[pt] Hoje em dia, a enorme quantidade de dados disponíveis online apresenta um novo desafio para os processos de descoberta de conhecimento. As abordagens mais utilizadas para enfrentar esse desafio são baseadas em técnicas de aprendizado de máquina. Apesar de serem muito poderosas, essas técnicas exigem que seus parâmetros sejam calibrados para gerar modelos com melhor qualidade. Esses processos de calibração são demorados e dependem das habilidades dos especialistas da área de aprendizado de máquinas. Neste contexto, esta pesquisa apresenta uma estrutura baseada em agentes de software para automatizar a calibração de modelos de aprendizagem de máquinas. Esta abordagem integra conceitos de Engenharia de Software Orientada a Agentes (AOSE) e Aprendizado de Máquinas (ML). Como prova de conceito, foi utilizado o conjunto de dados Iris para mostrar como nossa abordagem melhora a qualidade dos novos modelos gerados por nosso framework. Além disso, o framework foi instanciado para um dataset de imagens médicas e finalmente foi feito um experimento usando o dataset Grid Sector. / [en] Nowadays, the challenge of knowledge discovery is to mine massive amounts of data available online. The most widely used approaches to tackle that challenge are based on machine learning techniques. In spite of being very powerful, those techniques require their parameters to be calibrated in order to generate models with better quality. Such calibration processes are time-consuming and rely on the skills of machine learning experts. Within this context, this research presents a framework based on software agents for automating the calibration of machine learning models. This approach integrates concepts from Agent Oriented Software Engineering (AOSE) and Machine Learning (ML). As a proof of concept, we first train a model for the Iris dataset and then we show how our approach improves the quality of new models generated by our framework. Then, we create instances of the framework to generate models for a medical images dataset and finally we use the Grid Sector dataset for a final experiment.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T12:17:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 271232.pdf: 2864003 bytes, checksum: 73efd515cc22f329b2eec561f2aec2a4 (MD5) / O estudo de técnicas de escalonamento de processos remete à criação dos primeiros sistemas operacionais (SO), com os algoritmos escalonadores de processos com e sem preempção. Porém a utilização de escalonadores de processo atinge outras áreas além dos SO, afeta todos os problemas onde há um conjunto de tarefas a serem executadas e um conjunto de unidades executantes. O tempo de execução final das tarefas é diretamente afetado pela seqüência de execução adotada, como é o caso dos sistemas de produção, que necessitam de informação em tempo real, para a execução de tarefas ou para o diagnóstico de problemas, com o objetivo da rápida tomada de decisão. Desse modo é necessário precisão e agilidade no processamento, nas mudanças de prioridades, e principalmente, eficiência no gerenciamento da informação. Este trabalho propõe um framework para escalonamento distribuído de processos, utilizando a teoria de agentes e a técnica heurística de busca, Algoritmos Genéticos (AG). Na modelagem do framework e aplicação foi utilizado a metodologia MaSE (Multi-agent System Engineering), que especifica etapas para análise e projeto de sistemas multiagentes. O desenvolvimento do framework e aplicação foi integrado à plataforma JADE (Java Agent Development Framework), utilizando as ontologias desenvolvidas no editor Protégé. A fim de validar o framework, desenvolveu-se um estudo de caso utilizando o framework HIPS (Hybrid Intelligent Process Scheduler) e os resultados e limitações obtidos com esse estudo de caso, comparados a outro escalonamento de processos. / The study of techniques for processes schedulers is linked to the creation of the first operational systems (OS), with the process schedulers algorithms with and without preemption. However, the use of processes schedulers reaches other areas besides OS. It affects all the problems where there is a set of tasks to be executed and a set of executing units. The tasks final execution time is directly affected by the execution sequence that is adopted, as in the case of production systems, which need information in real time, for the execution of tasks or for the diagnosis of problems aiming fast decision making. Thus, precision and agility in processing, in changing priorities and mainly, efficiency in managing the information are needed. This work proposes a framework for processes distributed scheduler, using the agents theory and the Genetic Algorithms (GA) heuristic search technique. In the framework modeling and application the MaSE (Multi-agent System Engineering) was used, which specifies stages for analyses and project of multi agents systems. The framework development and application were integrated to a JADE (Java Agent Development Framework), using the ontology developed in the Protégé editor. For the framework validation, the study of a case was developed using the HIPS (Hybrid Intelligent Process Scheduler) framework and the results and limitations obtained in this study were compared to another process scheduler.