Corso di laurea in Fisica

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.

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.

- 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 sul moodle del corso, che è in fase di attivazione.
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, seguendo le istruzioni riportate in questo google document.

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 intendo lavorare in questo corso per un progetto differente devono compilare il seguente google form per la raccolta delle informazioni sui gruppi.

 

 

 

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

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.

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

• 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

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.