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Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali

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\n Se sei uno studente dell'Unimore, puoi accedere all'archivio del corso su Google Drive..\n

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  • Scegli 2 tra 6 domande possibili
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  • 90 minuti
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  1. \n
  2. \n
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\n NetLogo è un software di modellazione sistemi multiagente, da noi usato per le lezioni di laboratorio.\n

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\n Si può scaricare o usare da browser.\n

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\n Il suo codice sorgente è disponibile su GitHub, e ha una pagina di documentazione.\n

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\n Consulta i miei appunti su NetLogo qui!\n

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\n Sono sistemi con le seguenti caratteristiche:\n

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  • Autonomia: agiscono gli uni indipendentemente dagli altri
  • \n
  • Reattività: percepiscono ciò che sta nel loro ambiente e reagiscono ai cambiamenti di quest'ultimo
  • \n
  • Proattività: agiscono in maniera tale da portare a termine i loro obiettivi
  • \n
  • Socialità: comunicano con gli altri agenti, scambiando informazioni
  • \n
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\n Hanno anche caratteristiche di livello più alto derivate dalle quattro precedenti:\n

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  • Conoscenza
  • \n
  • Intenzioni
  • \n
  • Emozioni
  • \n
  • Obblighi
  • \n
  • Obiettivi
  • \n
  • etc...
  • \n
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\n Gli agenti solitamente hanno anche:\n

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    \n
  • Mobilità: possono muoversi nell'ambiente
  • \n
  • Veridicità: producono informazioni corrette
  • \n
  • Benevolenza: agiscono nel modo corretto
  • \n
  • Razionalità: compiono le azioni necessarie per raggiungere i loro obiettivi, e non altre che glielo impedirebbero
  • \n
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\n Classificazione in base a come prende le decisioni un agente:\n

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  • Logic-based: prende le decisioni attraverso deduzioni logiche
  • \n
  • Reactive: mappa una reazione a ogni situazione dell'ambiente
  • \n
  • Belief-desire-intention: per decidere, considera le proprie assunzioni sul mondo (belief), i propri desideri (desire) e le sue intenzioni correnti (intention)
  • \n
  • Layered: utilizza diversi strati di capacità cognitive per giungere a una decisione
  • \n
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\n Classificazione in base a come sono definiti gli obiettivi di un agente:\n

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    \n
  • Teleonomico: gli obiettivi sono predefiniti ed espliciti
  • \n
  • Riflessivo: l'agente è libero di scegliere il suo obiettivo in base alle proprie percezioni interne
  • \n
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\n Classificazione in base a quanto conosce dell'ambiente un agente:\n

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    \n
  • Cognitivo: l'agente è immediatamente a conoscenza di tutto l'ambiente
  • \n
  • Reattivo: l'agente deve scoprire l'ambiente con le sue capacità sensoriali
  • \n
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    \n
  • Distribuzione: più agenti possono coprire aree di ambiente più vaste, o elaborare più in fretta zone più dense di informazione
  • \n
  • Rappresentazione: i sistemi multi-agente modellano più accuratamente il mondo reale
  • \n
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\n )\n}\n","import {Component} from 'preact'\nimport style from \"./Timer.less\"\n\n\nexport default class Timer extends Component {\n constructor() {\n super();\n this.state = {\n \"now\": Date.now()\n };\n this.timer = null;\n }\n\n componentDidMount() {\n this.timer = setInterval(() => {\n this.setState({\"now\": Date.now()})\n }, 1000)\n }\n\n componentWillUnmount() {\n if(this.timer !== null) {\n clearInterval(this.timer)\n }\n }\n\n render() {\n let dateTo = \"Unknown date\";\n let className = style.timer;\n\n let parts = {\n milliseconds: \"?\",\n seconds: \"?\",\n minutes: \"?\",\n hours: \"?\",\n days: \"?\",\n };\n\n if(this.props.to) {\n dateTo = new Date(this.props.to);\n let timeLeft = dateTo - this.state.now;\n\n if(timeLeft > 0) {\n parts = {\n milliseconds: timeLeft % 1000,\n seconds: Math.floor(timeLeft / 1000) % 60,\n minutes: Math.floor(timeLeft / 60000) % 60,\n hours: Math.floor(timeLeft / 3600000) % 24,\n days: Math.floor(timeLeft / 86400000),\n };\n }\n\n else {\n parts = {\n milliseconds: 0,\n seconds: 0,\n minutes: 0,\n hours: 0,\n days: 0,\n };\n\n className += \" \" + style.expired;\n }\n }\n else {\n className += \" \" + style.unknown;\n }\n\n return (\n
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\n {parts.days}\n
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\n giorni\n
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\n {parts.hours}\n
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\n ore\n
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\n {parts.minutes}\n
\n
\n minuti\n
\n
\n {parts.seconds}\n
\n
\n secondi\n
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\n )\n }\n}\n","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"timer\":\"timer__3Z2pL\",\"days\":\"days__myhe2\",\"hours\":\"hours__3JUDn\",\"minutes\":\"minutes__24lD7\",\"seconds\":\"seconds__2vZ4f\",\"count\":\"count__chi9X\",\"text\":\"text__34ldC\",\"unknown\":\"unknown__3sT2P\",\"expired\":\"expired__zNiuP\"};"],"sourceRoot":""}