Fiches de cours

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Intelligent agents

CS-430

Enseignant(s) :

Faltings Boi

Langue:

English

Summary

Software agents are widely used to control physical, economic and financial processes. The course presents practical methods for implementing software agents and multi-agent systems, supported by programming exercises, and the theoretical underpinnings including computational game theory.

Content

The course contains 4 main subject areas:

 

1) Basic models and algorithms for individual agents:
game-playing algorithms, reactive agents and reinforcement learning. Models and algorithms for rational, goal-oriented behavior in agents.
2) Multi-agent systems:
multi-agent planning, distributed algorithms for constraint satisfaction, coordination techniques for multi-agent systems.
3) Self-interested agents:
Models and algorithms for implementing self-interested agents motivated by economic principles: elements of computational game theory, models and algorithms for automated negotiation, social choice, mechanism design, electronic auctions and marketplaces.
4) Implementing multi-agent systems:
Agent platforms, ontologies and markup languages, web services and standards for their definition and indexing.

Learning Prerequisites

Recommended courses

Intelligence Artificielle or another introductory course to AI

Learning Outcomes

By the end of the course, the student must be able to:

Teaching methods

Ex cathedra, practical programming exercises

Expected student activities

Lectures: 3 hours

Reading: 3 hours

Assignments/programming: 4 hours

Assessment methods

Mini-projects and exercises 40%, final exam 60%

Resources

Bibliography

Michael Wooldridge : An Introduction to MultiAgent Systems - Second Edition, John Wiley & Sons, 2009Stuart Russell and Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd/3rd Edition), Prentice Hall Series in Artificial Intelligence, 2003/2009.

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