Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-21T04:50:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 199379.pdf: 1708545 bytes, checksum: e706df441d51fdcf549c0fe373bfc910 (MD5) / Este trabalho consiste no desenvolvimento de uma modelagem multiagente escalável para a integração de sistemas especialistas. Foi desenvolvido como protótipo, um sistema multiagente denominado CLIDENP - Clínica Virtual para Diagnóstico e Educação em Nutrição Pediátrica, que integrou os sistemas especialistas probabilísticos que realizam o diagnóstico da desnutrição infantil pertencentes ao mesmo domínio de conhecimento e à mesma linha de pesquisa. O objetivo principal da CLIDENP é permitir o cálculo das hipóteses diagnósticas do estado nutricional e sugerir a dieta alimentar de crianças com até dois anos de idade, além de disponibilizar um ambiente de diagnóstico e terapia nutricional, e de ensino-aprendizagem em desnutrição infantil. Todos estes processos são realizados pelos Agentes Especialistas implementados através de suas interações durante a execução do Sistema Multiagente CLIDENP. Na integração deste conjunto de sistemas especialistas legados em forma de um sistema multiagente, foi concebido um modelo multiagente que tem como objetivo principal à manutenção da escalabilidade do sistema, ou seja, a capacidade do sistema de crescer tanto em número de agentes já existentes no sistema, quanto na inserção de novos agentes a posteriori. Além disso, este trabalho visa atender a uma demanda muito grande existente nos ambientes de trabalho e acadêmico, que é a de propor uma modelagem capaz de fazer com que os sistemas possam trocar informações e serviços entre si, resolvendo problemas computacionais de forma distribuída, organizada em grupos de trabalho e aplicada a problemas que não podem ser resolvidos isoladamente, devido a sua complexidade ou necessidade computacional.