Este trabalho situa-se nas áreas de Sistemas Multiagentes e Geoprocessamento. Em Sistemas Multiagentes, a especificação de um sistema pode ser realizada através da modelagem do ambiente, agentes, mecanismos de interação e organização dos agentes envolvidos. Um aspecto pouco explorado, porém extremamente importante, é a modelagem e representação do ambiente em que os agentes estão situados e através do qual irão interagir. Por outro lado, o Geoprocessamento sempre enfatizou a representação de fenômenos espaciais de forma estática. No entanto, alguns fenômenos espaciais são inerentemente dinâmicos e as representações estáticas não os capturam de forma adequada. Assim, o foco principal deste trabalho é fornecer uma arquitetura, baseada em Sistemas Multiagentes, para a criação e execução de simulações na área de Geoprocessamento. Uma característica importante é a utilização de dados vetoriais, provenientes de um Banco de Dados Geográficos, na geração da representação espacial do ambiente e das entidades existentes nas simulações. Com esta forma de representação contínua e precisa, é possível criar modelos mais próximos da realidade, representando adequadamente um maior número de características. Além disto, a arquitetura permite a representação de fenômenos espaço-temporais dinâmicos, uma necessidade da área de Geoprocessamento. Focando no desenvolvimento das funcionalidades da arquitetura proposta, foi realizada uma análise das características positivas, negativas e das necessidades de algumas das principais plataformas para criação e execução de simulações baseadas em agentes. Considerando os resultados desta análise, foram criadas a arquitetura proposta e suas funcionalidades. Além disto, neste trabalho é apresentado o protótipo implementado, no qual foram realizados estudos de caso de diferentes cenários, objetivando avaliar e demonstrar o uso das funcionalidades desenvolvidas. / This work is situated in the intersection of two areas: Multi-Agent Systems and Geocomputing. In Multi-Agent Systems, the specification of a system can be achieved by the modelling of environment, agents, mechanisms of interaction and organization of the agents. Although being a very important aspect, the modelling and representation of the environment has not been yet fully explored. On the other hand, Geocomputing has always focused in the static representation of spatial phenomena. However, some spatial phenomena are dynamic on time and space and usual representation adopted in Geocomputing do not capture them well. The aim of this work is to provide an architecture, based on Multi-Agent Systems, for the development and execution of Geocomputing simulations. A very important feature of the proposed architecture is the use of vectorial data, from a Geographic Database, for the representation of the environment and the spatial entities that exist in it. Using this continuous and accurate representation form, it is possible to develop more realistic models, representing appropriately geographic features. Moreover, this architecture allows the representation of dynamic phenomena in time and space, an old need of the Geocomputing area. Focusing on the development of the features of this architecture, an analysis of some related works was realized. The development of this architecture and its features was done based on the results of this analysis. Moreover, a prototype was presented in this work, in which some case studies of different scenes were performed, aiming at the evaluation and demonstration of the developed model and its features.

A análise da informação contida em seqüências genéticas tem ganho cada vez mais importância nos dias atuais. A chamada anotação genética tem o objetivo de, a partir de uma ou mais seqüências, determinar suas características estruturais e funcionais. Muitos processos de anotação já foram realizados com êxito aumentando consideravelmente nosso conhecimento acerca do mecanismo genético de diversos organismos. A re-anotação genética é um processo que visa revisar o resultado da anotação, em virtude da disponibilidade de novas informações. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de re-anotação automática, onde tarefas de análise repetitivas podem ser automatizadas e os dados na anotação re-analisados periodicamente, a fim de que possíveis modificações possam ser detectadas. O sistema é baseado na tecnologia de agentes. Cada agente é responsável pela execução de diferentes ferramentas de bioinformática. Ao final do processo, os resultados individuais são combinados a fim de atingir o objetivo da análise. O sistema demonstrou eficácia na análise realizada em organismos procariontes durante a fase de validação. Ambientes de re-anotação como este são ferramentas interessantes a serem futuramente integradas a sistemas de anotação existentes. / The analysis of the information present in genetic sequences is gaining more importance nowadays. The genetic annotation aims to determine structural and functional characteristics of the sequences. Many annotation processes have already been carried out, improving our knowledge about the genetic mechanism of several organisms. The genetic re-annotation is a process that aims to review the annotation results when new information is available. This work presents an automatic re-annotation system where repetitive analysis tasks can be automated and annotation data are periodically re-analysed in order to detect possible differences. The system is based on the agent technology and each agent must execute different bioinformatics tools and merge its results in order to reach the analysis goals. The system proved to be efficient on the analysis carried out in procariotic organisms in the validation process, becoming an interesting tool to be integrated in annotation systems in the future.

