AI-Cognitive: многоагентная система Jadex (проект)

Ментор	Панов Александр
Учебный семестр	Осень 2016
Учебный курс	2-й курс
Проект можно развивать на летней практике
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 5

Что это за проект?

В современном искусственно интеллекте одним из перспективных тем является изучение взаимодействия систем (агентов, роботов и др.) другу с другом при решении различных задач. Как говорится одна голова хороша, а две лучше. Иногда бывает, что, например, планирование достижения некоторой цели (например, уборка местности) лучше делать вместе различным агентам с разной функциональностью (например, один маленький умеет сметать пыль, а второй большой - только мыть). Это направление разрабатываются многоагентные системы моделирования решения различных задач. С одной из таких систем (Jadex- https://www.activecomponents.org) и предлагается познакомиться в этом проекте.

Чему вы научитесь?

• Познакомишься с современными системами искусственного интеллекта (ИИ).
• Разберешься с одной или несколькими задачками, где нужны усилия нескольких роботов (интеллектуальных агентов).
• Познакомишься с кодом, который реализует некоторые алгоритмы.

Какие начальные требования?

• Необходимо знание языка Java или желание его освоить.
• Умение или желание разбираться в качественном чужом коде.

Какие будут использоваться технологии?

Будет использоваться готовая система Jadex и его исходные коды. Потребуется знание xml.

Темы вводных занятий

На вводном занятии расскажу про то, что такое многоагентные системы и где они используются. Введу в курс дела по работе с Jadex.

Направления развития

Дальнейшее развитие проекта - это участие в написании нашей собственно когнитивной архитектуры (STRL), которая предназначена в том числе и для работы с коалициями робототехнических систем. Реализация некоторых подсистем, основанных на правилах, подсистем обучения, распознавания, планирования.

Критерии оценки

• На 4-5 нужно установить и уметь запускать примеры в Jadex. Понимать основные детали архитектуры Jadex. Создать на основе имеющихся примеров свое собственное окружение.
• На 6-7 нужно разобраться в работе 3 примеров коалиционных задач и в коде агентов, их решающих. Создать на основе имеющихся примеров свое собственное окружение для работы с этими задачами.
• На 8-10 нужно будет попробовать реализовать своего простого агента в виде плагина к Jadex.

Ориентировочное расписание занятий

ВТ 15:00-19:00 или ЧТ 15:00-19:00