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Atualmente os interesses de pesquisa desse projeto estão relacionados à utilização de técnicas de Aprendizagem de Máquina, Mineração Distribuída de Dados e Resolução Distribuída de Problemas utilizadas por Agentes de Aprendizagem. Os objetivos dessa pesquisa são: - estudar e desenvolver frameworks baseados em agentes capazes de produzir rapidamente conceitos simbólicos a partir de grandes bases de dados explorando a eficiência dos sistemas Multi-Agente e utilizando princípios de algoritmos de mineração de dados existentes; - estudar e desenvolver técnicas conhecidas de aprendizagem de agentes autônomos adaptativos que evoluem dentro de ambientes parcialmente conhecidos e dinâmicos. Neste contexto os agentes devem utilizar algoritmos baseados em Aprendizagem por Reforço e Técnicas de Aprendizagem On-line (Drift Detection) para aprender políticas de ações que permitem a previsão de eventos e a realização de planos para os quais os agentes não foram programados. Este projeto teve como fontes parciais de financiamento 2 bolsas de IC, sendo que 1 bolsa foi concedida ao aluno Rafael Barbosa pela PUCPR e outra pelo CNPq ao aluno Willian Filus. Além disso, todos os alunos de mestrado recebem bolsas parciais da PUCPR que variam de 30% a 100% do valor da mensalidade.