Esta dissertação apresenta a utilização de ontologias como um primeiro passo em direção à interoperabilidade, no nível semântico, entre agentes de diferentes domínios. O contexto de aplicação é um portal educacional chamado PortEdu. Este portal fornece a infra-estrutura e suporte para ambientes de aprendizagem baseados em agentes. O foco deste trabalho é em um agente específico, o agente social, no qual são acrescentadas todas as funcionalidades necessárias para que ele possa interagir com agentes fora de seu contexto. O agente social pertence a um ambiente de aprendizagem multi-agente projetado para apoiar o treinamento do raciocínio, diagnóstico e modelagem de domínios de conhecimento incerto e complexo, como a área médica. Esse ambiente de aprendizagem chama-se AMPLIA. O conhecimento do agente social é modelado através de redes bayesianas, as quais possibilitam ao agente representar seu conhecimento probabilístico e tomar decisões através dele. A representação através de redes bayesianas não foi desenvolvida para ser utilizada no processo de comunicação com outros agentes, o que dificulta a interoperabilidade do agente social com os demais agentes do portal educacional, no qual os ambientes de ensino aprendizagem encontram-se ancorados. A abordagem proposta para fornecer interoperabilidade amplia a arquitetura do agente social possibilitando-o representar seu conhecimento probabilístico através de OWL (Web Ontology Language) e também sua comunicação com agentes externos através de FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language), linguagem para comunicação utilizada no PortEdu. A OWL não foi projetada para representar incerteza, sendo assim, também foi desenvolvida uma estrutura para possibilitar tal representação em OWL. / This dissertation presents the utilization of ontologies as a first step towards interoperability at the semantic level among agents of different domains. Our test bed is an Educational Portal (PortEdu). This portal provides the infra-structure and support for agent-based learning environments. We focus on a specific agent, the social agent, adding all the necessary functionality for him to interact with agents that aren’t fully aware of its context. The social agent belongs to a Multi-agent Learning Environment designed to support training of diagnostic reasoning and modeling of domains with complex and uncertain knowledge, such as the medical area. This learning environment is called AMPLIA. The knowledge of social agent is implemented with Bayesian networks, which allows the agent to represent its probabilistic knowledge and make its decisions. The representation through Bayesian networks was not designed to be used for communication with other agents, which makes it more difficult for the social agent to interoperate with the agents present in the portal. The approach proposed to supply interoperability extends the social agent’s architecture allowing the representation of his probabilistic knowledge through OWL (Web Ontology Language) and also allows this communication with external agents through FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language), which is the communication language adopted in PortEdu. OWL was not designed to represent uncertain knowledge, thus, it was also developed a structure to allow such representation in OWL.

