A falta de informação e de confiança entre os agentes em sistemas de recomendação que lidam com domínios dinâmicos podem ser fatores que contribuem para que os agentes gerem resultados de baixa qualidade. Na falta de informação para gerar recomendações, é necessário que os agentes sejam capazes de assumir ou compartilhar informações, criem laços de confiança entre si e que se adaptem às mudanças do estado do conhecimento para que sejam capazes de resolver os problemas. Esta tese apresenta a abordagem MATRES - uma abordagem multiagente baseada em suposições com mecanismo de confiança aplicada em um sistema de recomendação multiagente. Na abordagem MATRES, os agentes são capazes de lidar com conhecimento distribuído. Cada agente trabalha como especialista e é capaz de compartilhar seu conhecimento com os demais, de acordo com seus índices de confiança. Para a solução de um problema, diferentes tarefas são distribuídas entre os agentes. Algumas tarefas apresentam uma relação de dependência, fazendo com que uma tarefa dependa do resultado de outra. Nesta situação, o agente possui um componente de manutenção da verdade que permite a utilização de suposições para a realização das tarefas de forma assíncrona. Na falta de informação proveniente de outra tarefa, o agente é capaz de manipular suposições, sendo capaz de executar sua tarefa. Além disto, o componente de manutenção da verdade auxilia na manutenção da integridade das bases de conhecimento dos agentes. A abordagem MATRES foi validada em um cenário de recomendação de pacotes turísticos. Casos reais de uma agência de viagem foram utilizados na validação da abordagem e os resultados obtidos corroboram a hipótese de que que a abordagem proposta aumenta a assertividade das recomendações geradas pelos agentes em ambientes distribuídos e dinâmicos. / The lack of trust and information among agents in dynamic domains may contribute to the generation of poor results in multiagent recommender systems. These domains requires that agents exchange information, establishing bonds of trust among themselves and adapting the modification of the status of the knowledge to be able to solve problems. In systems where the knowledge is distributed among several agents, the exchange of information is essential for improving the performance of the agents and maybe leading to inconsistencies when the information exchanged has different status. This thesis presents the MATRES approach - a multiagent Assumption-Based recommender approach with a trust mechanism. In this approach agents are able to deal with distributed knowledge. Each agent works as an expert and is able to share its knowledge with other agents, according to its trust degree. In order to solve a problem, different tasks are distributed among the agents. Some tasks are interdependent, which means that to solve a task it is necessary to use the result from other one. In this situation, the agent has a truth maintenance component that allows using assumptions to perform tasks in a assynchronous ways and helps the maintenance of the integrity of the knowledge bases of the agents. TheMATRES approach was validated in the travel recommendation scenario. The results show that the proposal increases the assertiveness of the recommendations provided by the agents in this dynamic domain.

Em ambientes de desastre urbano, grupos de agentes de resgate devem resolver tarefas de modo a minimizar os danos que podem ocorrer na cidade. Tais ambientes são dinâmicos e parcialmente observáveis, com características que dizem respeito à distância espacial, quantidade de recursos, à dificuldade da tarefa de desastre e à capacidade do agente de atendê-la. A comunicação entre os agentes pode ser ruidosa ou inexistente. Os sistemas multiagente são desenvolvidos para resolver problemas complexos e abrangentes, que estão além da capacidade de um único agente. Nesse contexto, os agentes são elementos computacionais autônomos que são responsáveis por uma parte da solução do problema. Os agentes são situados em um ambiente e podem ter habilidade social, interagindo com outros agentes para resolver as tarefas. Comumente, o domínio de desastre urbano é formalizado como um problema de alocação de tarefas e modelado como um problema de otimização de restrições distribuídas entre agentes heterogêneos, onde eles têm que escolher as tarefas que maximizam suas utilidades individuais ou minimizem seus custos individuais. Essa dissertação de mestrado propõe um modelo para formação de grupos de agentes baseado na minimização de uma métrica de distância. O modelo é formalizado como um problema de otimização de restrições distribuídas, usando algoritmos para troca de mensagens entre os agentes. O modelo chamado Formação de Grupos pela Minimização da Distância (FGMD) tem agentes autônomos que tem a capacidade de se auto-organizar sem a necessidade de um controle centralizado. Aplicamos o FGMD na plataforma RMASBench, que é um simulador para situações de desastre urbano. Comparou-se o FGMD com os algoritmos mais recentes de passagem de mensagens, tendo sido verificado que o FGMD use menos computação não-paralela. Com respeito a minimização dos danos na cidade, mostrou-se que é possível obter resultados melhores que as abordagens do estado-da-arte com leve aumento no esforço computacional. / In urban disaster environments, groups of rescue agents must solve tasks in order to minimize the damage that can occur in a city. Such environments are dynamic and partially observable, with