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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Planejamento Multiagente Distribuído

Abordagem onde múltiplos agentes autônomos calculam suas trajetórias de forma descentralizada, sem um supervisor central, baseando-se em informações locais e comunicações inter-agentes para atingir um objetivo global.

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Problema de Satisfação de Restrições Distribuído (DCSP)

Formalização matemática onde cada agente gerencia um subconjunto de variáveis e restrições, e o objetivo é encontrar uma atribuição de valores a todas as variáveis que satisfaça o conjunto de restrições inter-agentes.

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Busca de Consenso Distribuído

Processo iterativo pelo qual os agentes trocam informações sobre seus estados ou decisões locais para convergir para um acordo ou solução comum, essencial para a sincronização das ações.

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Otimização de Trajetórias Acopladas

Técnica onde as trajetórias de múltiplos agentes são otimizadas conjuntamente, levando em conta suas interdependências dinâmicas, para evitar colisões e melhorar a eficiência global do sistema.

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Função de Custo Potencial Distribuída

Método onde cada agente define uma função de custo que inclui termos de potencial para modelar a influência de outros agentes, permitindo uma otimização descentralizada que integra as interações.

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Planejamento por Recuo Temporal Distribuído (Distributed Model Predictive Control)

Estratégia de controle onde cada agente resolve um problema de otimização em um horizonte deslizante, antecipando as futuras ações dos outros agentes e ajustando sua própria trajetória em conformidade.

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Grafos de Dependência Temporal

Estruturas de dados que representam as restrições de precedência e sincronização temporal entre as ações dos diferentes agentes, utilizadas para garantir a execução ordenada e consistente do plano.

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Alocação de Tarefas e Recursos Distribuída

Mecanismo pelo qual os agentes negociam ou se coordenam para distribuir objetivos e recursos espaciais ou temporais, a fim de maximizar a eficiência coletiva e minimizar os conflitos.

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Sincronização Baseada em Eventos

Paradigma de coordenação onde os agentes ajustam seu progresso com base em eventos desencadeadores (ex: atingir um ponto de passagem, detecção de outro agente), em vez de um tempo global sincronizado.

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Roteamento Multiagente sem Colisão

Conjunto de algoritmos que garantem que os caminhos calculados para cada agente em um ambiente compartilhado estejam livres de qualquer interseção espacial e temporal que possa levar a uma colisão física.

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Mapeamento e Localização Simultâneos Distribuídos (Distributed SLAM)

Processo onde uma equipe de agentes colabora para construir um mapa comum de um ambiente enquanto estima suas próprias trajetórias, fundindo dados sensoriais de forma descentralizada.

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Formação Restrita Multiagente

Problema de planejamento onde os agentes devem manter uma geometria relativa específica (uma formação) enquanto navegam coletivamente em direção a um objetivo, exigindo coordenação contínua de velocidades e posições.

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Lógica Temporal Distribuída

Extensão das lógicas temporais (como LTL) para especificar e verificar propriedades sobre o comportamento global de um sistema multiagente, onde os operadores lógicos são avaliados em traços de execução distribuídos.

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Negociação de Trajetórias

Processo de comunicação pelo qual os agentes propõem, contrapropõem e aceitam modificações em suas trajetórias iniciais para resolver conflitos de interseção e alcançar um plano mutuamente aceitável.

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Planejamento Robusto a Incertezas Distribuído

Abordagem que visa gerar trajetórias para cada agente que permaneçam válidas e seguras apesar das imprecisões dos modelos, atrasos de comunicação ou ações imprevisíveis de outros agentes.

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Agendamento de Passagem em Pontos de Conflito

Mecanismo de coordenação que atribui intervalos de tempo de passagem aos agentes para zonas críticas (interseções, passagens estreitas), a fim de sequenciar sua travessia e garantir um fluxo fluido sem bloqueio.

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Aprendizagem por Reforço Multiagente para Planeamento

Utilização de algoritmos de aprendizagem onde cada agente aprende uma política de planeamento (escolha de trajetória) interagindo com o ambiente e os outros agentes, para maximizar uma recompensa coletiva ou individual.

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