih naprav, večagentnih sistemov in njihovega snovanja,
oceniti kakovost rešitve večagentnih sistemov na osnovi njene primernosti, vrednosti, logike oz. uporabnosti,
• integrirati ideje večagentnih sistemov v rešitev, predlagati akcijski načrt,
• uporabiti znanje za reševanje praktičnih problemov, ki zahtevajo znanje in veščine večagentnih sistemov,
• preučiti in analizirati situacije, kjer so potrebne aktivnosti povezljivih sistemov in inteligentnih storitev
Predvideni študijski rezultati - Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi
Spretnosti komuniciranja: ustni zagovor laboratorijskih vaj, pisno izražanje pri pisnem izpitu.
Uporaba informacijske tehnologije in reševanje nalog: uporaba programskih orodij in programerske sposobnosti za razvoj inteligentnih agentov.
Temeljni literatura in viri
• Michael Wooldridge: An Introduction to MultiAgent Systems (2rd Edition), John Wiley & Sons, 2011.
• Yoav Shoham, Kevin Leyton-Brown: Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations, Cambridge University Press, 2009.
• Roland Siegwart, Illah Reza Nourbakhsh, Davide Scaramuzza: Introduction to Autonomous Mobile Robots (2rd Edition), The MIT Press, Cambridge, 2011.
• Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition), Prentice Hall, 2009.
• Michael Maschler, Eilon Solan, Shmuel Zamir: Game Theory, Cambridge University Press, 2013.
• Richard Sutton, Andrew Barto: Reinforcement Learning: An Introduction, A Bradford Book, Cambridge, MA, USA, 2018.
Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti
Pogojev ni.
Podrobnosti o izvedbi in ocenjevanju Pisni izpit se lahko nadomesti s kolokviji v enakem deležu 50 %.
