Inhalt der Vorlesung

Multiagentensysteme sind ein Paradigma zur verteilten Problemlösung, das insbesondere den Anforderungen großangelegter Anwendungen in dynamischen, heterogenen Umgebungen gerecht wird. Multiagentensysteme organisieren das Zusammenspiel autonomer, intelligenter und häufig auch mobiler Agenten unterschiedlicher  Funktionalität, wobei nicht nur technische Aspekte wie Nebenläufigkeit, Kommunikation und Koordination eine Rolle spielen, sondern auch ökonomische und soziale.

Multiagentensysteme werden vielfältig eingesetzt, z.B. in Internetanwendungen zur intelligenten Informationsbeschaffung und -filterung, zum An- und Verkauf im elektronischen Handel, zur Organisation komplexer Produktions- und Geschäftsprozesse sowie zunehmend auch im Bereich des intelligenten Entertainments und der Computerspiele.

Die Vorlesung gibt eine umfassende Einführung in das Gebiet. Sie befasst sich mit den theoretischen Grundlagen und stellt die wichtigsten Architekturen sowie einige aktuelle Anwendungen vor.

Veranstalter

Prof. Dr. Susanne Biundo-Stephan mit Dr. Julien Bidot und Dr. Bernd Schattenberg

Termin und Ort

Dienstags und Donnerstags 10:15 - 11:45 Uhr in O 27 / 123

Übungen

  1. Präsenzaufgabe: Reservierung eines Tisches in einem Restaurant
  2. Implementierung einer Agentenarchitektur: Subsumptionshierarchie
  3. Agenten-basierte Implementierung: Tischreservierung in einem Restaurant
  4. KQML-Nachrichten: Beschaffung von Informationen über Autos
  5. Agenten- und nachrichten-basierte Implementierung mit JADE: Tischreservierung in einem Restaurant
  6. Aufgabenverteilung und Kontraktnetze: Reportage eines Touristik-Magazins über Restaurants; JADE-Beispiele: ContractNetInitiatorAgent und ContractNetResponderAgent
  7. Plan Merging: Sammeln von Gesteinsproben
  8. Suchalgorithums: Moving Target Search

Seminar: Plan Merging und verteiltes Problemlösen

Organisatorisches

  • Lösungen können jeweils bis Montag 14:00 Uhr im Sekretariat des Instituts für KI oder bei einem der Betreuer der Vorlesung abgegeben werden. Sie werden korrigiert und in der nächsten Übungsstunde besprochen.
  • Programmieraufgaben können, wenn nicht anders angegeben, in Java, Lisp, Prolog, Python oder C++ gelöst werden. In jedem Fall ist der Quell-Code gut zu dokumentieren. Lösungen schicken Sie bitte an multiagenten(at)lists.uni-ulm.de

Technisches

Typ:  Vorlesung im Hauptstudium (2V / 2Ü)
Leitungspunkte:  6
Zuordnung:  Praktische und Angewandte Informatik (Kernfach) 
Künstliche Intelligenz (Vertiefungsgebiet)
Lernziele:  Verständnis der theoretischen Grundlagen und Kenntnisse im praktischen Umgang mit Multiagenten-Architekturen, Überblick über Anwendungsgebiete.
Prüfungskombination:  Einführung in die Künstliche Intelligenz und andere Lehrveranstaltungen aus dem Vertiefungsgebiet KI