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Agentes adaptativos às Agentes adaptativos às Normas externasNormas externas

Ricardo Gralhoz

[email protected]

N

Estudo de Caso: StockAgentsStockAgents

Laboratório de Engenharia de Software – PUC-Rio

Índice

• Motivação

• NoA – A Normative Agent Architecture

• Apresentação do Estudo de Caso

– Framework

– Andamento

• Conclusão

N


Motivação

Contexto:• Normas que devem ser obedecidas. • Alterações nas Normas.• Agentes que “entram”.

Busca por solução:• Normas são prioridade em relação aos

objetivos/intenções dos Agentes;• Normas devem ser externas aos Agentes;• Agentes devem se adaptar às mudanças;• Agentes que entram devem seguir as Normas.


NoA – A Normative Agent Architecture (1/2)

Kollingbaum, M. J.; Norman T. J (2003) “NoA – A Normative Agent Architecture”.

• E-commerce • Desenvolver agentes motivados por Normas

(externas): – obrigações,– permissões,– proibições.

• Normas com mais importância do que os desejos e intenções (desires & intentions).


NoA – A Normative Agent Architecture (2/2)

Kollingbaum, M. J.; Norman T. J (2003) “NoA – A Normative Agent Architecture”.

• Elementos da arquitetura– Linguagem NoA - especificar Planos e Normas .– Interpretador NoA - interpretar a executar especificações

de Planos e Normas.

• Não prevê Adaptabilidade!!

StockAgentsStockAgents: Um Sistema para Apoio às Decisões

de Investidores de Ações (instanciação do framework)

Ricardo Gralhoz

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Índice (Estudo de Caso)

– Motivação

• Análise do Domínio

• O Framework

– Frozen-spots (Pontos fixos)

– Hot-spots (Pontos flexíveis)

• Análise dos Agentes

• Instanciação

• Andamento


Motivação

• Estudo de caso em pesquisas desenvolvidas no contexto do Seminário de Governança de Sistemas Multi-Agentes Abertos;

• Proposta para Trabalho Final da disciplina Projeto de Sistemas de Software;

• A possibilidade real de realização de ganhos financeiros;


Motivação

• Estudo de caso

– Por quê?

– Agentes adaptativos?

– Organização dos agentes?

– Normas?

N


Análise do Domínio

• O sistema deve:

– Monitorar o mercado acionário;

– Indicar momentos de compra e venda de ações;

– Respeitar o perfil de cada um dos investidores;

– Atender aos critérios de satisfação, a respeito do desempenho.


Análise do Domínio

• Os principais serviços são:

– Cadastro do Perfil do Usuário;– Acompanhamento do Portfólio do Usuário;– Monitoramento do mercado de ações;– Armazenamento de informações do mercado de ações na

Base de Conhecimento;– Análise do mercado de ações e decisão de

compra/venda de ação, de acordo com sua estratégia;– Guardar histórico das decisões na Base de

Conhecimento;– Enviar oferta de compra/venda de ações ao Mercado, de

acordo com as decisões, com o Portfólio e com o Perfil do usuário;


O Framework: Frozen-spots

• Critérios de avaliação do desempenho do sistema;

• Interface com o Usuário:

– Perfil do Usuário,

– Acompanhamento do Portfólio;

• Armazenamento / busca de informações na Base de Conhecimento;

N

Rodrigo

Deixar claro que o perfil do usuário pode ser personalizado para cada usuário. Ou seja, usuário possuem perfis diferentes. Mas ainda sim é um frozen, como você colocou.


O Framework: Hot-spots

• Monitoramento (Recepção das informações) do mercado de ações

– extração HTML;

– arquivo da Bovespa;

– rádio / satélite por prestadora de serviços

• Estratégias de análise e decisão de compra/venda de ações disponíveis;

– Método da agulhada do Didi (03 médias móveis);

– Exponencial suavizada;

– Outros métodos / combinações destes

• Envio de oferta de compra/venda de ações ao Mercado.

– Atuação direta no mercado (corretora)

– Aviso ao usuário via Interface Gráfica

– SMS ao celular


Análise dos Agentes

Agente UserAgent ;

Agente MarketMonitor ;

Agente StockAnalyst ;

Agente StockMarketBroker .

UUAA

MMMM

SASA

SMBSMB



UUAA

MMMM SASA

SMBSMB

BCBC

N

NN

Usuário

Bolsa

Bolsa



• Agente UserAgent

Responsável por fazer a interface com o Usuário.

– Cadastra informações sobre o Usuário;

– Cadastra informações sobre Perfil do Usuário;

– Permite ao Usuário o acompanhamento do Portfólio;

– Envia alterações das informações sobre Perfil do Usuário ao Agente StockMarketBroker ;

– Permite a avaliação do desempenho do Sistema em relação ao Portfólio.

N

UUAA



• Agente MarketMonitor ;

Responsável por monitorar preços e informações do mercado sobre uma determinada ação;

– Monitora o mercado de ações;

– Armazena informações do mercado de ações na Base de Conhecimento;

– Envia um aviso ao Agente StockAnalyst sobre novas informações sobre o mercado.

MMMM



• Agente StockAnalyst ;

Responsável por gerar recomendações de compra ou venda de ações;

– Busca informações do mercado de ações na Base de Conhecimento;

– Analisa o mercado de ações e decide o momento de compra/venda, de acordo com sua estratégia;

– Armazena decisão de compra/venda na Base de Conhecimento;

– Envia um aviso ao Agente StockMarketBroker sobre nova decisão de compra/venda .

N

SASA



• Agente StockMarketBroker ;

Responsável por comprar ou vender as ações no mercado, respeitando as preferências do cliente ;

– Busca informações sobre Portfólio do Usuário na Base de Conhecimento;

– Busca informações sobre Perfil do Usuário na Base de Conhecimento;

– Busca informações sobre decisão de compra/venda e sobre ação na Base de Conhecimento;

– Decide comprar/vender ação do Portfólio;

– Envia oferta de compra/venda de ações ao Mercado.

N

N

SMBSMB


Instanciação

1. Recepção das informações do mercado de ações:

– Recuperação via extração HTML;

• Site do Infomoney


2. Estratégias de análise e decisão de compra/venda de ações disponíveis:

– Método da agulhada do Didi (03 médias móveis);

– Exponencial suavizada;

– Outros métodos / combinações destes.

– Qual?

Instanciação


3. Envio de oferta de compra/venda de ações ao Mercado.

– Aviso ao usuário via Interface Gráfica

Instanciação


Andamento

• O que já existe...

– Diversas classes (?) criadas

– Interface de entrada (quase) implementada

– Sem documentação

• Trabalho relacionado

– Virtual Broker


Andamento

• O que está sendo feito...

– Estudo das classes existentes

– Implementação de algoritmo Preditor

– Pesquisa sobre agentes normativos e agentes adaptativos


Conclusão

• Objetivos a alcançar

– Preparar um ambiente onde possam ser testados / avaliados os conceitos

– Propor um melhoria à arquitetura

• Estratégia de decisão após predição:

– Agentes adaptativos?

– Organização dos agentes?

– Normas?

• Outras questões...

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