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\chapter{Agentenprogramme}
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\label{agentenprogramme}
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\section{Reflex-Agent}
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\label{reflex-agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{reflex-agent.png}
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\section{Modellbasierter Reflex-Agent}
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\label{model-based reflex-agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{model-based_reflex-agent.png}
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\section{Zielbasierter Agent}
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\label{goal-based agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{goal-based_agent.png}
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\section{Nutzenorientierter Agent}
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\label{utility-oriented agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{utility-oriented_agent.png}
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\section{Lernender Agent}
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\label{learning agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{learning_agent.png}
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\section{Softwarearchitekturen für Agentenprogramme}
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\label{software architecture for agent programs}
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{\large\color{red}Nur Subsumption Architecture gezeigt. Weitere Architekturen in Vorlesung 02!}
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\subsection{Subsumption Architecture}
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\label{subsumption architecture}
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||||
Rodney Brooks' \say{subsumption architecture} ist besonders gut für den Aufbau von Reflex-Agenten (\ref{reflex-agent}) geeignet,
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da die Architektur direkt aus der Wahrnehmung eine Aktion erzeugt.
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||||
Bei dieser Architektur sind die einzelnen Verhaltensziele als priorisierte Schichten aufgebaut.
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||||
\begin{tabular}{|p{.475\textwidth}|p{.475\textwidth}|}
|
||||
\hline
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||||
\textbf{Vorteile} & \textbf{Nachteile}\\
|
||||
\hline
|
||||
\begin{itemize}
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||||
\item Einfach (Schichten sind abgeschlossene Verhalten)
|
||||
\item deterministisch (daher echtzeitfähig)
|
||||
\item Parallelität in der Ausführung
|
||||
\end{itemize} &
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||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Verhalten fest implementiert und von Umgebung abhängig
|
||||
\item Gesamtverhalten aufgrund von der dynamischen Aktionsauswahl schwer abschätzbar
|
||||
\item keine Langzeitentscheidungen
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||||
\end{itemize}\\
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||||
\hline
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||||
\end{tabular}
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||||
\subsubsection{Beispiel: Karte erkunden}
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\label{beispiel: karte erkunden}
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\includegraphics[width = \textwidth]{beispiel_subsumption_architecture.png}
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Mit anderen Worten: $\asymp$ teilt $S$ in gegenseitig ununterscheidbare Mengen von States.
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$|\asymp|$ gibt folglich die Effektivität der Sensorik an.
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||||
Wenn $|\asymp|=|S|$ ist, kann der Agent alle States unterscheiden und ist daher allwissend.
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\section{Leistungsbewertung}
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\label{agenten: leistungsbewertung}
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||||
Die Leistungsbewertung ist individuell für jeden Agenten.
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||||
Hierbei werden Kriterien für den Erfolg des Verhaltens eines Agenten definiert.
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||||
Es ist wichtig, dass die Kriterien möglichst gut definiert sind, denn es gilt:\\
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||||
\say{What you measure is what you get!}\\
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||||
Oder mit den Worten von Norbert Wiener:\\
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||||
\say{We had better be quite sure that the purpose put into the machine is the purpose which we really desire}
|
||||
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\subsection{Beispiele}
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||||
\label{leistungsbewertung: beispiele}
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\includegraphics[width=\textwidth]{beispiele_leistungsbewertung_1.png}\\
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||||
\includegraphics[width=\textwidth]{beispiele_leistungsbewertung_2.png}\\
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||||
\section{Nutzentheorie}
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||||
\label{nutzentheorie}
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||||
Bei der Nutzentheorie geht es darum durch die Vorgabe einer Nutzenfunktion $U$ den Agenten darin anzuweisen \textbf{WAS} er zu tun hat, \textbf{ohne} ihm zu sagen, \textbf{WIE} er es tun soll.
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||||
Je besser die aufgestellte Nutzenfunktion $U$ ist, desto näher kommt der Agent an die bestmögliche Leistung heran.
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||||
Die Nutzenfunktion $U$ ist definiert durch:
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||||
$$ U:E\rightarrow \mathbb{R}~;E:\text{wahrgenommene Umgebung}$$
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||||
Jede Aktion $A$, die vom Agenten ausgeführt wird hat die möglichen Ergebniszustände $\text{Ergebnis}_i(A)$.
