Redes neurais hierárquicas para implementação de comportamentos em agentes autônomos

Abstract

Este trabalho visa mostrar a existência de uma hierarquia nas redes neurais biológicas, como também, será apresentada uma alternativa para implementação de agentes autônomos. O sistema computacional está baseado nos comportamentos reflexivos, reativos e instintivos dos animais. Para gerar estes comportamentos em um agente autônomo foi criada uma estrutura hierarquia de redes neurais artificiais, onde as redes que compõem o nível de comportamentos reflexivos são do tipo diretas e as redes que compõem o nível de comportamentos reativos são do tipo recorrentes (com ciclo). Para o nível de comportamentos instintivos foi criado apenas um perceptron que tem a função de controlar a energia do agente autônomo. O nível de comportamentos reflexivos tem a função de detectar objetos, paredes e luz, assim como a função de locomover o agente autônomo. O nível de comportamentos reativos tem a função de controlar as redes do nível de comportamentos reflexivos, fazendo com que apenas um tipo de comportamento esteja ativo. A função desta hierarquia é controlar o AA, fazendo-o seguir paredes enquanto sua energia estiver boa e ir ao encontro de um ponto de energia quando sua energia estiver baixa.