SIMULAÇÃO DE AMBIENTES MULTIAGENTE NORMATIVOS - CHANG, STEPHAN (Revista da Graduação, 2015)
Em Inteligência Artificial (IA), o estudo de sistemas multiagentes, ou Multi-AgentSystem (MAS), tem como objetivo a resolução de problemas complexos por meio da integraçãode diferentes módulos de programa, ou agentes, que são responsáveis por resolver pequenaspartes de um problema maior. Esses agentes podem ter funções variadas e, sozinhos, podemnão conseguir resolver um problema completo, mas quando atuam no mesmo ambiente e hácooperação, podem encontrar a resolução de forma eficiente e coordenada.Os agentes envolvidos nesses sistemas podem apresentar capacidade de raciocínio eaprendizado, de forma que é possível haver adaptação às mudanças ocorridas no ambientesobre o qual operam. Com isso, é introduzida também a noção de autonomia, em que nãohá necessidade de um estímulo externo ou usuário para que o programa continue a executar,formando então a idéia de sistemas autônomos.Fazendo a análise de sistemas multiagentes, é possível observar que suas estruturas ea maneira como funcionam lembram uma sociedade. Afinal, são compostos de vários módulosindependentes que operam paralelamente, cada um com suas próprias percepções, formas de interagire contribuições para o ambiente. Da mesma forma, é possível que haja cooperação entreos agentes do sistema ou, pelo contrário, que esses agentes interfiram direta ou indiretamentenas ações e estados uns dos outros. Essa característica levou à pesquisa e desenvolvimentode sistemas multiagentes normativos, que trabalham com um conjunto de regras, ou normas,que limitam o espaço de ação dos agentes, e uma entidade normativa cujo papel é observaro ambiente, as ações executadas sobre ele e detectar possíveis violações que comprometem oequilíbrio do ambiente, aplicando uma penalidade aos agentes transgressores.