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||||
Der erwartete Nutzen $EU$ ist hierbei gegeben durch:
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||||
$$EU(A|E) = \sum_i P(\text{Ergebnis}_i(A)|\text{Ausführen}(A),E) U(\text{Ergebnis}_i(A))$$
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||||
\section{Umgebungen und Arbeitsumgebungen}
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\label{umgebung und arbeitsumgebung}
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||||
Die Definition von \ac{PEAS} ist der erste Schritt in der Entwicklung eines Agenten
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||||
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\subsection{\ac{PEAS} Beispiele}
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||||
\label{peas beispiele}
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\includegraphics[width=\textwidth]{beispiele_PEAS.png}
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||||
\subsection{Eigenschaften von Umgebungen}
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||||
\label{umgebungen: eigenschaften}
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||||
\begin{itemize}
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||||
\item \textbf{Beobachtbarkeit:}\\
|
||||
Wenn die Sensorik jederzeit die gesamte Umgebung erfasst ist diese \textbf{vollständig beobachtbar}, sonst \textbf{teilweise beobachtbar}.
|
||||
\item \textbf{Determinismus:}\\
|
||||
Wenn der Folgezustand einer Umgebung vollständig durch den Agentenzustand und seine Aktion bestimmt ist, dann ist diese \textbf{deterministisch}, sonst \textbf{stochastisch}.
|
||||
\item \textbf{Episodisch oder Sequentiell:}\\
|
||||
Eine Umgebung ist \textbf{episodisch}, wenn Wahrnehmungs- und Ausführungsfolgen in voneinander unabhängige Episoden unterteilt sind.
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||||
Falls die Episoden aufeinander aufbauen und daher Kurzzeitaktionen eine Langzeitwirkung haben, ist die Umgebung \textbf{sequentiell}.
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||||
\item \textbf{Dynamik:}\\
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||||
Die Umgebung ist \textbf{dynamisch}, falls sie sich auch dann verändert, wenn der Agent keine Aktion ausführt.
|
||||
Sonst ist sie \textbf{statisch}.
|
||||
\item \textbf{Diskret oder stetig:}\\
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Umgebungen, Aktionen und Wahrnehmungen sind \textbf{diskret}, wenn ihre Ausprägungen eine diskrete Menge an Zuständen haben; sonst \textbf{stetig}
|
||||
\item Die Zeit ist \textbf{diskret}, wenn sie sich sprunghaft verändert; sonst \textbf{stetig}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\item \textbf{Einzel- oder Multiagent:}\\
|
||||
Ein \textbf{Einzelagent} löst eigenständig ein Problem, wohingegen \textbf{Multiagentenumgebungen} kooperativ oder konkurrierend sein können
|
||||
\end{itemize}
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||||
\subsubsection{Beispiele}
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\label{umgebungseigenschaften: beispiele}
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\includegraphics[width=\textwidth]{beispiele_umgebungseigenschaften.png}
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\section{Agentenprogramme}
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||||
\label{agentenprogramme}
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||||
\subsection{Reflex-Agent}
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\label{reflex-agent}
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||||
\includegraphics[width=\textwidth]{reflex-agent.png}
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||||
\subsection{Modellbasierter Reflex-Agent}
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\label{model-based reflex-agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{model-based_reflex-agent.png}
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\subsection{Zielbasierter Agent}
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\label{goal-based agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{goal-based_agent.png}
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\subsection{Nutzenorientierter Agent}
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\label{utility-oriented agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{utility-oriented_agent.png}
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\subsection{Lernender Agent}
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||||
\label{learning agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{learning_agent.png}
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||||
\subsection{Softwarearchitekturen für Agentenprogramme}
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\label{software architecture for agent programs}
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{\large\color{red}Nur Subsumption Architecture gezeigt. Weitere Architekturen in Vorlesung 02!}
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\subsubsection{Subsumption Architecture}
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\label{subsumption architecture}
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Rodney Brooks' \say{subsumption architecture} ist besonders gut für den Aufbau von Reflex-Agenten (\ref{reflex-agent}) geeignet,
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da die Architektur direkt aus der Wahrnehmung eine Aktion erzeugt.
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Bei dieser Architektur sind die einzelnen Verhaltensziele als priorisierte Schichten aufgebaut.
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||||
\begin{tabular}{|p{.475\textwidth}|p{.475\textwidth}|}
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||||
\hline
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||||
\textbf{Vorteile} & \textbf{Nachteile}\\
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||||
\hline
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||||
\begin{itemize}
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||||
\item Einfach (Schichten sind abgeschlossene Verhalten)
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||||
\item deterministisch (daher echtzeitfähig)
|
||||
\item Parallelität in der Ausführung
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||||
\end{itemize} &
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||||
\begin{itemize}
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||||
\item Verhalten fest implementiert und von Umgebung abhängig
|
||||
\item Gesamtverhalten aufgrund von der dynamischen Aktionsauswahl schwer abschätzbar
|
||||
\item keine Langzeitentscheidungen
|
||||
\end{itemize}\\
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||||
\hline
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||||
\end{tabular}
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||||
\paragraph{Beispiel: Karte erkunden}\mbox{}\\
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\includegraphics[width = \textwidth]{beispiel_subsumption_architecture.png}
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chapters/Agenten/Leistungsbewertung.tex
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chapters/Agenten/Leistungsbewertung.tex
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\chapter{Leistungsbewertung}
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\label{agenten: leistungsbewertung}
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Die Leistungsbewertung ist individuell für jeden Agenten.
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Hierbei werden Kriterien für den Erfolg des Verhaltens eines Agenten definiert.
