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Título: Implementação de um sistema multiagente com mecanismo de negociação descentralizado para um estacionamento inteligente
Título(s) alternativo(s): Implementation of a multi-agent system with a decentralized negotiation mechanism in a smart parking
Autor(es): Ducheiko, Felipe Felix
Orientador(es): Alves, Gleifer Vaz
Palavras-chave: Estacionamento de automóveis
Sistemas de controle inteligente
Simulação (Computadores)
Desperdício (Economia)
Automobile parking
Intelligent control systems
Computer simulation
Waste (Economics)
Data do documento: 5-Jun-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Citação: DUCHEIKO, Felipe Felix. Implementação de um sistema multiagente com mecanismo de negociação descentralizado para um estacionamento inteligente. 2019. 93 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2019.
Resumo: Encontrar uma vaga de estacionamento livre é um dos principais problemas enfrentado todos os dias pelos habitantes das cidades. Normalmente em horários de grande fluxo é gasto uma considerável parcela de tempo ou são percorridas longas distâncias até que seja encontrada uma vaga, ocasionando desperdício de combustível e gerando engarrafamentos. O projeto MAPS (Multi-Agent Parking System) é idealizado com objetivo de desenvolver um Smart Parking (estacionamento inteligente) utilizando técnicas de Sistema Multiagente. Este Sistema Multiagente para alocação de vagas de estacionamento foi desenvolvido utilizando o framework JaCaMo e possui um mecanismo de negociação centralizado onde existe a figura de um agente centralizador que controla a alocação das vagas. Isto impõe algumas limitações ao sistema, visto que caso este agente centralizador falhe o sistema como um todo é comprometido. Este trabalho propõe a implementação de um Sistema Multiagente com mecanismo de negociação descentralizado, visando oferecer uma alternativa de alocação de vagas para o MAPS, independente de um módulo central. O SMA apresentado neste trabalho é denominado MAPS-OPEN, pois é baseado em um SMA aberto, onde os agentes podem se comunicar e negociar livremente. O MAPS-OPEN utiliza um modelo de raciocínio e protocolo de negociação propostos pelos autores, onde os agentes podem assumir papeis distintos, conforme desejam estacionar ou deixar uma vaga. Para avaliar o modelo e protocolo aqui apresentados, o trabalho descreve um conjunto de experimentos de simulação executados com o SMA proposto, onde é possível verificar que o número de mensagens trocadas no sistema cresce conforme a quantidade de agentes e que com este crescimento do número de agente eles tendem a estacionar mais próximo do ponto onde desejavam estacionar.
Abstract: Find a free parking spot is one of the major problems faced every day by the cities population. Usually, in times of great traffic flow to find a parking spot, a driver will waste time or will drive a long way until find a spot. Therefore, wasting fuel and generating traffic jams. In order to shed some light into this problem, the MAPS project (Multi-Agent Parking System) aims to develop a smart parking solution based on Multi Agent techniques. This Multi-Agent system to allocate parking spots was developed using the JaCaMo framework and has a centralized negotiation mechanism, where a figure of a central agent controls the spot allocation, this imposes some limitations to the system because if this central agent fails the whole system is compromised. The work here presented shows the deployment of a Multi-Agent systems based on a decentralized negotiation mechanism, where the agents can freely negotiate the parking spots without the so-called central agent. The MAS described here is named MAPS-OPEN, since it is based on an open MAS, where agents can freely communicate and negotiate. The MAPS-OPEN defines a reasoning model and a negotiation protocol, where the JaCaMo agents can be assigned to different roles (buyer or seller) in order to deal with a parking spot. Moreover, we present some experiments in order to show how our MAS works in a simulated environment. Where it was possible to verify that the number of messages exchanged in the system grows according to the quantity of agents, and that with this growth of the number of agents make they tend to park closer to the point where they wanted to park.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15996
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