We investigate the problem of developing a formal language for specifying and reasoning about real-time embedded distributed computer systems. In particular we investigate the problem of developing a theoretical framework for specifying and analyzing different aspects of real-time embedded distributed coordination. In addition to the theoretical framework we also consider the practical aspects of developing real-time embedded distributed systems. (For complete abstract open document)

Um dos problemas do paradigma BDI quando se integram agentes a ambientes virtuais ou simuladores é a ausência de controle sobre as suas percepções. Não havendo alguma forma de percepção direcionada ao objetivo, o agente pode ser inundado por informações irrelevantes causando um aumento injustificado do tempo de processamento. Com o objetivo de fornecer um maior controle sobre as percepções do agente e reduzir o seu tempo de resposta, este trabalho apresenta um mecanismo de filtragem das percepções para o interpretador Jason que visa eliminar aquelas percepções que podem ser ignoradas. Para tal, foram propostos e implementados alguns tipos de filtros pré-definidos, que foram aplicados a três cenários diferentes. Através de validações estatísticas apropriadas, mostrou-se que a aplicação de filtros de percepção pode reduzir em até 80% o tempo de processamento de um agente, sem afetar significativamente o seu desempenho medido em termos de sua função de utilidade. / When agents are supposed to be integrated to virtual environments virtual or simulators, one of the BDI paradigms major concerns is the lack of control over the agents perceptions. Without having any form of goal directed perceptions, the agent may be flooded by irrelevant information thus causing an unjustified increase in processing time. In order to provide greater control on the agents perceptions and to reduce its time response, this work presents a filtering perception mechanism for the Jason interpreter, aimed at eliminating those perceptions that can be ignored. To this end, some types of pre-defined filters have been proposed, implemented, and applied to three different scenarios. Through appropriate statistical validation methods, it was shown that applying perception filters can reduce up to 80 % of an agents processing time, without significantly affecting its performance measured in terms of its utility function.

Individualmente, as linhas de pesquisa da Inteligência Artificial têm proposto abordagens para a resolução de inúmeros problemas complexos do mundo real. O paradigma orientado a agentes provê os agentes autônomos, capazes de perceber os seus ambientes, reagir de acordo com diferentes circunstâncias e estabelecer interações sociais com outros agentes de software ou humanos. As redes Bayesianas fornecem uma maneira de representar graficamente as distribuições de probabilidades condicionais e permitem a realização de raciocínios probabilísticos baseados em evidências. As ontologias são especificações explícitas e formais de conceituações, que são usadas em uma variedade de áreas de pesquisa, incluindo os Sistemas Multiagentes. Contudo, existem aplicações cujos requisitos não podem ser atendidos por uma única tecnologia. Circunstâncias como estas exigem a integração de tecnologias desenvolvidas por distintas áreas da Ciência da Computação. Esta dissertação trata a integração do modelo de agentes BDI (Belief-Desire-Intention) e das redes Bayesianas. Além disso, é adotada uma abordagem baseada em ontologias para representar o conhecimento incerto dos agentes. O primeiro passo em direção a integração foi o desenvolvimento de uma ontologia para representar a estrutura das redes Bayesinas. Esta ontologia tem como principal objetivo permitir a interoperabilidade agentes compatíveis com a arquitetura proposta. No entanto, a ontologia também facilita o entendimento necessário para abstrair os estados mentais e processos cognitivos dos agentes através de elementos das redes Bayesianas. Uma vez construída a ontologia, a mesma foi integrada com a arquitetura BDI. Através da integração do modelo BDI com as redes Bayesianas foi obtida uma arquitetura cognitiva de agentes capaz de deliberar sob incerteza. O processo de integração foi composto de duas etapas: abstração dos estados mentais através de elementos das redes Bayesianas e especificação do processo deliberativo. Finalmente, foi desenvolvido um estudo de caso, que consistiu na aplicação da arquitetura proposta no Agente Social, um componente de um portal educacional multiagente (PortEdu). / Individually, Artificial Intelligence research areas have proposed approaches to solve several complex real-world problems. The agent-based paradigm provided autonomous agents, capable of perceiving their environment, reacting in accordance with different situations, and establishing social interactions with other software agents and humans. Bayesian networks provided a way to represent graphically the conditional probability distributions and an evidence-based probabilistic reasoning. Ontologies are an effort to develop formal and explicit specifications of concepts, which have been used by a wide range of research areas, including Multiagent Systems. However, there are applications whose requirements can not be addressed by a single technology. Circumstances like these demand the integration of technologies developed by distinct areas of Computer Science. This work is particularly concerned with the integration of Belief-Desire-Intention (BDI) agent architecture and Bayesian networks. Moreover, it is adopted an ontology-based approach to represent the agent’s uncertain knowledge. To bring together those technologies, it was developed an ontology to represent the structure of Bayesian networks knowledge representation. This ontology supports the interoperability among agents that comply with the proposed architecture, and it also facilitates the understanding necessary to abstract the agents’ mental states and cognitive processes through elements of Bayesian networks. Once specified the ontology, it was integrated with the BDI agent architecture. By integrating BDI architecture and Bayesian networks, it was obtained a cognitive agent architecture capable of reasoning under uncertainty. It was performed in two stages: abstraction of mental states through Bayesian networks and specification of the deliberative process. Finally, it was developed a case study, which consists in applying the probabilistic BDI architecture in the Social Agent, a component of a multiagent educational portal (PortEdu).

