Agentes reativos baseados em modelos

Agentes Reativos Baseados em Modelos

Um agente reativo baseado em modelo pode lidar com ambientes parcialmente observáveis.

• O agente deve controlar as partes do mundo que ele não pode ver.

O agente deve manter um estado interno que dependa do histórico de percepções e reflita os aspectos não observados no estado atual.

Agente baseado em modelo é um agente que usa um modelo de mundo.

• Como o ambiente evoluí independente do agente?
• Como as ações do próprio agente afetam o mundo?

De uma forma mais genérica, podemos definir o comportamento de um agente reativo baseado em modelo da seguinte forma:

function REFLEX-AGENT-WITH-STATE(percept) returns an action
  static: state, a description of the current world state
      
rules, a set of condition-action rules
      action, the most recent action, initially none

      state ← UPDATE_INPUT(state, action, percept)
      rule ← RULE_MATCH(state, rules)
      action ← RULE_ACTION(rule)

return action

Conhecer um modelo do mundo nem sempre é suficiente para tomar uma boa decisão, exemplo:

• Um agente Motorista de Táxi chega a um cruzamento com três caminhos, qual direção tomar?
  • Simplesmente reagir? mas existem três reações possíveis.
  • Examinar o modelo de mundo? não ajuda a decidir qual o caminho.
  • A decisão depende de onde o táxi está tentando chegar.

Ver também

• Agentes racionais
• Agente Dirigido por Tabela
• Agentes reativos simples
• Agentes baseados em objetivos
• Agentes baseados na utilidade
• Agentes com aprendizagem