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T05:14:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 287601.pdf: 1538664 bytes, checksum: 6b187cae4d11c478a4cdc7e5764bd652 (MD5) / Essa pesquisa tem o objetivo de promover o acompanhamento do aluno por meio da análise do desempenho dele em um Ambiente Virtual de Ensino-Aprendizagem (AVEA). Dessa forma é proposto um framework que integra a arquitetura de agentes Belief-Desire-Intention (BDI) com a Lógica Fuzzy (LF). Assim, são considerados quatro agentes: Estudante, Avaliação, Atividade de aprendizagem e Acompanhamento. O agente Estudante é um agente cognitivo, que tem as crenças modeladas pela teoria dos conjuntos fuzzy. Os demais agentes são agentes reativos. Os agentes Avaliação e Atividades de aprendizagem coletam dados do ambiente e trocam informações com o agente Estudante. Esse agente processa os dados e determina o desafio pedagógico adequado ao aluno. Na sequência, o agente Acompanhamento é acionado e realiza a ação pedagógica determinada. Essa arquitetura foi implementada em um AVEA que é utilizado por alunos de graduação da UFSC. Foram utilizadas as linguagens de programação PHP, Perl e C, bem como o banco de dados MySQL. Observou-se, por meio de avaliações com os alunos, que o framework proposto tem uma perspectiva positiva para integração em AVEA. Sendo possível realizar um acompanhamento contínuo do desempenho do aluno e estimulá-lo a uma utilização mais apropriada dos recursos de aprendizagem.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T09:59:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 285889.pdf: 1753871 bytes, checksum: c04b48e7db792b722c3685e56f004924 (MD5) / Em E-learning é necessária a produção de conteúdos de aprendizagem para disponibilização através da web, tornando assim o processo de ensino e aprendizagem flexível. Porém, a produção de conteúdos para E-learning possui alto custo e, devido a isso, é importante a reutilização. Para prover reutilização de conteúdos de aprendizagem, surgiu o conceito de Objetos de Aprendizagem, onde um conteúdo de aprendizagem, devidamente descrito por metadados e armazenado em um repositório. Contudo, a heterogeneidade de padrões e especificações na área, dificulta a reutilização e compartilhamento de Objetos de Aprendizagem. Assim, a recuperação de Objetos de Aprendizagem, para reuso de forma compartilhada é um problema dinâmico, devido ao grande volume de pesquisas, e necessita de sistemas que permitam interoperabilidade entre repositórios heterogêneos e distribuídos, onde se espera boa precisão. O problema de recuperação de Objetos de Aprendizagem é um exemplo da crescente demanda por sistemas mais complexos e inteligentes. Esta demanda possibilitou o surgimento do paradigma de desenvolvimento de sistemas orientado a agentes. Este paradigma permite a exploração de habilidades sociais em agentes de software e tem o objetivo de buscar soluções mais inteligentes para problemas computacionais complexos. Este trabalho propõe um sistema multiagente para recuperação e indexação de Objetos de Aprendizagem, armazenados em repositórios distintos e descritos com diferentes padrões de metadados. Com objetivo de melhorar a precisão e cobertura na recuperação de Objetos de Aprendizagem, são utilizadas técnicas de recuperação de informação e ontologias, em apoio ao sistema multiagente.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010. / Made available in DSpace on 2012-10-25T10:17:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 276934.pdf: 227796 bytes, checksum: 9ff87091df2f802688e38877cffc2a3b (MD5) / No passado, as condições dos transformadores de potência eram acompanhadas com programas de manutenção preventiva executadas de acordo com o tempo, com o transformador fora de serviço. Estas ações eram combinadas com alguns testes que não exigiam o desligamento do transformador e que poderiam ser aplicadas mais frequentemente, como por exemplo a análise dos gases dissolvidos no óleo isolante. Devido ao processo de desregulamentação, as companhias de energia vem tentando reduzir os custos de manutenção e desligamentos para serviços, sem diminuir a confiabilidade e a segurança dos seus sistemas. Para atingir estes objetivos, é necessário o desenvolvimento de melhores ferramentas de monitoramento e diagnóstico para avaliação das condições internas dos transformadores. Antes de analisar o transformador, o especialista de manutenção deve recolher informações apartir dos ensaios e dados históricos de manutenção, sistemas de monitoramento e possivelmente acerca das condições operacionais apartir dos sistemas supervisórios. Estes dados são normalmente encontrados em diversas bases de dados de diferentes departamentos e laboratórios. A proposta contida neste documento apresenta um modelo de sistema multiagente para o diagnóstico integrado de transformadores de potência. Cada um dos agentes desenvolvidos neste trabalho é dotado de alguma inteligência e pode representar um ensaio ou teste realizado com o equipamento. Existem ainda agentes hierarquicamente superiores que lidam com os diagnósticos fornecidos pelos agentes subordinados e que, através de sua inteligência ou um conjunto de regras, alcançam um diagnóstico mais significativo. Esta abordagem visa auxiliar os operadores e especialistas de manutenção, provendo-os com resultados de uma análise inteligente dos dados disponíveis, com diagnóstico mais conclusivo e confiável acerca do estado do transformador, auxiliando na tomada de decisão para agendamento da manutenção.