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Laboratorio di tecniche avanzate di modellizzazione: Multy Agent Systems (MAS)

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Laboratory on advanced modeling techniques: Multi Agent Systems (MAS)

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Anno accademico 2018/2019

Codice dell'attività didattica
FIS0017
Docente
Prof. Marco Maggiora (Titolare del corso)
Corso di studi
008510-103 Laurea Magistrale in Fisica ind. Fisica dell'Ambiente e delle Tecnologie Avanzate
Anno
1° anno
Periodo didattico
Terzo periodo didattico
Tipologia
D=A scelta dello studente
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
FIS/01 - fisica sperimentale
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti
Propedeutico a
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Introduzione al mondo della modellizzazione avanzata: Agent Based Models (ABM) e Multi Agent Systems (MAS).

Descrizione di alcuni dei principali middleware (MW) per MAS: Netlogo, Gama e Jade.

Attività di modellizzazione con MW a scelta per processi di interesse ai curricula di tecnologie avanze, teorico e di sistemi complessi.

Introduction to advanced modeling techniques: Agent Based Models (ABM) and Multi Agent Systems (MAS).

Introduction to some of the main MAS middlewares (MW): Netlogo, Gama and Jade.

Modeling activities making use of a MW and describing physical phenomena of interest for the curricula: advanced technologies, theoretical, complex systems.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Comprensione dei principi di base degli ABM e dei MAS.

Conoscenza di base dei più comuni MW MAS.

Possesso delle competenze informatiche e fisiche necessarie per modellizzare un fenomeno fisico con AMB/MAS.

Basic knowledge of ABM and MAS.

Basic knowledge of common MAS MWs.

Building those informatics and physics skills needed to model physical phenomena by ABM/MAS.

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Modalità di insegnamento

- Lezioni frontali e di laboratorio

  Calendario google del corso: 

  https://calendar.google.com/calendar/embed?src=ifdlqn9ck3pr1ceq48hcaul9fg@group.calendar.google.com&ctz=Europe/Rome

- Class-taught lectures and in the laboratory

  Schedule of the lessons provided in a google calendar (see following link): 

  https://calendar.google.com/calendar/embed?src=ifdlqn9ck3pr1ceq48hcaul9fg@group.calendar.google.com&ctz=Europe/Rome

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Modalità di verifica dell'apprendimento

- Discussione della relazione di laboratorio su appuntamento obbligatoriamente per tutto il gruppo. Orale su appuntamento individuale.

- All the students in the group are required to participate to the discussion of the laboratory activities report. Oral exam may be individual.

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Attività di supporto

Tutto il materiale necessario per la preparazione del corso (slides, tutorials, downloads per installazione dei MW) può essere trovato nella sezione "Materiale Didattico".

Tutti i MW possono essere installati, oltre che nei PC delle aule didattiche, su normali notebook con requisiti di sistema minimi.

All the needed material for the course (slides, tutorials, downloads to install the MWs) may be found in the section "Materiale Didattico" (Educational Material).

All MWs can be installed on the nodes of the Computing Rooms and on a low-end common private notebook with minimal system requirements.

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Programma

Parte prima: Multi Agent Systems

- introduzione ai concetti di base per gli ABM e per l'Artificial Intelligence (AI)

- il paradigma BDI

- agenti intelligenti

- deductive reasoning agents

- practical reasoning agents

- agenti reattivi ed ibridi

- interazione tra agenti in MAS

-.la negoziazione

- tecniche di comunicazione tra agenti

- la collaborazione tra agenti nei MAS

 

Parte seconda: introduzione a middleware per MAS

- introduzione a Netlogo

- introduzione a GAMA

- introduzione a Jade (e a Jason)

 

Parte terza: attività di laboratorio (di gruppo)

- sviluppo di una modellizzazione MAS per MW e fenomeno fisico concordati gruppo per gruppo con il docente

First part: Multi Agent Systems

- introduction to basic concepts for ABM and Artificial Intelligence (AI)

- the BDI paradigm

- intelligent agents

- deductive reasoning agents

- practical reasoning agents

- reactive and hybrid agents

- multi agent interactions

- negotiation

- agent communication in MAS

- agent cooperation in MAS

 

Second part: introduction to MAS middlewares

- introduction to Netlogo

- introduction to GAMA

- introduction to Jade (and Jason)

 

Third part: laboratory (group) activities

- development of a MAS for MW and physical phenomena agreed with the Professor group by group

 

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

  • An Introduction to MultiAgent Systems, Michael Wooldridge, John Wiley & Sons
  • Multiagent Systems, A Modern Approach to Distributed Modern Approach to Artificial Intelligence, Gerhard Weiss, The MIT Press
  • Developing Multi-Agent Systems with JADE, Fabio Bellifemine – Giovanni Caire – Dominic Greenwood, John Wiley & Sons
  • Programming Multi-Agent Systems in AgentSpeak using Jason, Rafael Bordini – Jomi Hubner – Wooldridge, John Wiley & Sons
  • https://code.google.com/p/gama-platform/, Google Project Hosting GAMA Home Page

  • An Introduction to MultiAgent Systems, Michael Wooldridge, John Wiley & Sons
  • Multiagent Systems, A Modern Approach to Distributed Modern Approach to Artificial Intelligence, Gerhard Weiss, The MIT Press
  • Developing Multi-Agent Systems with JADE, Fabio Bellifemine – Giovanni Caire – Dominic Greenwood, John Wiley & Sons
  • Programming Multi-Agent Systems in AgentSpeak using Jason, Rafael Bordini – Jomi Hubner – Wooldridge, John Wiley & Sons
  • https://code.google.com/p/gama-platform/, Google Project Hosting GAMA Home Page



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Orario lezioni

Lezioni: dal 10/04/2019 al 28/05/2019

Nota: Le lezioni si svolgono tutte in Aula Avogadro
Lezioni frontali: 24h
- mer 10/4 h14.00-16.00 e h16.00-18.00
- gv 11/4 h14.00-16.00 e h16.00-18.00
- ve 12/4 h14.00-16.00 e h16.00-18.00
- lu 29/4 h14.00-16.00 e h16.00-18.00
- ma 30/4 h9.00-13.00
- gv 2/5 h9.00-11.00 e h11.00-13.00

Lezioni di laboratorio: 36h
- gv 2/5 h14.00-18.00
- ve 3/5 h9.00-13.00
- lu 20/5 h14.00-18.00
- ma 21/5 h14.00-18.00
- me 22/5 h14.00-18.00
- gv 23/5 h9.00-13.00 e h14.00-18.00
- ve 24/5 h9.00-13.00 e h14.00-18.00

Recuperi: 8h
- lu 27/5 h14.00-18.00
- ma 28/5 h14.00-18.00

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Note

L'attività di laboratorio deve essere descritta da una relazione dettagliata, contenente la descrizione del modello, la sua implementazione nel MW prescelto, e l'analisi statistica dei dati.

Non sono richieste propedeuticità obbligatorie; è consigliata la conoscenza delle tecniche di base per la programmazione ad oggetti e, in caso di scelta di JADE come MW, la conoscenza del linguaggio Java.

A detailed report of laboratory activities containing a full description of the model, its full implementation in the chosen MW, and the statistical data analysis has to be provided.

No compulsory prerequisites are needed; a basic knowledge of object oriented programming techniques, and of Java in case of selection of the Jade MW, may help.

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Ultimo aggiornamento: 16/05/2017 14:39
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