DOCTORADO Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Capítulo 4: CSP Distribuido María Isabel Alfonso Galipienso Miguel Ángel Salido Gregorio

2 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso CSPs Distribuidos –Definición de agente y sistema multiagente. –Algoritmos distribuidos. Sesiones teóricas (I)

3 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso  Entidad que percibe y actúa sobre un entorno.  Sistema de computación capaz de actuar de forma autónoma y flexible en un entorno.  Entidad de software encapsulada que mantiene su propio estado, comportamiento e hilo de control y tiene la capacidad de interactuar y comunicarse con otras entidades (humanos, agentes, y aplicaciones) (FIPA).  Se caracteriza por tener los siguientes propiedades: 1.Reactivo 2.Pro-activo 3.Social Definición de agente

4 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Reactivo. Capaz de responder a cambios en su entorno. 2. Pro-activo. Capaz de intentar cumplir sus propios planes u objetivos. 3. Social. Debe comunicarse con otros agentes mediante algún tipo de comunicación de agentes. Definición de agente

5 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso  Constituido por más de un agente inteligente, donde cada miembro logra sus metas y objetivos mediante la colaboración de los demás que conforman el sistema. Definición de sma

6 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso  En un CSP distribuido, las variables y las restricciones están distribuidas entre agentes inteligentes  Definición de CSP distribuido: –Hay un conjunto de agentes, 1,2,…,m –Cada variable x j pertenece a un agente i, –Las restricciones están distribuidas entre los agentes  Hay diversos algoritmos que resuelven los CSPs de forma distribuida –Asynchronous Backtracking –Asynchronous Weak-commitment –Distributing Constraint Ordering Heuristic Definición de CSP distribuido

7 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso  Asynchronous backtracking permite a los agentes ejecutar de forma concurrente y asíncrona  Cada agente instancia su variable y comunica el valor de dicha variable a los agentes relevantes, es decir a los agentes participantes en las restricciones de la variable involucrada. Asynchronous backtracking

8 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso  Cada agente corresponde a una reina en cada fila  Encuentra las posiciones de forma que las reinas no se coman entre sí. X1 {1,2,3,4} X2 {1,2,3,4} X3 {1,2,3,4} X4 {1,2,3,4} (x i <>x j ) ^ (|i-j| <> | x i - x j |) 4-reinas distribuido

9 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Ejemplo de ejecución X2 {1,2,3,4} X3 {1,2,3,4} X1 {1,2,3,4} X4 {1,2,3,4} (X1,1) (X2,1) (X3,1) (X4,1)

10 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso X2 {1,2,3,4} X3 {1,2,3,4} X1 {1,2,3,4} X4 {1,2,3,4} Step 1 Current_value (X3,1) Current_value (X1,1) Current_value (X2,1) Current_value (X4,1) OK?(X1,1) Agent_view (X1,1) OK?(X1,1)(X2,1) Agent_view (X1,1)(X2,1) OK?(X1,1)(X2,1)(X3,1) Agent_view (X1,1)(X2,1)(X3,1)

11 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Current_value (X1,1) Current_value (X2,1) Current_value (X4,1) OK?(X1,1) Agent_view (X1,1) OK?(X1,1)(X2,1) Agent_view (X1,1)(X2,1) OK?(X1,1)(X2,1)(X3,1) X2 {1,2,3,4} X3 {1,2,3,4} X1 {1,2,3,4} X4 {1,2,3,4} Step 2 Current_value (X2,3) Current_value (X3,1) Current_value (X3,4) Current_value (X4,2) Nogood (X1,1)(X2,1)(X3,1)

12 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso X2 {1,2,3,4} X3 {1,2,3,4} X1 {1,2,3,4} X4 {1,2,3,4} Step 3 Current_value (X1,1) Current_value (X2,3) Current_value (X3,4) Current_value (X4,2) OK?(X1,1)(X2,3) Nogood (X2,3)(X1,1) Current_value (X2,4) Nogood (X1,1)(X2,1)(X3,1)

13 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso X2 {1,2,3,4} X3 {1,2,3,4} X1 {1,2,3,4} X4 {1,2,3,4} Step 4 OK? (X1,1)(X2,4) Current_value (X1,1) Current_value (X2,4) Current_value (X4,2) Current_value (X3,4) Current_value (X3,2) OK?(X1,1)(X2,4)(X3,4) Current_value (X4,3) Nogood (X3,4)(X2,4)(X1,1)

14 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso X2 {1,2,3,4} X3 {1,2,3,4} X1 {1,2,3,4} X4 {1,2,3,4} Step 5 Current_value (X1,1) Current_value (X2,4) Current_value (X3,2) Current_value (X4,3) OK(X1,1)(X2,4)(X3,2) Nogood (X3,2) Nogood_list (X3,2) Nogood (X2,4)(X1,1) Nogood_list(X2,4)(X1,1) Nogood (X1,1) Current_value (X1,2)

15 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso X2 {1,2,3,4} X3 {1,2,3,4} X1 {1,2,3,4} X4 {1,2,3,4} Step 6 Current_value (X1,2) Current_value (X2,4) Current_value (X4,3) Current_value (X3,2) OK?(X1,2) OK?(X1,2)(X2,4) Current_value(X3,1) OK?(X1,2)(X2,4)(X3,1)

16 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Solución

17 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Ordenar las restricciones 2. Distribuir el CSP en sub-problemas 3. Dar el mismo peso a cada agente 4. Resolver cada subproblema de forma independiente y concurrente Distributing COH

18 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Agente de Preproceso Partictión equitativa de Restricciones Ordenadas Modelo Distribuido

19 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Agente de Preproceso

20 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Agent Id. Subproblema c ord1 :2x 1 +x 3 +2x 5 c ord2 :x 1 -x 3 c ord3 :x 3 -2x 5 +x 7 c ord4 :2x 3 +x 5 -2x 7 Var:x 1,x 3,x 5,x 7 c ord5 :x 1 +4x 2 +2x 5 c ord6 :x 1 +x 2 +x 3 c ord7 :3x 1 -2x 7 +x 8 c ord8 :2x 3 +x 5 -2x 7 c ord9 :2x 2 +x 3 -2x 8 Variables Usadas:x 1,x 3,x 5,x 7 Variables Nuevas:x 2,x 4,x 8 Dominios: x 2,x 4,x 8 (3,-,1,-,2,-,3,-,...) x 1 x 3 x 5 x 7 (3,4,1,1,2,-,3,-2,...) x 2 x 4 x 8 Agentes Bloque

21 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso s 11 s 11 +s 21 s 12 s 12 +s 22 s 13 s 1t s 11 +s s k1 s 11 +s s k1 (etiqueta) s 12 +s s k2 Esquema General

22 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso (-,1,1) (1,1,1) (-,1,2) (2,1,1) (-,2,1) (3,1,1) (-,2,2) (1,2,2) (-,2,3) (2,2,2) (3,2,2) Tres variables: x 1, x 2, x 3 Dominios: d 1 :{1,2,3} d 2 :{1,2} d 3 :{1,2,3} Restricciones c 1 : x 1 ≠ x 2 c 2 : x 2 = x 3 Tuplas Validas : c 1 : (1,2),(2,1)(3,1)(3,2) c 2 : (1,1),(2,2) Ejemplo

23 Departamento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. Curso Ejemplo: 4-reinas