Este trabalho situa-se nas áreas de Sistemas Multiagentes e Geoprocessamento. Em Sistemas Multiagentes, a especificação de um sistema pode ser realizada através da modelagem do ambiente, agentes, mecanismos de interação e organização dos agentes envolvidos. Um aspecto pouco explorado, porém extremamente importante, é a modelagem e representação do ambiente em que os agentes estão situados e através do qual irão interagir. Por outro lado, o Geoprocessamento sempre enfatizou a representação de fenômenos espaciais de forma estática. No entanto, alguns fenômenos espaciais são inerentemente dinâmicos e as representações estáticas não os capturam de forma adequada. Assim, o foco principal deste trabalho é fornecer uma arquitetura, baseada em Sistemas Multiagentes, para a criação e execução de simulações na área de Geoprocessamento. Uma característica importante é a utilização de dados vetoriais, provenientes de um Banco de Dados Geográficos, na geração da representação espacial do ambiente e das entidades existentes nas simulações. Com esta forma de representação contínua e precisa, é possível criar modelos mais próximos da realidade, representando adequadamente um maior número de características. Além disto, a arquitetura permite a representação de fenômenos espaço-temporais dinâmicos, uma necessidade da área de Geoprocessamento. Focando no desenvolvimento das funcionalidades da arquitetura proposta, foi realizada uma análise das características positivas, negativas e das necessidades de algumas das principais plataformas para criação e execução de simulações baseadas em agentes. Considerando os resultados desta análise, foram criadas a arquitetura proposta e suas funcionalidades. Além disto, neste trabalho é apresentado o protótipo implementado, no qual foram realizados estudos de caso de diferentes cenários, objetivando avaliar e demonstrar o uso das funcionalidades desenvolvidas. / This work is situated in the intersection of two areas: Multi-Agent Systems and Geocomputing. In Multi-Agent Systems, the specification of a system can be achieved by the modelling of environment, agents, mechanisms of interaction and organization of the agents. Although being a very important aspect, the modelling and representation of the environment has not been yet fully explored. On the other hand, Geocomputing has always focused in the static representation of spatial phenomena. However, some spatial phenomena are dynamic on time and space and usual representation adopted in Geocomputing do not capture them well. The aim of this work is to provide an architecture, based on Multi-Agent Systems, for the development and execution of Geocomputing simulations. A very important feature of the proposed architecture is the use of vectorial data, from a Geographic Database, for the representation of the environment and the spatial entities that exist in it. Using this continuous and accurate representation form, it is possible to develop more realistic models, representing appropriately geographic features. Moreover, this architecture allows the representation of dynamic phenomena in time and space, an old need of the Geocomputing area. Focusing on the development of the features of this architecture, an analysis of some related works was realized. The development of this architecture and its features was done based on the results of this analysis. Moreover, a prototype was presented in this work, in which some case studies of different scenes were performed, aiming at the evaluation and demonstration of the developed model and its features.

A análise da informação contida em seqüências genéticas tem ganho cada vez mais importância nos dias atuais. A chamada anotação genética tem o objetivo de, a partir de uma ou mais seqüências, determinar suas características estruturais e funcionais. Muitos processos de anotação já foram realizados com êxito aumentando consideravelmente nosso conhecimento acerca do mecanismo genético de diversos organismos. A re-anotação genética é um processo que visa revisar o resultado da anotação, em virtude da disponibilidade de novas informações. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de re-anotação automática, onde tarefas de análise repetitivas podem ser automatizadas e os dados na anotação re-analisados periodicamente, a fim de que possíveis modificações possam ser detectadas. O sistema é baseado na tecnologia de agentes. Cada agente é responsável pela execução de diferentes ferramentas de bioinformática. Ao final do processo, os resultados individuais são combinados a fim de atingir o objetivo da análise. O sistema demonstrou eficácia na análise realizada em organismos procariontes durante a fase de validação. Ambientes de re-anotação como este são ferramentas interessantes a serem futuramente integradas a sistemas de anotação existentes. / The analysis of the information present in genetic sequences is gaining more importance nowadays. The genetic annotation aims to determine structural and functional characteristics of the sequences. Many annotation processes have already been carried out, improving our knowledge about the genetic mechanism of several organisms. The genetic re-annotation is a process that aims to review the annotation results when new information is available. This work presents an automatic re-annotation system where repetitive analysis tasks can be automated and annotation data are periodically re-analysed in order to detect possible differences. The system is based on the agent technology and each agent must execute different bioinformatics tools and merge its results in order to reach the analysis goals. The system proved to be efficient on the analysis carried out in procariotic organisms in the validation process, becoming an interesting tool to be integrated in annotation systems in the future.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-02-13T15:08:25Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_FernandoRocha.pdf: 2031602 bytes, checksum: c22be1291e0dd7d53360e8930c5f5927 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-13T15:08:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_FernandoRocha.pdf: 2031602 bytes, checksum: c22be1291e0dd7d53360e8930c5f5927 (MD5) Previous issue date: 2015-03-13 / CAPES / O desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial (IA) para sistemas computacionais é complexo dado a natureza dos problemas atacados, em particular quando envolvem problemas multiagentes e multitarefas (MAMT). Apesar de existirem vários métodos para o desenvolvimento de Sistema Multiagentes (SMA), são poucos os que dão alguma importância à compreensão do problema; e mesmo estes métodos não abordam os problemas MAMT com o devido detalhamento. Abordando a deficiência destas metodologias, estamos propondo o método Icelus que foca em guiar o analista em compreender e descrever corretamente o problema a ser solucionado. Icelus permitirá uma melhor abordagem na análise e compreensão de um problema MAMT, facilitando a distribuição do conhecimento para o restante do time de desenvolvimento, reduzindo o risco de erros de codificação ao longo do desenvolvimento do projeto. / The development of Artificial Intelligence (AI) to computational systems is a complex activity, given the nature of the problems attacked, in particular when they involve multi-agent problems and multitasking (MAMT). Although there are several methods for the development of Multi-agent System (MAS), there are just a few that give any importance to understanding the problem; and even these methods do not address the problems with all detailing that MAMT problems needs. Addressing the deficiency of these methods, we are proposing the Icelus method that focuses on leading the analyst to understand and describe correctly the problem to be solved. Icelus will enable a better approach in the analysis and understanding of a MAMT problem, facilitating the distribution of knowledge to the rest of the development team, reducing the risk of coding errors throughout the development of the project.

