• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Многоагентные системы

2018/2019
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Многоагентные системы» является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков обучения многоагентных систем. В результате изучения этой дисциплины студенты будут владеть теоретическими основами алгоритмов для обучения многоагентных систем, иметь практические навыки в создании алгоритмов обучения, методов и библиотек для обучения многоагентных систем. В рамках дисциплины изучаются такие разделы, как "Распределенные системы", "Многоагентные системы в теории игр", " Введение в обучение с подкреплением для многоагентных систем", "Протоколы для стратегий агентов. Дизайн механизмов" и "Команды эгоистичных агентов. Коалиции в теории игр".
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков обучения многоагентных систем
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Знает определение распределенных ограничений и эвристические алгоритмы поиска
  • Демонстрирует знание распределенного динамического программирования для нахождения оптимального пути, выбора действия для многоагентных марковских процессов принятия решений
  • Знает определение игры в нормальной форме, умеет определять оптимальность по Парето, равновесие Нэша, удалять доминируемые стратегии, вычислять равновесие Нэша в некооперативных играх
  • Демонстрирует знание обучения с подкреплением в стохастических играх с нулевой суммой и в стохастических играх общего вида.
  • Демонстрирует знание дизайна механизмов с неограниченными предпочтениями, знает механизм VCG, назначать пропускную способность в компьютерных сетях
  • Умеет анализировать коалиционные игры, находить вектор шепли и ядро, находить решение игры со взвешенным большинством и игры со взвешенным голосованием
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Распределенные системы.
    Распределенные ограничения. Определение распределенных ограничений. Ограничения на домен. Эвристические алгоритмы поиска: асинхронный алгоритм обратного прохода. Задача четырех ферзей. Распределенная оптимизация. Распределенное динамическое программирование для нахождения оптимального пути. Асинхронное динамическое программирование. A* в реальном времени. Выбор действия для многоагентных марковских процессов принятия решений. Оптимизация аукционов.
  • Многоагентные системы в теории игр
    Некооперативные игры. Эгоистичные агенты. Игры в нормальной форме. Определение игры в нормальной форме. Примеры игр в нормальной форме. Стратегии в играх в нормальной форме. Равновесие в играх. Оптимальность по Парето. Равновесие Нэша. Нахождение равновесия Нэша. Теорема Нэша: доказательство существования равновесия Нэша. Стратегии в играх в нормальной форме. Минимакс и максимин стратегии. Удаление доминируемых стратегий. Коррелированное равновесие. Эпсилон-Нэш равновесие.Вычисление решений для игр в нормальной форме. Вычисление равновесия Нэша в играх для двух игроков с нулевой суммой. Вычисление равновесия Нэша в некооперативных играх для двух игроков, n игроков. Сложность вычисления равновесия Нэша. Вычисление максимин и минимакс стратегий в играх для двух игроков. Определение доминируемых стратегий. Доминирование чистой стратегией. Доминирование смешанной стратегией.
  • Введение в обучение с подкреплением для многоагентных систем.
    Обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением в стохастических играх с нулевой суммой. Обучение с подкреплением в стохастических играх общего вида. Вероятностное обучение с подкреплением. Нацеленное обучение. Эволюционное обучение.
  • Протоколы для стратегий агентов. Дизайн механизмов.
    Дизайн механизмов с неограниченными предпочтениями. Квазилинейные предпочтения. Дизайн механизмов в квазилинейной постановке. Эффективные механизмы. Механизм VCG. VCG и слабый баланс бюджета. Недостатки VCG. Баланс бюджета и эффективность. Механизм AGV. Применения дизайна механизмов в вычислительных системах. Создание расписания задач. Назначение пропускной способности в компьютерных сетях.
  • Команды эгоистичных агентов. Коалиции в теории игр.
    Коалиционные игры – определение и примеры. Классы коалиционных игр. Анализ коалиционных игр. Вектор Шепли. Ядро. Компактные представления коалиционных игр. Игры со взвешенным большинством и игры со взвешенным голосованием. Взвешенные игры на графах. Нахождение синергий: представление в супераддитивных играх. Декомпозиционный подход.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Created with Sketch. Домашнее задание 1
  • неблокирующий Created with Sketch. Домашнее задание 2
  • неблокирующий Created with Sketch. Домашнее задание 3
  • неблокирующий Created with Sketch. Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.167 * Домашнее задание 1 + 0.166 * Домашнее задание 2 + 0.167 * Домашнее задание 3 + 0.5 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Dunin-Kȩplicz, B. (2005). Monitoring, Security, and Rescue Techniques in Multiagent Systems (Vol. 1st ed). New York, NY: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=170880
  • Shoham, Y., & Leyton-Brown, K. (2009). Multiagent Systems : Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge: Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=269245

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Harold W. Kuhn. (2007). Introduction to John von Neuman and Oskar Morgenstern’s Theory of Games and Economic Behavior. Introductory Chapters. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.h.pup.chapts.7802.i
  • Wiering, M., & Otterlo, M. van. (2012). Reinforcement Learning : State-of-the-Art. Berlin: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=537744