Individualmente, as linhas de pesquisa da Inteligência Artificial têm proposto abordagens para a resolução de inúmeros problemas complexos do mundo real. O paradigma orientado a agentes provê os agentes autônomos, capazes de perceber os seus ambientes, reagir de acordo com diferentes circunstâncias e estabelecer interações sociais com outros agentes de software ou humanos. As redes Bayesianas fornecem uma maneira de representar graficamente as distribuições de probabilidades condicionais e permitem a realização de raciocínios probabilísticos baseados em evidências. As ontologias são especificações explícitas e formais de conceituações, que são usadas em uma variedade de áreas de pesquisa, incluindo os Sistemas Multiagentes. Contudo, existem aplicações cujos requisitos não podem ser atendidos por uma única tecnologia. Circunstâncias como estas exigem a integração de tecnologias desenvolvidas por distintas áreas da Ciência da Computação. Esta dissertação trata a integração do modelo de agentes BDI (Belief-Desire-Intention) e das redes Bayesianas. Além disso, é adotada uma abordagem baseada em ontologias para representar o conhecimento incerto dos agentes. O primeiro passo em direção a integração foi o desenvolvimento de uma ontologia para representar a estrutura das redes Bayesinas. Esta ontologia tem como principal objetivo permitir a interoperabilidade agentes compatíveis com a arquitetura proposta. No entanto, a ontologia também facilita o entendimento necessário para abstrair os estados mentais e processos cognitivos dos agentes através de elementos das redes Bayesianas. Uma vez construída a ontologia, a mesma foi integrada com a arquitetura BDI. Através da integração do modelo BDI com as redes Bayesianas foi obtida uma arquitetura cognitiva de agentes capaz de deliberar sob incerteza. O processo de integração foi composto de duas etapas: abstração dos estados mentais através de elementos das redes Bayesianas e especificação do processo deliberativo. Finalmente, foi desenvolvido um estudo de caso, que consistiu na aplicação da arquitetura proposta no Agente Social, um componente de um portal educacional multiagente (PortEdu). / Individually, Artificial Intelligence research areas have proposed approaches to solve several complex real-world problems. The agent-based paradigm provided autonomous agents, capable of perceiving their environment, reacting in accordance with different situations, and establishing social interactions with other software agents and humans. Bayesian networks provided a way to represent graphically the conditional probability distributions and an evidence-based probabilistic reasoning. Ontologies are an effort to develop formal and explicit specifications of concepts, which have been used by a wide range of research areas, including Multiagent Systems. However, there are applications whose requirements can not be addressed by a single technology. Circumstances like these demand the integration of technologies developed by distinct areas of Computer Science. This work is particularly concerned with the integration of Belief-Desire-Intention (BDI) agent architecture and Bayesian networks. Moreover, it is adopted an ontology-based approach to represent the agent’s uncertain knowledge. To bring together those technologies, it was developed an ontology to represent the structure of Bayesian networks knowledge representation. This ontology supports the interoperability among agents that comply with the proposed architecture, and it also facilitates the understanding necessary to abstract the agents’ mental states and cognitive processes through elements of Bayesian networks. Once specified the ontology, it was integrated with the BDI agent architecture. By integrating BDI architecture and Bayesian networks, it was obtained a cognitive agent architecture capable of reasoning under uncertainty. It was performed in two stages: abstraction of mental states through Bayesian networks and specification of the deliberative process. Finally, it was developed a case study, which consists in applying the probabilistic BDI architecture in the Social Agent, a component of a multiagent educational portal (PortEdu).