The study of Power TAC is a Multi-Agent competitive simulation test-bed, providing opportunity to simulate research and developments of electronic agents which can manage the tasks of the consumers and energy resources in a virtual energy infrastructure. According to the Power TAC scenario, Plug-in Electrical Vehicles are a special type of consumers that interact with this infrastructure and sometimes with the producers through aggregators. The aim of this study is modeling an intelligent Plug-in Electric vehicle agent for Power TAC that acts as an intermediary between Power TAC grid and vehicle owners. The proposed agent acts autonomously and is capable of making decisions about its energy needs by learning the driving behaviors and other preferences of these vehicle owners in a specified time interval. These agents will be able to make decisions about buying energy from the grid when the charging process is necessary or sell their energy back to the grid when the conditions of the electricity market are sufficiently attractive. The objective of this study is to model a Multi-Agent system for automating the process of charging the plug-in Vehicle Agents in Power TAC scenario by determining the necessary agents and the simulation environment where the agents constructed and simulated. Аs results of this study, different strategies are defined by considering the preferences of the vehicle owners and the conditions of the vehicle; thereby the agents autonomously bid behalf of their user in order to automate the process of charging.

Modern operating systems should be extensible and flexible. This means that the operating system should be able to accept new behaviour and change existing behaviour without too much trouble and that it should ideally also be able to do this without any, or very little, downtime. Furthermore, during the past years the importance of the network has increased drastically, creating a demand for operating systems to function in a distributed environment. To achieve this flexibility and distribut-edness, I have designed and evaluated ABOS, an Agent-Based Operating System. ABOS uses agents to solve all the tasks of the operating system kernel, thus moving away from traditional monolithic kernel structures. Early results show that I have gained in flexibility and modularity, creating a fault-tolerant distributed operating system that can adapt and be adapted to almost any situa-tion with negligible decrease in performance. Within ABOS some tasks has been designed further, and there exists a demonstration of how the agent-based filesystem might work.

Design patterns document a field's systematic knowledge derived from experiences. Despite the vast body of work in the field of multi-agent systems (MAS), design patterns for MAS are not popular among software practitioners. As MAS have features that are widely considered as key to engineering complex distributed applications, for example in manufacturing, robotics, ecommerce, traffic control and coordination, science simulations, it is important to provide a clear overview of existing patterns to make this knowledge accessible. To that end, a systematic literature review was performed covering the main publication venues of the field since 1998, resulting in 206 patterns. The study shows that (1) there is a lack of a standard template for documenting design patterns for MAS, which hampers the use of patterns by practitioners, (2) associations between patterns are poorly described, which results in a lack of overview of the pattern space, (3) patterns for MAS have been used for a variety of application domains, which underpins their high potential for practitioners, and (4) classifications of design patterns for MAS are bounded to specific pattern catalogs, a more holistic view on the pattern space is missing. From the study, a number of guidelines is outlined that are important for future work on design patterns for MAS and their adoption in practice.

For underwater robotics there exists severe constraints regarding wireless bandwidth in the kilobits range. This makes a centralised approach to high-level mission management possibly less than ideal due to inherent delays and possible temporary incompleteness in data during decision making. This thesis aims to propose, implement (in ROS) and test a distributed approach. An auction based method for task assignment was being used, as well as a Pagerank based approach that models a trust based hierarchy between autonomous agents inferred from information exchange, in order to enforce decision conformity. Simulations where carried out using UWsim and a custom made bandwidth limiter for ROS. It was concluded that the Pagerank based algorithm managed to uphold conformity and solve conflicts during network slowdown but did not always lead to the correct decisions being enforced.