features that correspond to spatial distance, amount of resources, difficulty of the disaster task, and the capability of the agent to handle it. The communication between the agents can be noisy or non-existent. Multiagent systems are developed to solve complex and comprehensive problems, that are beyond the capability of one single agent. In this context, the agents are autonomous computational elements that are responsible for a piece of the solution of the problem. The agents are situated in an environment, and may have social ability, interacting with other agents to solve the tasks. Commonly, the urban disaster domain is formalized as a task allocation problem, and modelled as a constraint optimization problem distributed among heterogeneous agents, where they have to choose the tasks that maximize their individual utilities or minimize their individual costs. This master thesis proposes a model for formation of groups of agents based in the minimization of a distance. The model is formalized as a distributed constraint optimization problem, using algorithms to exchange messages between agents. The model called Formation of Groups by Minimization of Distance (FGMD) has self-organizing autonomous agents without a centralized control. We applied the FGMD in the RMASBench platform, that is a simulator for urban disaster situations. We compare the FGMD with the most recent message passing algorithms, verifying that FGMD uses less non-parallel computation. With respect to the minimization of the damage in the city, we show that it is possible to obtain better results than the state-of-art approaches, with slightly increase of computational effort.

As Redes Elétricas Inteligentes podem ser entendidas como o uso intensivo de tecnologias de informação e comunicação nas redes elétricas, permitindo um fluxo bidirecional de informações e eletricidade pela rede, de forma a obter uma infraestrutura capaz de automaticamente monitorar, proteger e otimizar a operação de seus elementos. A modernização da infraestrutura elétrica no sentido das Redes Elétricas Inteligentes é inevitável e trará profundas mudanças em todos os segmentos do sistema elétrico. Embora a tecnologia necessária para essa modernização já exista a um custo razoável, ainda restam várias questões que devem ser resolvidas. Indefinições em relação aos padrões a serem adotados, regulamentações, segurança, privacidade e vários aspectos tecnológicos dificultam uma implementação coerente, adiando essa modernização. Assim, este trabalho busca apresentar esse cenário em relação às Redes Elétricas Inteligentes, investigando as tendências e situação atual. Dentre essas tendências, há um grande interesse em definir e implementar mecanismos que incentivem uma maior conscientização dos consumidores em relação ao seu uso de energia, além de uma participação ativa dos mesmos no mercado de energia. Isso exigirá a utilização de ferramentas que possibilitem a redução de custos através do uso mais eficiente da energia. Assim, é também proposto um framework para a construção e análise dessas ferramentas que buscam auxiliar os consumidores nesse cenário em formação. O framework proposto foi construído utilizando uma abordagem por Sistemas Multiagentes e possibilita a construção, simulação e análise de diversos sistemas, em diferentes cenários, com variados tipos de equipamentos, tanto reais como virtuais, sob diferentes protocolos de comunicação e com a possibilidade de uso de diversos algoritmos para a operação conjunta dos equipamentos. / Smart Grids can be understood as the intensive use of information and communication technologies over the electricity networks, allowing a bidirectional flow of information and electricity through the network. It is a system that tries to optimize the supply and demand of energy through the integration of distributed generation and renewable energy resources, and through the active participation of consumers as well as an intense trade relationship between all the segments of the electricity sector. The modernization of the electrical infrastructure towards Smart Grids is inevitable and it will bring deep changes in all segments of the electrical system. Although the necessary technology for this modernization already exists at a reasonable cost, there are still several issues to be solved. Uncertainties regarding standards to be adopted, regulations, security, privacy and many technological aspects difficult a consistent implementation and, therefore, delay this modernization. Thus, this study aims to present the Smart Grid scenario, by the investigation of its current situation and tendencies. Among these tendencies, there is a great interest to define and implement mechanisms to encourage consumer to take care about their electrical energy use and to stimulate their active participation in the energy market. This will require tools that will help them to reduce costs through a more efficient use of energy. Therefore, this work proposes also a framework for the development and analysis of these tools that help consumers at this scenario under construction. The proposed framework is built using a Multiagent System approach which allows the construction, simulation and analysis of various systems in different scenarios. In addition, it allows the use of several types of equipments, both real and virtual, under different communication protocols and with the possible use of various algorithms for a joint operation of all Smart Grid equipments.

