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Oggetto:
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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)

Oggetto:

Anno accademico 2021/2022

Codice attività didattica
FIS0118
Docente
Prof. Marco Maggiora (Titolare del corso)
Corso di studio
008510-103 Laurea Magistrale in Fisica ind. Fisica dell'Ambiente e delle Tecnologie Avanzate
008510-104 Laurea Magistrale in Fisica ind. Fisica del Sistema Meteoclimatico e delle Tecnologie Avanzate
Anno
1° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
D=A scelta dello studente
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
FIS/01 - fisica sperimentale
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti
Propedeutico a
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Sommario insegnamento

Oggetto:

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.

Oggetto:

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.

Oggetto:

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

 

Oggetto:

Modalità di insegnamento

- Lezioni frontali e di laboratorio

  Tutte le lezioni si terranno in modalità online. Gli orari delle lezioni che si svolgeranno in modalità sincrona saranno riportare sul calendario google del corso, con le relative istruzioni di connessione. 

  

Il corso sarà suddiviso in:

  1. Lezioni frontali: 24h
    1. online modalità sincrona: 2h con frequenza settimanale per le prime tre settimane.
      Dopo la prima lezione introduttiva queste lezioni saranno utilizzate per discutere eventuali dubbi sorti dal video delle lezioni online in modalità asincrona.
    2. online modalità asincrona: registrazioni audio video che saranno caricate man mano su youtube e sulla pagina Moodle del corso.
  2. Lezioni di laboratorio: 36h
    1. online modalità sincrona
      Lezioni di discussione con il docente dei progetti per i vari gruppi. Per partecipare a queste lezioni è necessario prenotarsi, utilizzando la sezione dedicata alle attività di gruppo sulla pagina Moodle del corso.

Le attività di laboratorio si svolgono in gruppi. Quei gruppi i cui componenti non hanno seguito con il Prof. Maggiora il Corso di Econofisica o che intendono lavorare in questo corso per un progetto differente devono concordare l'attività con il docente durante una delle lezioni in modalità sincrona.

 

Tutti gli studenti devono necessariamente iscriversi sia qui su Campusnet che sulla pagina Moodle del corso.

 

 

- 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.

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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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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Insegnamenti che mutuano questo insegnamento

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Orario lezioniV

Lezioni: dal 02/03/2022 al 08/06/2022

Nota: - lezioni frontali: me h14-16, gv h11-13 e h14-16 dal 2 marzo al 31 marzo inclusi
AULA G

- lezioni di laboratorio: lun. mar e mer h11-13 dal 9 maggio all'8 giugno inclusi
AULA G

Registrazione
  • Aperta
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    Ultimo aggiornamento: 01/03/2022 13:20
    Location: https://fisica.campusnet.unito.it/robots.html
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