Individualmente, as linhas de pesquisa da Inteligência Artificial têm proposto abordagens para a resolução de inúmeros problemas complexos do mundo real. O paradigma orientado a agentes provê os agentes autônomos, capazes de perceber os seus ambientes, reagir de acordo com diferentes circunstâncias e estabelecer interações sociais com outros agentes de software ou humanos. As redes Bayesianas fornecem uma maneira de representar graficamente as distribuições de probabilidades condicionais e permitem a realização de raciocínios probabilísticos baseados em evidências. As ontologias são especificações explícitas e formais de conceituações, que são usadas em uma variedade de áreas de pesquisa, incluindo os Sistemas Multiagentes. Contudo, existem aplicações cujos requisitos não podem ser atendidos por uma única tecnologia. Circunstâncias como estas exigem a integração de tecnologias desenvolvidas por distintas áreas da Ciência da Computação. Esta dissertação trata a integração do modelo de agentes BDI (Belief-Desire-Intention) e das redes Bayesianas. Além disso, é adotada uma abordagem baseada em ontologias para representar o conhecimento incerto dos agentes. O primeiro passo em direção a integração foi o desenvolvimento de uma ontologia para representar a estrutura das redes Bayesinas. Esta ontologia tem como principal objetivo permitir a interoperabilidade agentes compatíveis com a arquitetura proposta. No entanto, a ontologia também facilita o entendimento necessário para abstrair os estados mentais e processos cognitivos dos agentes através de elementos das redes Bayesianas. Uma vez construída a ontologia, a mesma foi integrada com a arquitetura BDI. Através da integração do modelo BDI com as redes Bayesianas foi obtida uma arquitetura cognitiva de agentes capaz de deliberar sob incerteza. O processo de integração foi composto de duas etapas: abstração dos estados mentais através de elementos das redes Bayesianas e especificação do processo deliberativo. Finalmente, foi desenvolvido um estudo de caso, que consistiu na aplicação da arquitetura proposta no Agente Social, um componente de um portal educacional multiagente (PortEdu). / Individually, Artificial Intelligence research areas have proposed approaches to solve several complex real-world problems. The agent-based paradigm provided autonomous agents, capable of perceiving their environment, reacting in accordance with different situations, and establishing social interactions with other software agents and humans. Bayesian networks provided a way to represent graphically the conditional probability distributions and an evidence-based probabilistic reasoning. Ontologies are an effort to develop formal and explicit specifications of concepts, which have been used by a wide range of research areas, including Multiagent Systems. However, there are applications whose requirements can not be addressed by a single technology. Circumstances like these demand the integration of technologies developed by distinct areas of Computer Science. This work is particularly concerned with the integration of Belief-Desire-Intention (BDI) agent architecture and Bayesian networks. Moreover, it is adopted an ontology-based approach to represent the agent’s uncertain knowledge. To bring together those technologies, it was developed an ontology to represent the structure of Bayesian networks knowledge representation. This ontology supports the interoperability among agents that comply with the proposed architecture, and it also facilitates the understanding necessary to abstract the agents’ mental states and cognitive processes through elements of Bayesian networks. Once specified the ontology, it was integrated with the BDI agent architecture. By integrating BDI architecture and Bayesian networks, it was obtained a cognitive agent architecture capable of reasoning under uncertainty. It was performed in two stages: abstraction of mental states through Bayesian networks and specification of the deliberative process. Finally, it was developed a case study, which consists in applying the probabilistic BDI architecture in the Social Agent, a component of a multiagent educational portal (PortEdu).