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||||
Es ist wichtig, dass die Kriterien möglichst gut definiert sind, denn es gilt:\\
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\say{What you measure is what you get!}\\
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Oder mit den Worten von Norbert Wiener:\\
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\say{We had better be quite sure that the purpose put into the machine is the purpose which we really desire}
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\section{Beispiele}
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\label{leistungsbewertung: beispiele}
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\includegraphics[width=\textwidth]{beispiele_leistungsbewertung_1.png}
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\includegraphics[width=\textwidth]{beispiele_leistungsbewertung_2.png}
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chapters/Agenten/Nutzentheorie.tex
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chapters/Agenten/Nutzentheorie.tex
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\chapter{Nutzentheorie}
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\label{nutzentheorie}
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Bei der Nutzentheorie geht es darum durch die Vorgabe einer Nutzenfunktion $U$ den Agenten darin anzuweisen \textbf{WAS} er zu tun hat, \textbf{ohne} ihm zu sagen, \textbf{WIE} er es tun soll.
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||||
Je besser die aufgestellte Nutzenfunktion $U$ ist, desto näher kommt der Agent an die bestmögliche Leistung heran.
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||||
Die Nutzenfunktion $U$ ist definiert durch:
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||||
$$ U:E\rightarrow \mathbb{R}~;E:\text{wahrgenommene Umgebung}$$
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||||
Jede Aktion $A$, die vom Agenten ausgeführt wird hat die möglichen Ergebniszustände $\text{Ergebnis}_i(A)$.
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||||
Der erwartete Nutzen $EU$ ist hierbei gegeben durch:
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$$EU(A|E) = \sum_i P(\text{Ergebnis}_i(A)|\text{Ausführen}(A),E) U(\text{Ergebnis}_i(A))$$
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chapters/Agenten/Umgebung.tex
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chapters/Agenten/Umgebung.tex
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\chapter{Umgebungen und Arbeitsumgebungen}
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\label{umgebung und arbeitsumgebung}
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Die Definition von \ac{PEAS} ist der erste Schritt in der Entwicklung eines Agenten
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\section{\ac{PEAS} Beispiele}
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\label{peas beispiele}
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\includegraphics[width=\textwidth]{beispiele_PEAS.png}
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||||
\section{Eigenschaften von Umgebungen}
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||||
\label{umgebungen: eigenschaften}
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||||
\begin{itemize}
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||||
\item \textbf{Beobachtbarkeit:}\\
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||||
Wenn die Sensorik jederzeit die gesamte Umgebung erfasst ist diese \textbf{vollständig beobachtbar}, sonst \textbf{teilweise beobachtbar}.
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||||
\item \textbf{Determinismus:}\\
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||||
Wenn der Folgezustand einer Umgebung vollständig durch den Agentenzustand und seine Aktion bestimmt ist, dann ist diese \textbf{deterministisch}, sonst \textbf{stochastisch}.
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||||
\item \textbf{Episodisch oder Sequentiell:}\\
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||||
Eine Umgebung ist \textbf{episodisch}, wenn Wahrnehmungs- und Ausführungsfolgen in voneinander unabhängige Episoden unterteilt sind.
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||||
Falls die Episoden aufeinander aufbauen und daher Kurzzeitaktionen eine Langzeitwirkung haben, ist die Umgebung \textbf{sequentiell}.
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||||
\item \textbf{Dynamik:}\\
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||||
Die Umgebung ist \textbf{dynamisch}, falls sie sich auch dann verändert, wenn der Agent keine Aktion ausführt.
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||||
Sonst ist sie \textbf{statisch}.
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||||
\item \textbf{Diskret oder stetig:}\\
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||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Umgebungen, Aktionen und Wahrnehmungen sind \textbf{diskret}, wenn ihre Ausprägungen eine diskrete Menge an Zuständen haben; sonst \textbf{stetig}
|
||||
\item Die Zeit ist \textbf{diskret}, wenn sie sich sprunghaft verändert; sonst \textbf{stetig}
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||||
\end{itemize}
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||||
\item \textbf{Einzel- oder Multiagent:}\\
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||||
Ein \textbf{Einzelagent} löst eigenständig ein Problem, wohingegen \textbf{Multiagentenumgebungen} kooperativ oder konkurrierend sein können
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||||
\end{itemize}
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||||
\subsection{Beispiele}
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\label{umgebungseigenschaften: beispiele}
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\includegraphics[width=\textwidth]{beispiele_umgebungseigenschaften.png}
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@ -1,4 +1,8 @@
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\part{Agenten}
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\label{agenten}
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\input{chapters/Agenten/Intelligente Agenten.tex}
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\input{chapters/Agenten/Intelligente Agenten.tex}
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\input{chapters/Agenten/Leistungsbewertung.tex}
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\input{chapters/Agenten/Nutzentheorie.tex}
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\input{chapters/Agenten/Umgebung.tex}
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\input{chapters/Agenten/Agentenprogramme.tex}
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