Negociação em sistemas multiagentes para patrulhamento

Abstract

A Patrulha multiagente é uma tarefa onde os agentes devem, coordenadamente, visitar lugares, representados por nós de um grafo, a fim de protegê-los ou supervisionálos. Para tanto, os agentes devem minimizar a ociosidade do conjunto dos nós do grafo, i.e., minimizar o tempo passado entre uma visita e outra a cada nó. Sistemas multiagente podem ser usados para realizar a tarefa da patrulha em domínios onde vigilância, inspeção ou controle distribuído são requeridos. Ao distribuírem entre si os nós que formam o grafo do mundo, os agentes negociadores reduzem o caminho que tem que percorrer e o número de nós a patrulhar, tornando mais fácil manter baixa a ociosidade média dos nós do mundo. Leilões formam os mecanismos de negociação usados para dividir os nós do mundo. Neste trabalho, os resultados obtidos pelo novo tipo de abordagem baseada em negociação são comparados aos resultados de trabalhos anteriores. Além de propor uma nova abordagem de agentes patrulhadores baseada em negociação, este trabalho propõe novos critérios de avaliação de desempenho. (1) Escalabilidade que avalia se a abordagem é capaz de patrulhar mundos ou grafos de todos os tamanhos. (2) Estabilidade mede a variação na ociosidade do grafo. (3) Adaptabilidade offline que avalia a capacidade das abordagens de patrulhar em vários mundos de topologias diferentes sem a necessidade de definição de estratégia específica para cada grafo a ser patrulhado, ou seja, avalia a necessidade de pré-processamento das abordagens. (4) Adaptabilidade online também avalia a capacidade da abordagem de lidar com modificações do grafo durante a simulação. Uma avaliação empírica mostrou a eficiência desta abordagem distribuída quando comparada às abordagens anteriores. Os sistemas de agentes apresentados neste trabalho são estáveis, o que será demonstrado pelo baixo desvio padrão obtido na ociosidade dos nós. Além disso, os sistemas são mais adaptáveis e possuem uma maior escalabilidade, já que podem realizar a patrulha em mundos de vários tamanhos e topologias