Agentes atuando em sociedade devem agir de maneira coerente para atingir um objetivo comum. A coordenação nos sistemas multiagente previne o comportamento caótico dos agentes, permite que o sistema lide com restrições globais e a interdependência entre os agentes, e faz com que o sistema possa ser composto por agentes com diferentes competências. A coordenação pode ser baseada na estrutura organizacional, onde a comunidade de agentes atua a favor de um objetivo comum através da forma como estão organizados. Em ambientes dinâmicos a organização dos agentes deve se adaptar a mudanças nos objetivos do sistema, na disponibilidade de recursos, nos relacionamentos entre os agentes, e assim por diante. Esta flexibilidade é um problema chave nos sistemas multiagente e está relacionada a modelos de adaptação como os observados nos insetos sociais. O presente trabalho propõe uma abordagem para a geração e adaptação da organização de um sistema multiagente, em tempo de execução, utilizando como base os modelos teóricos de organização das colônias de insetos sociais. Esta abordagem enfoca a alocação e o escalonamento dinâmicos de tarefas distribuídos entre agentes com diferentes competências e em ambientes de larga escala. Dois cenários principais são utilizados para experimentar e validar a abordagem proposta. Estes cenários estão baseados em problemas de pesquisa operacional denominados Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) e o Generalized Assignment Problem (GAP). Este trabalho contribui para o avanço do estado-da-arte no estudo e desenvolvimento de sistemas multiagente e na modelagem e aplicação de técnicas de inteligência de enxames em problemas computacionais. A abordagem proposta para coordenação de agentes em cenários complexos é nova, eficaz e robusta. De maneira geral, esta abordagem contribui para busca da solução de problemas de coordenação de sistemas multiagente aplicados a problemas reais. / A community of individual agents must work in a coherent manner to reach some common goal. The coordination process in multiagent systems prevents chaotic behavior of agents, makes the system able to deal with global constraints and inter-agents dependencies, and allows the system to be composed of agents with different capabilities. This process is normally based on the organizational structure, where the community of agents works towards the system goal through the manner they are organized. However, in dynamic environments, agents must be able to adapt to the changing goals of the system, to the resources available, to their relationships with another agents, to changes on the environment and so on. This problem is a key one in multiagent systems and relates to models of adaptation, such as those observed among social insects. This work proposes a new approach to generate and adapt the multiagent organization on the fly based on the theoretical models of social insects colonies organization. This approach focuses on distributed dynamic scheduling and task allocation using agents with different capabilities in large scale environments. Two main scenarios have been used to experiment and validate the proposed approach: the Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) and the Generalized Assignment Problem (GAP). This work contributes to advancing the state-of-the-art in the study and development of multiagent systems and in the modeling and application of swarm intelligence techniques. The proposed approach to coordinate agents in complex scenarios is novel, effective and robust. This approach contributes to the search of coordination solutions to multiagent systems real applications.