Um dos problemas do paradigma BDI quando se integram agentes a ambientes virtuais ou simuladores é a ausência de controle sobre as suas percepções. Não havendo alguma forma de percepção direcionada ao objetivo, o agente pode ser inundado por informações irrelevantes causando um aumento injustificado do tempo de processamento. Com o objetivo de fornecer um maior controle sobre as percepções do agente e reduzir o seu tempo de resposta, este trabalho apresenta um mecanismo de filtragem das percepções para o interpretador Jason que visa eliminar aquelas percepções que podem ser ignoradas. Para tal, foram propostos e implementados alguns tipos de filtros pré-definidos, que foram aplicados a três cenários diferentes. Através de validações estatísticas apropriadas, mostrou-se que a aplicação de filtros de percepção pode reduzir em até 80% o tempo de processamento de um agente, sem afetar significativamente o seu desempenho medido em termos de sua função de utilidade. / When agents are supposed to be integrated to virtual environments virtual or simulators, one of the BDI paradigms major concerns is the lack of control over the agents perceptions. Without having any form of goal directed perceptions, the agent may be flooded by irrelevant information thus causing an unjustified increase in processing time. In order to provide greater control on the agents perceptions and to reduce its time response, this work presents a filtering perception mechanism for the Jason interpreter, aimed at eliminating those perceptions that can be ignored. To this end, some types of pre-defined filters have been proposed, implemented, and applied to three different scenarios. Through appropriate statistical validation methods, it was shown that applying perception filters can reduce up to 80 % of an agents processing time, without significantly affecting its performance measured in terms of its utility function.

Rational agent behaviour is frequently achieved through the use of plans, particularly within the widely used BDI (Belief-Desire-Intention) model for intelligent agents. As a consequence, preventing or handling failure of planned activity is a vital component in building robust multiagent systems; this is especially true in realistic environments, where unpredictable exogenous change during plan execution may threaten intended activities. Although reactive approaches can be employed to respond to activity failure through replanning or plan-repair, failure may have debilitative effects that act to stymie recovery and, potentially, hinder subsequent activity. A further factor is that BDI agents typically employ deterministic world and plan models, as probabilistic planning methods are typical intractable in realistically complex environments. However, deterministic operator preconditions may fail to represent world states which increase the risk of activity failure. The primary contribution of this thesis is the algorithmic design of the CAMP-BDI (Capability Aware, Maintaining Plans) approach; a modification of the BDI reasoning cycle which provides agents with beliefs and introspective reasoning to anticipate increased risk of failure and pro-actively modify intended plans in response. We define a capability meta-knowledge model, providing information to identify and address threats to activity success using precondition modelling and quantitative quality estimation. This also facilitates semantic-independent communication of capability information for general advertisement and of dependency information - we define use of the latter, within a structured messaging approach, to extend local agent algorithms towards decentralized, distributed robustness. Finally, we define a policy based approach for dynamic modification of maintenance behaviour, allowing response to observations made during runtime and with potential to improve re-usability of agents in alternate environments. An implementation of CAMP-BDI is compared against an equivalent reactive system through experimentation in multiple perturbation configurations, using a logistics domain. Our empirical evaluation indicates CAMP-BDI has significant benefit if activity failure carries a strong risk of debilitative consequence.

Les émotions jouent un rôle important dans la prise de décision quotidienne. En effet, elles influencent grandement la manière dont les individus interagissent avec leur environnement. Dans cette étude nous avons premièrement conçu un environnement virtuel de conduite automobile, puis créé des scénarios générateurs d’émotions à l’aide de la méthode Belief-Desire-Intention. Nous avons évalué l’efficacité de ces scénarios à l’aide d’un groupe de 30 personnes et d’un casque électroencéphalogramme pour mesurer leurs émotions. On observe que plus de 70% des scénarios conçus avec cette méthode ont généré l’émotion que l’on avait anticipée chez 52% à 76% des participants. La deuxième phase de cette expérience porte sur la réduction d’émotions avec un agent correcteur. Nous avons noté une efficacité de la réduction des émotions allant de 36.4% jusqu’à 70.0% des participants à travers les différents scénarios. / Emotions play an important role in daily decision-making. Indeed, they greatly influence how individuals interact with their environment. In this study, we first designed a virtual driving environment and various emotion-inducing scenarios using the Belief-Desire-Intention method. We evaluated the effectiveness of these scenarios with a group of 30 people and an EEG headset to measure the emotions. Over 70% of scenarios designed with this method induced the emotion that had been anticipated in 52% to 76% of the participants. The second phase of this experiment is the reduction of emotions with a corrective agent. We noted an efficiency in reducing emotions ranging from 36.4% to 70.0% of the participants through the different scenarios.