Tverrelva fra Ørretvatn

Para [Paglieri and Castelfranchi, 2004] e [Paglieri, 2004], a Relevância de um dado é medida considerando a quantidade e a valoração dos objetivos impactados se o dado for consi- derado no ciclo de raciocínio. A quantidade de objetivos é uma contagem do número de vezes que determinado dado aparece na biblioteca de planos do agente. A valoração do objetivo é um atributo qualitativo, determina a importância daquele plano em relação aos outros planos do agente.

A Relevância do dado é um número inteiro retornado de uma função que considera sua quantidade e sua valoração em relação aos planos do agente. Conforme definido a seguir:

1. φ o dado recebido pelo agente (seja por comunicação, percepção do ambiente ou adicio- nado pela execução de um plano).

2. rφ _{o valor da Relevância de φ .}

(a) qφ _{é um atributo da Relevância, representa o número de planos dependentes}2_{de φ}

(b) Vφ é um atributo da Relevância, representa o conjunto de valores dos objetivos dos

planos dependentes de φ

3. DI o conjunto de Dados Inativos, com rφ < l.

2_{Para que um dado φ seja dependência de um plano p, significa que φ é necessário para que p seja executado.} Ou seja, p somente é executado se φ ∈ CA

4. DAo conjunto de Dados Ativos, com rφ >= l.

5. p é um plano do agente.

O cálculo de rφ é realizado em dois passos: 1) verifica-se se φ pode ser unificado

logicamente com algum elemento de um plano; 2) caso positivo, qφ é incrementado e o valor

do objetivo do plano é adicionado no conjunto Vφ. O Algoritmo 2 apresenta a Relevância:

Algoritmo 2 relevancia(P,φ ) Fonte: Autor.

1: for all p ∈ P do

2: if uni f icar(φ, p) then

3: qφ ← qφ+ 1 4: vφ ← valor do objetivo 5: Vφ ← Vφ∪ vφ 6: end if 7: end for 8: return calcular(Vφ,qφ)

Após calculados qφ e Vφ tem-se a informação sobre a quantidade e a valoração dos

planos que dependem de φ , então é necessário aplicar um modelo de cálculo (calcular(Vφ,qφ))

para definir o valor de rφ. A escolha deste modelo depende do cenário de atuação do agente e

do problema abordado, por exemplo, um agente pode considerar a qualidade dos planos rele- vantes em detrimento a quantidade de planos relevantes, pois assim garante que seus principais objetivos serão executados com antecedência. Abaixo, como exemplos, três modelos para este cálculo são propostos:

1. Maior valor em Vφ: Este modelo considera o maior valor do conjunto Vφ como sendo o

valor da Relevância de φ , isto significa que o valor da Relevância do dado é tão grande quanto o maior valor de objetivo dos planos dependentes de φ :

rφ = max

v∈Vφ

v (3.11)

2. Somatório de Vφ: O valor da Relevância é o somatório do conjunto de valores de objeti-

vos, o dado que é uma dependência de múltiplos planos tem seu valor de Relevância igual a soma de todos os valores de objetivo dos planos afetados.

rφ =

_∑

v∈Vφ

v (3.12)

3. Quantidade de rφ_{: Neste modelo, o valor da Relevância é a quantidade de objetivos de-}

pendentes do dado. O dado que é uma dependência de múltiplos planos tem seu valor de Relevância igual a quantidade de planos afetados.

21 O cenário a seguir tem o objetivo de evidenciar a diferença entre os modelos de cálculo

de rφ _{propostos: Em um determinado ciclo de raciocínio do agente, tem-se o seguinte estado:}

1. Limite mínimo do valor da Relevância, l = 4

2. Dados Inativos, DI = {d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7}

3. Planos do agente3,

P=

1 @plano1[valor_objetivo(5)] +gatilho : d1 <- acao1. 2 @plano2[valor_objetivo(4)] +gatilho : d2 <- acao2.

3 @plano3[valor_objetivo(3)] +gatilho : d2 & d3 & d4 & d5 <- acao3. 4 @plano4[valor_objetivo(2)] +gatilho : d3 & d4 <- acao4.

5 @plano5[valor_objetivo(1)] +gatilho : d2 & d3 & d5 <- acao5. 6 @plano6[valor_objetivo(1)] +gatilho : d2 & d3 & d6 <- acao6.

Considerando este cenário, aplica-se o Algoritmo 1 (Foco), a instanciação das variá- veis após o término do algoritmo é representada na Tabela 3.1, M1 representa o modelo "Maior valor em Vφ", M2 representa o modelo "Somatório de Vφ"e M3 representa o modelo "Quanti-

dade de rφ_{". Em cinza, na tabela, as relevâncias superiores ao limite mínimo de 4.}

Tabela 3.1: Aplicação dos modelos de cálculo de Relevância

φ Vφ qφ rφ em M1 rφ em M2 rφ em M3 d1 {5} 1 5 5 1 d2 {4,3,1,1} 4 4 9 4 d3 {3,2,1,1} 4 3 7 4 d4 {3,2} 2 3 5 2 d5 {3,1} 2 3 4 2 d6 {1} 1 1 1 1 d7 {} 0 0 0 0 Fonte: Autor

O dado d2, por exemplo, é dependência dos planos plano2, plano3, plano5 e plano6.

No modelo M1 sua Relevância é igual a 5, pois é o maior valor do conjunto Vφ. No modelo

M2, sua Relevância é a soma do conjunto Vφ, ou seja, 9. No modelo M3, d2 tem Relevância

4, resultado da quantidade de planos dependentes deste dado. Os dados d1, d3, d4, d5 e d6 seguem os mesmos padrões de cálculos para os três modelos. Por não ter planos dependentes, o dado d7 não tem Relevância para o agente em nenhum dos modelos.

Considerando o limite l do cenário e aplicando o modelo M1, somente os dados d1 e

d2 são relevantes, já que seus rφ _{são maiores ou iguais ao l imposto. Considerando o modelo}

3_{Nos quais: gatilho representa um evento (uma percepção ou uma comunicação de outro agente) que causa o} disparo do plano. As sentenças di...dn representam uma condição lógica de disparo do plano, são crenças presentes na base DA. As fórmulas acaoi representam as ações executadas nos planos. O texto @planoi representa o nome do plano e [valor_objetivo(n)] sua valoração vφ_.

M2, os dados d1, d2, d3, d4 e d5 tem Relevância para o agente. Para o modelo M3, somente os dados d2 e d3 tem Relevância suficiente para se tornarem Dados Ativos.

O modelo M1 privilegia o valor dos objetivos do agente. O dado d1 é dependência de apenas um dos planos do agente, porém é aquele com a maior valoração e, consequentemente, com a maior Relevância quando se utiliza o modelo M1. Agentes que, em algum momento do seu ciclo de raciocínio, necessitam priorizar a execução de determinados planos, podem utilizar este modelo para selecionar os dados que são dependências dos planos com as maiores valorações.

O modelo M2 tende a considerar tanto a valoração quanto a quantidade, podendo privilegiar dados que são dependências de muitos planos (d2, d3) àqueles que são dependências de planos com valores de objetivos mais altos (d1). Já o modelo M3 considera somente a quantidade de planos que dependem de um determinado dado (neste caso, d2 e d3 têm os

maiores valores), desconsiderando a valoração (Vφ). Em cenários onde os planos do agente tem

a mesma priorização (como em planos sem valoração), o modelo M3 é recomendado.