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2012-10-24T02:07:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 252075.pdf: 9430934 bytes, checksum: 74f5b6bb457391501d5242aa14ba37ba (MD5) / Nos últimos anos, a necessidade de atuar em um âmbito de negócios globais, bem como atender a requisitos crescentes em relação à qualidade, diversidade e custo, têm levado as empresas de manufatura a buscar novas estruturas organizacionais como alternativas aos sistemas tradicionais centralizados. Este cenário globalizado vem induzindo novas formas de competição, que deixam de ser somente entre empresas individuais, e passam a ser também entre redes de empresas interconectas e que operam em ambientes de manufatura com recursos distribuídos. Neste cenário, novos desafios também são impostos aos modelos tradicionais de gestão e melhoria da qualidade, os quais devem ser capazes de cobrir não somente processos internos de uma única empresa, mas estender-se também aos processos externos envolvendo as empresas interconectadas. Nestes novos ambientes, em especial, a solução de problemas de não-conformidades caracteriza-se por atividades intensivas em conhecimento e baseadas, fortemente, em experiências, as quais, em casos complexos, podem extrapolar o conhecimento e a experiência dos membros de uma única empresa integrada. Tendo em vista este contexto, esta tese investiga o uso da abordagem de organizações multiagentes destinadas ao compartilhamento e a recuperação de conhecimentos decorrentes da solução de problemas prévios de não-conformidade e da aplicação do método preventivo de análise de modos de falha e efeitos em processos de manufatura (PFMEA). Neste sentido, propõe-se um modelo de organização multiagente em apoio à solução de problemas de não-conformidades em processos de fabricação, como uma alternativa capaz de superar não somente as barreiras relacionadas à própria natureza do conhecimento, mas também quanto à distribuição das fontes deste conhecimento. A noção de distribuição adotada no modelo considera tanto o aspecto da distribuição geográfica das fontes quanto à fragmentação relacionada aos diferentes processos existentes ao longo de uma cadeia de produtiva. Dentro desta ótica, serão considerados no modelo agentes computacionais cujo comportamento envolve o uso de métodos de raciocínio baseado em casos e métodos de recuperação baseada em ontologias. Por fim, um protótipo computacional foi desenvolvido para permitir a verificação e a validação do modelo proposto, sendo que as bases de conhecimento manipuladas pelos agentes foram instanciadas com conhecimentos no domínio do processo de moldagem por injeção de termoplásticos obtidos a partir da literatura e de pesquisas de campo.

Desde o início do século XXI, vivenciamos uma explosão na produção de informações de diversos tipos, tais como fotos, áudios, vídeos, entre outros. Dentre essas informações, existem aquelas em que a informação pode ser dividida em partes menores, mas que devem ser relacionadas seguindo uma ordem total. Um exemplo deste tipo de informação é um arquivo de vídeo que foi dividido em dez segmentos identificados com números de 1 a 10. Para reproduzir o vídeo original a partir dos segmentos é necessário que seus identificadores estejam ordenados. A estrutura denominada tabela de hash distribuída (DHT) tem sido amplamente utilizada para armazenar, atualizar e recuperar esse tipo de informação de forma eficiente em diversos cenários, como monitoramento de sensores e vídeo sob demanda. Entretanto, a DHT apresenta problemas de escalabilidade quando um membro da estrutura não consegue atender as requisições recebidas, trazendo como consequência a inacessibilidade da informação. Este trabalho apresenta uma arquitetura em camadas denominada MATe, que trata o problema da escalabilidade em dois níveis: estendendo a DHT com a introdução de agentes baseados na utilidade e organizando a quantidade de requisições solicitadas. A primeira camada trata a escalabilidade ao permitir a criação de novos agentes com o objetivo de distribuir as requisições evitando que um deles tenha a escalabilidade comprometida. A segunda camada é composta por grupos de dispositivos organizados de tal forma que somente alguns deles serão escolhidos para fazer requisições. A arquitetura foi implementada para dois cenários onde os problemas de escalabilidade acontecem: (i) monitoramento de sensores; e (ii) vídeo sob demanda. Para ambos cenários, os resultados experimentais mostraram que MATe melhora a escalabilidade quando comparada com as implementações originais da DHT. / Since the beginning of the 21st century, we have experienced an explosive growth in the generation of information, such as photos, audios, videos, among others. Within this information, there are some in which the information can be divided and related following a total order. For example, a video file can be divided into ten segments identified with numbers from 1 to 10. To play the original video from these segments, their identifiers must be fully ordered. A structure called Distributed Hash Table (DHT) has been widely used to efficiently store, update, and retrieve this kind of information in several application domains, such as video on demand and sensor monitoring. However, DHT encounters scalability issues when one of its members fails to answer the requests, resulting in information loss. This work presents MATe, a layered architecture that addresses the problem of scalability on two levels: extending the DHT with the introduction of utility-based agents and organizing the volume of requests. The first layer manages the scalability by allowing the creation of new agents to distribute the requests when one of them has compromised its scalability. The second layer is composed of groups of devices, organized in such a way that only a few of them will be chosen to perform requests. The architecture was implemented in two application scenarios where scalability problems arise: (i) sensor monitoring; and (ii) video on demand. For both scenarios, the experimental results show that MATe improves scalability when compared to original DHT implementations.

