M’AI: Agent Models

matematyka

monograficzne

Równania różniczkowe zwyczajne (potok 1) 1000-114bRRZa
Równania różniczkowe zwyczajne z laboratorium 1000-114bRRZIb

Uczestnik powinien znać podstawowe pojęcia i metody równań różniczkowych zwyczajnych.

Wykład wprowadza w teorię modeli agentowych opartych o równania zwyczajne i ich dyskretyzacje . Układy te pojawiają się naturalnie w teorii zachowań kolektywnych takich jak tworzenie się stad zwierząt, ławic ryb, czy opinii w różnych grupach. W analizie będziemy wprowadzali pojęcia z uczenia maszynowego w celu otrzymania pożądanych modeli.

Wykład prowadzony we współpracy z dr. Jackiem Cyranką z Instytutu Informatyki oraz dr Janek Peszkiem z Instytutu Matematyki Stosowanej i Mechaniki.

Wykład ma na celu zapoznanie uczestników z podstawowymi modelami agentowymi pochodzącymi głównie z dynamiki kolektywnej. Poza wyprowadzeniem modeli, opisem głównych własności skupimy się na optymalizacji pewnych parametrów za pomocą optymalizacji =numerycznej opartej o techniki uczenia maszynowego.

Często, mając zadaną ogólną tendencję zachowania grupy agentów, szukamy lokalnej zasady oddziaływania między nimi, prowadzącej do zachowań zgodnych z zadaną tendencją. Ta zasada powinna definiować nam model ew. klasę modeli. Jest to podejście odwrotne niż w klasycznej mechanice, gdzie chcemy wyprowadź model o porządniej własności. Tu z definicji nasz system będzie spełniał wyjściową zasadę.

Część wykładu będzie poświęcona modelom kinetycznym, naturalnie pojawiających się dla dużej liczby cząstek.

Wykład będzie przebiegać w formie warsztatów ukierunkowanych na zainteresowania uczestników, od zagadnień czysto matematycznych do informatycznych.  Planujemy przeprowadzić część zajęć na  warsztatach wyjazdowych.

Wykład prowadzony we współpracy z dr. Jackiem Cyranką z Instytutu Informatyki oraz dr Janek Peszkiem z Instytutu Matematyki Stosowanej i Mechaniki.

* ''Active Particles'' vol. I, vol II Bellomo, Degond, Tadmor

* ''Reinforcement Learning'' Sutton, Barto

* wybrane aktualne prace naukowe

Student wie jak rozpoznać agentów.

Projekt lub egzamin bazujący na projekcie.