Legenda Maxim Deskjet
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0 10 20 30 40 50 60 10 15 20 25 30 35 40 A Tm ax Legenda Maxim Deskjet • Resolução de problem asgenéricose com plexos • Algum a instabilidade dosresultadosdo sistem a • Conclusõesinovadoraspara gestão de CPD (p.ex. via heurísticasnovas) • Característicasdesejáveisem CPD (escolha entre estratégias/tácticas, possívelruptura generalizada de inventário e em presasde gruposdistintos) • Introdução de em oções, im portantesna racionalidade (M insky, M . 1998;D am ásio, M . 1994) • Introduziralgoritm osde aprendizagem • Incluiroutroselem entos:poluição do am biente, departam entosde em presa e m ecanism osde inferência (forte com ponente de conhecim ento pericial) Conclusões Caminhos de investigação 6% 16% 7% 1% 70% Centro de distribuição Japão Centro de distribuição Europa Centro de distribuição EUA FornecedorJapão Fábrica Vancouver Distribuição de inventário simulada para C P D S oluções de compromisso para níveis de serviço alternativos Logística Externa Clientes Finais Logística Interna Fornecedorde m atéria prim a (refinaria) LPG Manufactura M anufactura D istribuição C PD da im pressora M axim Fornecedores ASIC VCD PC A T C abeça de im pressora Fornecedores Fornecedores Fornecedores DC2 DC3 DC1 C lientes C lientes C lientes Parceiro Japonês M ontagem Final & Teste H ipótese: os SM A perm item obter os m esm os resultados que m etodologias m atemáticas • Sequênciasnegociaiscom baseem mensagenstipo: ask-one , ask-all , ask_activo , reply , sorry , recruit-one , standby , ready , next, confirm , tell e tell_proactivo • Tácticas(derecursos, comportamentoe dependentesdotempo) eestratégias • Heurísticaseregradeescolhade tácticas/estratégias • Políticasdeinventárioeindicadores genéricoseexpecíficosdeCPD 0 10 20 30 40 50 60 10 15 20 25 30 35 40 D Tm ax Tácticasdependentesdo tem po Ferramentas Sensores Conhecim ento do m undo Mem. E specífica Identificação N ecessidades Objectivos Ferram entas Protocolo, etc. D ecisão M U N D O Estím ulos Rui Carvalho e Luís Custódio [email protected]; [email protected] C oncepção de um Sistem a M ulti-A gente para a R esolução de Problem asde C adeias de Produção-D istribuição Instituto de Sistem ase Robótica • LISP (A llegro CL 3.0.1) • Prim eira inspiração:RUBA [Ventura 1997] • Protocolo de com unicação: C ontract Net • Form ato de m ensagens: KQML • Form ato de conteúdo: KIF Nível de serviço Semanas de inventário • Concepção de Sistema Multi- Agente (SMA) para simulação de Cadeias de Produção- Distribuição (CPD) • Estudar e integrar conhecimentos de Inteligência Artificial e Economia/Gestão • Identificação de potencialidades dos SMA • Contributos para a solução do problema em estudo e identificação de novos caminhos de investigação Inovação de produto na Hewlett-Packard Uma CPD da indústria petroquímica Implementação Negociação Objectivos Estrutura interna de agente 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 65 70 75 80 85 90 95 100 Instantes ´Nível de serviço Convergência do nível de serviço (objectivo 80 %) Calculo de índices de capacidade Instantes Boulware = 0.1 Conceder = 20
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Rui Carvalho e Luís Custódio. [email protected]; [email protected]. Objectivos. Estrutura interna de agente. • Concepção de Sistema Multi-Agente (SMA) para simulação de Cadeias de Produção-Distribuição (CPD) • Estudar e integrar conhecimentos de Inteligência Artificial e Economia/Gestão - PowerPoint PPT Presentation
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0 10 20 30 40 50 6010
15
20
25
30
35
40A
Tmax
Legenda
Maxim Deskjet
• Resolução de problemas genéricos e complexos
• Alguma instabilidade dos resultados do sistema
• Conclusões inovadoras para gestão de CPD (p. ex. via heurísticas novas)
• Características desejáveis em CPD (escolha entre estratégias/tácticas, possível ruptura generalizada de inventário e empresas de grupos distintos)
• Introdução de emoções, importantes na racionalidade (Minsky, M. 1998; Damásio, M. 1994)
• Introduzir algoritmos de aprendizagem
• Incluir outros elementos: poluição do ambiente, departamentos de empresa e mecanismos de inferência (forte componente de conhecimento pericial)
Conclusões Caminhos de investigação
6%16%
7%
1%70%
Centro de distribuiçãoJapão
Centro de distribuiçãoEuropa
Centro de distribuiçãoEUA
Fornecedor Japão
Fábrica Vancouver
Distribuição de inventário simulada para CPD
Soluções de compromisso para níveis de serviço alternativos
Logística Externa
Clientes Finais
Logística Interna
Fornecedor de matéria prima
(refinaria) de
matérias primas
LPG Manufactura
Manufactura Distribuição
C P D da im pressora M axim
Fornecedores
AS IC
V CD PC A T
C abeça de im pressora
Fornecedores
Fornecedores
Fornecedores
D C 2
D C 3
D C 1 C lientes
C lientes
C lientes
Parceiro Japonês
M ontage m Fina l
& Teste
H ipótese: os SM A perm item obter os mesmos resultados que me todologias matemáticas
• Sequências negociais com base em mensagens tipo: ask-one, ask-all, ask_activo, reply, sorry, recruit-one, standby, ready, next, confirm, tell e tell_proactivo
• Tácticas (de recursos, comportamento e dependentes do tempo) e estratégias
• Heurísticas e regra de escolha de tácticas/estratégias
• Políticas de inventário e indicadores genéricos e expecíficos de CPD
0 10 20 30 40 50 6010
15
20
25
30
35
40D
T m ax
Tácticas dependentes do tempo
Ferramentas
Sensores
Conhecimento
do mundo Mem. Específica Identificação Necessidades Objectivos
Ferramentas Protocolo, etc.
Decisão
M U N D O
Estímulos
Rui Carvalho e Luís Custó[email protected]; [email protected]
Concepção de um Sistema Multi-Agente para a Resolução de Problemas de Cadeiasde Produção-Distribuição
Instituto de Sistemas e Robótica
• LISP (Allegro CL 3.0.1)
• Primeira inspiração: RUBA [Ventura 1997]
• Protocolo de comunicação: Contract Net
• Formato de mensagens: KQML
• Formato de conteúdo: KIF
Nível de serviço
Semanas de inventário
• Concepção de Sistema Multi-Agente (SMA) para simulação de Cadeias de Produção-Distribuição (CPD)
• Estudar e integrar conhecimentos de Inteligência Artificial e Economia/Gestão
• Identificação de potencialidades dos SMA
• Contributos para a solução do problema em estudo e identificação de novos caminhos de investigação
Inovação de produto na Hewlett-PackardUma CPD da indústria petroquímica
Implementação
Negociação
ObjectivosEstrutura interna de agente
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 1800065
70
75
80
85
90
95
100
Instantes
´Nível de serviço
Convergência do nível de serviço (objectivo 80 %) Calculo de índices de capacidade
Instantes
Boulware = 0.1 Conceder = 20