Em sistemas de controle de tráfego veicular urbano existem diversas abordagens que lidam com o problema da redução do congestionamento de tráfego. Uma classe destas abordagens aplica a sincronização de semáforos a m de permitir que os veículos que viajam em um sentido possam passar diversos cruzamentos sem paradas. Este trabalho apresenta dois métodos de coordenação de agentes aplicados à sincroniza ção de semáforos. O primeiro método inspira-se em mecanismos de coordenação observados em insetos sociais e o segundo modela o problema de coordenação de semá- foros como um problema de otimização de restrições distribuído e faz sua resolução em tempo real utilizando mediação cooperativa. Inicialmente são apresentados conceitos básicos de sistemas de tráfego urbano, Swarm Intelligence e problemas de otimização de restrições. A partir dos conceitos iniciais, são apresentados os modelos propostos. Os resultados mostram que as abordagens propostas geram a coordenação entre os sem áforos sendo que o modo que os agentes estão coordenados pode mudar para se adaptar às mudanças nas condições do ambiente, gerando melhores condições de uxo de tráfego.

Este trabalho propôe a melhoria Walker para o modelo de Schadschneider e colaboradores, esta é uma melhoria que transforma o modelo de Schadschneider em um modelo baseado em sistema multiagentes. Diferentemente dos autômatos celulares e modelos contínuos, Walker apresenta pedestres com diferentes características: sexo, velocidade, conhecimento do ambiente, comportamento de grupo. Além disto, é realizada também a implementação de um protótipo de Walker. Modelos de simulação da dinâmica de pedestres têm chamado a atenção por diversas razões. Primeiro, os pesquisadores descobriram que modelar fluxo de pedestres é desafiante e complexo. Por exemplo, os corredores de pedestres podem ter diversas entradas, não são regulados ordenadamente como rodovias e são normalmente bi-direcionais. Segundo, modelos de pedestres podem ser ferramentas importantes para o desenvolvimento e planejamento de áreas para pedestres, tais como metrôs, estações de trens, edifícios e shopping centers. Portanto, simulações computadorizadas de dinâmica de pedestres permitem a observação de uma ampla gama de características do fluxo de pessoas e um maior entendimento de seus princípios básicos. O conhecimento do comportamento de pedestres é valioso por prover informações de como formular melhores saídas, geometrias de salas e estádios. Com o objetivo de definir as características importantes para esta melhoria, um estudo do estado da arte da Dinâmica de Pedestres foi realizado e aspectos importantes dos modelos estudados foram utilizados na criação da melhoria. Com o fim de validar a melhoria Walker e demonstrar suas capacidades 18 experimentos foram realizados. Os cenários abrangem desde a validação da melhoria Walker com experimentos realizados por outros autores, verificação do impacto da variação dos parâmetros nas simulações, simulação de diversos experimentos com tamanhos de portas e salas diferentes, até a simulação com dois grupos diferentes de pedestres. Através dos experimentos realizados mostrou-se as qualidades da melhoria proposta, assim como sua capacidade de realizar diversas simulações. / This work presents a improvement (Walker improvement) over the model from Schadschneider and cooworkers. This improvement transforms the Schadschneider’s model in a multiagent system based model. Differently from the cellular automata and continuous models, Walker represents many pedestrian’s characteristics: gender, speed, environment knowledge, herding behavior. We also implement a prototype for the Walker improvement. Pedestrian dynamics models are important for many reasons. First, researches discovered that modelling and simulating pedestrian flux is complex. Second, pedestrian dynamic models are important tools for the development and planning of pedestrian areas, such as: subways stations, train stations, buildings and shopping centers. Therefore, computer simulation of pedestrian dynamics are capable of showing a high number of characteristics that exist in real traffic and contribute for a better understanding of basic pedestrian traffic principles. The knowledge of pedestrian behavior is important to provide information about better exit paths, room and stadium geometries. We made a study of the state of the art in pedestrian dynamics to define important features for this improvement. And many important aspects of the studied models were utilized in the Walker improvement. We also have made 18 experiments to validate and show the Walker’s capabilities. The experiments are: experiments created by others authors, verification of parameters influence in the simulation, simulation of many scenarios with different doors and room sizes, simulation of two different groups of pedestrians. The Walker’s qualities are shown in the experiments, as well its ability to simulate many situations.

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.