Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Masterat
FIŞA DISCIPLINEI

Codul	Disciplina	
MI360	Agenţi inteligenţi cooperativi	

Specializarea	Semestrul	Ore: C+S+L	Categoria	Statutul	
Sisteme inteligente - în limba engleză	1	2+2+0		obligatorie	

Titularii de disciplină	Conf. Dr. SERBAN Gabriela, gabis@cs.ubbcluj.ro	
Obiective	Sa introduca studentul intr-un domeniu nou al Inteligentei Artificiale - IA  distribuita. 
Sa permita abordarea comparativa a aspectelor teoretice in IA distribuita si clasica. 
Să prezinte domeniul Agenţilor Inteligenţi ca o arie importantă de cercetare şi dezvoltare în Inteligenţa Artificială. Sa contribuie la intelegerea necesitatii IA distribuite prin studierea unor aplicatii industriale si practice relevante.
	
Conţinutul	1. Introducere  
- Inteligenţa Artificială Distribuită
- Conceptul de agent şi agent inteligent
2. Agenţi Inteligenţi 
- Definiţie, proprietăţi, taxonomii
- Arhitecturi abstracte şi concrete de agenţi inteligenţi
- Agenţi software
- Agenţi mobili, agenţi de interfaţă
- Domenii de utilizare
- Agenţi şi Obiecte
- Agenţi şi Sisteme Expert
- Ingineria soft a sistemelor bazate pe agenţi
3. Sisteme multiagent şi societăţi de agenţi 
- Coordonare, cooperare, comunicare - protocoale
- Negociere
- Limbaje de comunicare între agenţi
- KQML, FIPA-ACL
4. Rezolvarea distribuită a problemelor şi planificarea distribuită 
- Rezolvarea distribuită a problemelor
- Exemple de probleme distribuite
- Tehnici de planificare
- Planificarea distribuită
5. Algoritmi de căutare pentru agenţi 
- Probleme distribuite de satisfacere a limitărilor
- Algoritmul Backtracking asincron
- Probleme distribuite de căutare a unui drum 
- Programarea dinamică asincronă
- Algoritmul de învăţare în timp real A*
- Algoritmul de căutare bidirecţională
- Algoritmul de căutare multiagent
- Jocuri cu 2 jucători 
6. Aplicaţii ale agenţilor Inteligenţi şi sistemelor multiagent 
- Agenţi Inteligenţi în afaceri electronice şi în comerţ electronic
- Agenţi Inteligenţi în servicii bancare electronice
- Agenţi Inteligenţi în aplicaţii de Data Mining distribuit
- Agenţi Web de informaţii
- Agenţi Inteligenţi în rezolvarea de probleme ale Ingineriei Soft
- Sisteme cu furnici
7. Învăţare în sisteme multiagent 
- Tipuri de învăţare
- Învăţarea cooperativă în sistemele multiagent
- Învăţarea în echipă
- Învăţarea concurentă
- Învăţarea şi comunicarea
- Învăţarea şi coordonarea
- Problema credibilităţii
- Domenii de aplicare ale învăţării în sistemele multiagent
8. Metode formale în Inteligenţa Artificială Distribuită 
- Fundamente logice în teoria sistemelor multiagent
- Logica propoziţională şi predicativă
- Logica modală
- Logica deontică
- Logica dinamică
- Logica temporală
- Logici nemonotone
- Primitive cognitive în formalizarea sistemelor bazate pe agenţi
9. Aplicaţii industriale şi practice ale Inteligenţei Artificiale Distribuite 
- Unde în ciclul de viaţă al produselor sunt folosiţi agenţii
- Avantajele folosirii agenţilor
- Instrumente de dezvoltare a aplicaţiilor bazate pe agenţi
	
Bibliografie	1. SERBAN, GABRIELA: Sisteme multiagent in Inteligenta Artificiala Distribuita. Arhitecturi si aplicatii. Ed. RisoPrint, Cluj-Napoca, 2006
2. SERBAN, GABRIELA, POP, H.F., Tehnici de Inteligenţă Artificială. Abordări bazate pe Agenţi Inteligenţi, Ed. Mediamira, Cluj-Napoca, 2004 
3. WEISS, GERHARD (Ed.): Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, 1999.
4. RUSSELL, J.S, NORVIG, P., Artificial Intelligence- A Modern Approach, Prentice- Hall, Inc., New Jersey, 1995 
5. WOOLDRIDGE, MICHAEL: Agent-Based Software Engineering. London: Mitsubishi Electric Digital Library Group, 1997. 
6. SHOHAM, YOAV: Agent-oriented programming. Artificial Intelligence. 60(1), 1993, pp.51-92.
	
Evaluare	Activitatea se încheie cu examen scris (nota E). De-a lungul semestrului, studenţii vor realiza două rapoarte teoretice (notele R1, R2) şi un proiect care să ilustreze utilitatea folosirii agenţilor inteligenţi într-o problemă concretă (nota P). Se va ţine cont de activitatea studenţilor din timpul semestrului (nota A). Nota finală este media ponderata a celor cinci note menţionate mai sus. Nota finala = 40%E + 15%R1 + 15%R2 + 20%P + 10%A. Studenţii care vor demonstra competenţe deosebite în cercetare prin dezvoltarea proiectului spre publicarea sa vor primi un punctaj suplimentar de 10% din Nota finala. Pentru promovare, e necesar ca nota finală care trebuie să fie cel puţin 5.