Implementazione di agenti intelligenti per scenari di simulazione complessi.

Modulo 1: Introduzione agli Agenti Intelligenti e alla Simulazione Definizione di agente intelligente e sua applicazione nei sistemi di simulazione Differenza tra agenti reattivi e proattivi Cos'è una simulazione complessa e perché gli agenti intelligenti sono fondamentali Esempi di scenari complessi in cui vengono utilizzati gli agenti intelligenti (es. sistemi di traffico, economia, modelli biologici) Modulo 2: Fondamenti degli Agenti Intelligenti Concetti di base degli agenti intelligenti (percezione, decisione, azione) Tipologie di agenti intelligenti: agenti basati su regole, agenti di apprendimento, agenti evolutivi Algoritmi di decisione per agenti intelligenti (es. algoritmi di ricerca, logica fuzzy, reti neurali) Il ruolo degli agenti intelligenti in scenari multi-agente Modulo 3: Architettura degli Agenti Intelligenti Modelli di architettura degli agenti: reattiva, deliberativa, ibrida Architettura degli agenti per simulazioni complesse (modello BDI – Belief-Desire-Intention) Integrazione della percezione e dell'azione in tempo reale per agenti intelligenti Strumenti e framework utilizzati per sviluppare architetture di agenti (es. JADE, Repast, NetLogo) Modulo 4: Algoritmi di Apprendimento per Agenti Intelligenti Introduzione all'apprendimento automatico per agenti intelligenti Algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato Apprendimento per rinforzo: come gli agenti apprendono dai propri errori e successi Tecniche di adattamento e miglioramento delle performance dell'agente nel tempo Modulo 5: Simulazione di Scenari Complessi con Agenti Intelligenti Definizione di simulazione complessa e sue caratteristiche Come gli agenti intelligenti interagiscono in scenari dinamici e complessi Esempi di simulazioni complesse: modelli di traffico urbano, sistemi ecologici, flussi economici Il ruolo degli agenti nelle simulazioni distribuite e parallele Modulo 6: Rappresentazione del Mondo e Percezione negli Agenti Come gli agenti intelligenti percepiscono e rappresentano l'ambiente circostante Modelli di rappresentazione del mondo (mappe, grafi, matrici di costi) Sensori virtuali e il processo di raccolta dei dati nel contesto delle simulazioni La gestione dell'incertezza e della parzialità delle informazioni nell’ambiente simulato Modulo 7: Coordinazione e Collaborazione tra Agenti Intelligenti Principi di coordinazione tra agenti intelligenti in scenari multi-agente Strategie di cooperazione e competizione tra agenti in scenari complessi Protocolli di comunicazione per la cooperazione tra agenti (es. linguaggi di agenti come KQML, FIPA ACL) Esempi di sistemi multi-agente per la gestione delle risorse, distribuzione dei compiti e risoluzione dei conflitti Modulo 8: Implementazione di Strategie Decisionali per Agenti Come gli agenti intelligenti prendono decisioni in ambienti dinamici Strumenti per la pianificazione e la decisione (algoritmi di ricerca, logiche fuzzy, A* search, decision trees) Ottimizzazione delle decisioni basate su risorse limitate e obiettivi multipli Come gli agenti bilanciano la loro capacità di esplorare e sfruttare l’ambiente circostante Modulo 9: Simulazioni Basate su Modelli Adattativi e Evolutivi Cos’è un modello evolutivo e come si applica alla simulazione con agenti intelligenti Algoritmi evolutivi per agenti intelligenti (es. algoritmi genetici, swarm intelligence) L’uso di algoritmi adattivi per migliorare le prestazioni degli agenti in scenari incerti Esempi di applicazioni di modelli evolutivi nella simulazione di comportamenti complessi Modulo 10: Scalabilità delle Simulazioni con Agenti Intelligenti Come gestire la scalabilità in scenari complessi con milioni di agenti Tecniche per distribuire il calcolo delle simulazioni su più macchine o nodi (parallel computing, cloud computing) Ottimizzazione delle prestazioni nelle simulazioni di grandi dimensioni Esempi di applicazioni reali che richiedono una gestione scalabile dei sistemi multi-agente Modulo 11: Analisi e Monitoraggio dei Risultati delle Simulazioni Come raccogliere, analizzare e visualizzare i dati generati da simulazioni complesse Strumenti e tecniche per il monitoraggio delle performance degli agenti intelligenti Identificazione di pattern, anomalie e comportamenti emergenti nelle simulazioni Tecniche di validazione e verifica dei risultati della simulazione Modulo 12: Utilizzo degli Agenti per Previsioni e Pianificazione Come gli agenti intelligenti possono essere utilizzati per la previsione di scenari futuri in simulazioni Pianificazione dinamica e adattativa in ambienti complessi Tecniche di previsione applicate a contesti complessi come la gestione del traffico, le crisi economiche, i flussi migratori Integrazione degli agenti con modelli di analisi predittiva Modulo 13: Etica e Responsabilità nella Simulazione con Agenti Intelligenti Problemi etici nell’uso di agenti intelligenti in simulazioni (es. decisioni autonome, bias nei modelli) Come garantire che le simulazioni rispettino principi etici e legali La trasparenza nelle decisioni degli agenti intelligenti Il ruolo della supervisione umana nelle simulazioni autonome Modulo 14: Applicazioni di Agenti Intelligenti in Simulazioni Industriali Uso degli agenti intelligenti per la simulazione e l'ottimizzazione dei processi industriali (produzione, gestione delle risorse, manutenzione predittiva) Simulazione di scenari complessi in settori come la logistica, la sanità, l'automotive Come gli agenti intelligenti contribuiscono a migliorare l'efficienza e ridurre i costi nelle simulazioni industriali Esempi di successo e case study industriali Modulo 15: Futuro degli Agenti Intelligenti e delle Simulazioni Complesse Tendenze future nell'uso degli agenti intelligenti nelle simulazioni (es. AI avanzata, realtà virtuale, simulazioni immersive) Sfide tecnologiche e opportunità future per le simulazioni complesse con agenti intelligenti L'integrazione di tecnologie emergenti come la blockchain, l’IoT e l’edge computing nelle simulazioni Il futuro dell'interazione tra uomo e macchina nelle simulazioni di scenari complessi