Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5186_1.pdf: 1966509 bytes, checksum: 48abd87f769454df73949d5e6fc53cdf (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2002 / O recente lançamento da plataforma Java 2 Micro Edition (J2ME) para o desenvolvimento de aplicações de propósito geral em dispositivos móveis como telefones celulares, pagers e palm-tops, vem abrindo uma série de oportunidades com relação ao desenvolvimento de aplicações embarcadas. Entre a imensa variedade de aplicações para esses dispositivos, algumas delas são complexas e necessitam de um comportamento inteligente tipicamente provido pelos agentes de software provenientes da Inteligência Artificial. Uma vez que J2ME é uma plataforma bastante recente, não há ainda esforços relevantes na construção dos dois principais componentes para o desenvolvimento de agentes: raciocínio e comunicação. Esta dissertação de mestrado apresenta um trabalho pioneiro de implementação de ambos os componentes na forma de duas APIs (Application Programming Interfaces): KSACI e KEOPS. Para isso estendemos e adaptamos APIs já prontas, escritas originalmente em J2SE. KSACI é uma extensão da arquitetura do SACI, uma API que provê comunicação entre agentes. A nova arquitetura permite a introdução de clientes que rodam em dispositivos móveis nas sociedades SACI, assim como um mecanismo para a troca de estados de objetos Java na forma de XML. A API KEOPS é uma adaptação do motor de inferência JEOPS que integra objetos e regras de produção. Esta adaptação alterou os dois ambientes do JEOPS (compilação e execução) devido ao uso de funcionalidades não existentes em J2ME, tais como a reflexão. O conjunto de APIs implementados neste trabalho foi batizada de kAgent e pretende abrir várias portas para o desenvolvimento de aplicações ubíquas que utilizem abordagens baseadas em agentes

Estágio realizado em Budapest University of Technology and Economics e orientado por Dániel László Kovács / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informátca e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Este trabalho é um estudo sobre agentes inteligentes e suas aplicações na Internet. São apresentados e comparados alguns exemplos de software com funcionalidades para extrair, selecionar e auxiliar no consumo de informações da Internet, com base no perfil de interesse de cada usuário. O objetivo principal deste trabalho é a proposição de um modelo geral e amplo de agente para a obtenção e manutenção de um repositório de links para documentos que satisfaçam o interesse de um ou mais usuários. O modelo proposto baseia-se na obtenção do perfil do usuário a partir de documentos indicados como modelos positivos ou negativos. O ponto forte do modelo são os módulos responsáveis pela extração de informações da Internet, seleção quanto a importância e armazenamento em banco de dados das URLs obtidas, classificadas quanto a usuário, categoria de assunto e assunto. Além disso, o modelo prevê a realização de freqüentes verificações de integridade e pertinência dos links armazenados no repositório. Com base no modelo proposto foi implementado um protótipo parcial. Tal protótipo contempla os módulos responsáveis pela obtenção de informações, seleção das informações pertinentes e classificação e armazenamento dos links de acordo com o assunto. Finalmente, o protótipo implementado permaneceu em execução por um determinado período, gerando alguns resultados preliminares que viabilizaram uma avaliação do modelo.

Este trabalho é um estudo sobre agentes inteligentes e suas aplicações na Internet. São apresentados e comparados alguns exemplos de software com funcionalidades para extrair, selecionar e auxiliar no consumo de informações da Internet, com base no perfil de interesse de cada usuário. O objetivo principal deste trabalho é a proposição de um modelo geral e amplo de agente para a obtenção e manutenção de um repositório de links para documentos que satisfaçam o interesse de um ou mais usuários. O modelo proposto baseia-se na obtenção do perfil do usuário a partir de documentos indicados como modelos positivos ou negativos. O ponto forte do modelo são os módulos responsáveis pela extração de informações da Internet, seleção quanto a importância e armazenamento em banco de dados das URLs obtidas, classificadas quanto a usuário, categoria de assunto e assunto. Além disso, o modelo prevê a realização de freqüentes verificações de integridade e pertinência dos links armazenados no repositório. Com base no modelo proposto foi implementado um protótipo parcial. Tal protótipo contempla os módulos responsáveis pela obtenção de informações, seleção das informações pertinentes e classificação e armazenamento dos links de acordo com o assunto. Finalmente, o protótipo implementado permaneceu em execução por um determinado período, gerando alguns resultados preliminares que viabilizaram uma avaliação do modelo.

Este trabalho é um estudo sobre agentes inteligentes e suas aplicações na Internet. São apresentados e comparados alguns exemplos de software com funcionalidades para extrair, selecionar e auxiliar no consumo de informações da Internet, com base no perfil de interesse de cada usuário. O objetivo principal deste trabalho é a proposição de um modelo geral e amplo de agente para a obtenção e manutenção de um repositório de links para documentos que satisfaçam o interesse de um ou mais usuários. O modelo proposto baseia-se na obtenção do perfil do usuário a partir de documentos indicados como modelos positivos ou negativos. O ponto forte do modelo são os módulos responsáveis pela extração de informações da Internet, seleção quanto a importância e armazenamento em banco de dados das URLs obtidas, classificadas quanto a usuário, categoria de assunto e assunto. Além disso, o modelo prevê a realização de freqüentes verificações de integridade e pertinência dos links armazenados no repositório. Com base no modelo proposto foi implementado um protótipo parcial. Tal protótipo contempla os módulos responsáveis pela obtenção de informações, seleção das informações pertinentes e classificação e armazenamento dos links de acordo com o assunto. Finalmente, o protótipo implementado permaneceu em execução por um determinado período, gerando alguns resultados preliminares que viabilizaram uma avaliação do modelo.

Tese de mestrado. Engenharia Informática. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Automação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado na TAP / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Em ambientes dinâmicos e complexos, a política ótima de coordenação não pode ser derivada analiticamente, mas, deve ser aprendida através da interação direta com o ambiente. Geralmente, utiliza-se aprendizado por reforço para prover coordenação em tais ambientes. Atualmente, neuro-evolução é um dos métodos de aprendizado por reforço mais proeminentes. Em vista disto, neste trabalho, é proposto um modelo de coordenação baseado em neuro-evolução. Mais detalhadamente, desenvolveu-se uma extensão do método neuro-evolutivo conhecido como Enforced Subpopulations (ESP). Na extensão desenvolvida, a rede neural que define o comportamento de cada agente é totalmente conectada. Adicionalmente, é permitido que o algoritmo encontre, em tempo de treinamento, a quantidade de neurônios que deve estar presente na camada oculta da rede neural de cada agente. Esta alteração, além de oferecer flexibilidade na definição da topologia da rede de cada agente e diminuir o tempo necessário para treinamento, permite também a constituição de grupos de agentes heterogêneos. Um ambiente de simulação foi desenvolvido e uma série de experimentos realizados com o objetivo de avaliar o modelo proposto e identificar quais os melhores valores para os diversos parâmetros do modelo. O modelo proposto foi aplicado no domínio das tarefas de perseguição-evasão.