Este trabalho propõe um modelo probabilístico de conhecimento e raciocínio para um agente, denominado Agente Social, cujo principal objetivo é analisar o perfil dos alunos, usuários de um Sistema Tutor Inteligente chamado AMPLIA, e compor grupos de trabalho. Para formar estes grupos, o Agente Social considera aspectos individuais do aluno e estratégias de formação de grupos. A aprendizagem colaborativa envolve relações sociais cujos processos são complexos e apresentam dificuldade para sua modelagem computacional. A fim de representar alguns elementos deste processo e de seus participantes, devem ser considerados aspectos individuais, tais como estado afetivo, questões psicológicas e cognição. Também devem ser considerados aspectos sociais, tais como a habilidade social, a aceitação e a forma em que as pessoas se relacionam e compõem seus grupos de trabalho ou estudo. Sistemas Tutores Inteligentes, Sistemas Multiagente e Computação Afetiva são áreas de pesquisa que vem sendo investigadas de forma a oferecer alternativas para representar e tratar computacionalmente alguns destes aspectos multidisciplinares que acompanham a aprendizagem individual e colaborativa. O Agente Social está inserido na sociedade de agentes do portal PortEdu que, por sua vez, fornece serviços ao ambiente de aprendizagem AMPLIA O PortEdu é um portal que provê serviços para os ambientes educacionais integrados a ele. Este portal foi modelado em uma abordagem multiagente e cada serviço oferecido é implementado por um agente específico. Os ambientes educacionais que utilizam os serviços do portal também são sociedades de agentes e, em geral, Sistemas Tutores Inteligentes. O ambiente AMPLIA (Ambiente Multiagente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem) foi projetado para suportar o treinamento do raciocínio diagnóstico e modelagem de domínios de conhecimento incerto e complexo, como a área médica. Este ambiente usa a abordagem de Redes Bayesianas onde os alunos constróem suas próprias redes para um problema apresentado pelo sistema através de um editor gráfico de Redes Bayesianas. Neste trabalho, o editor do AMPLIA foi adaptado para uma versão colaborativa, que permite a construção das redes por vários alunos remotos conectados ao sistema. É através deste editor que o Agente Social observa e interage com os alunos sugerindo a composição dos grupos. Foram realizados experimentos práticos acompanhados por instrumentos de avaliação, com o objetivo de analisar a composição de grupos sugerida pelo Agente Social e relacioná-la com os grupos formados espontaneamente pelos alunos no ambiente de sala de aula. O resultado do trabalho individual e dos grupos também foi analisado e discutido nesta pesquisa. / This research proposes a probabilistic knowledge and reasoning model for an agent, named Social Agent, whose main goal is to analyze students' profiles and to organize them in workgroups. These students are users of an Intelligent Tutoring System named AMPLIA. In order to suggest those groups, the Social Agent considers individual aspects of the students and also strategies for group formation. Collaborative learning involves social relationships with complex processes which are difficult to model computationally. In order to represent these relationships, we should consider several aspects of the student, such as affective state, psychological issues, and cognition. We should also consider social aspects such as social ability, social acceptance and how people relate to each other, and how they compose their workgroups. Intelligent Tutoring Systems, Multiagent Systems and Affective Computing are research areas which our research group have been investigating, in order to represent and to deal computationally with multidisciplinary issues involving individual and collaborative learning. The Social Agent is part of an agent society of the PortEdu Portal, which provides services to AMPLIA. PortEdu is an educational portal which provides facilities to educational environments integrated to it. This portal has been modeled using a multiagent approach and each of its services is represented by a specific agent. The educational environments that make use of the portal's services are also agent societies and, in general, Intelligent Tutoring Systems. AMPLIA (Probabilistic Multiagent Learning Environment) has been designed in order to support diagnostic reasoning and the modeling of diagnostic hypotheses in domains with complex and uncertain knowledge, such as the medical domain. This environment uses a Bayesian Networks approach in which students build their own networks for a clinical case through a Bayesian Network graphical editor. Here, the AMPLIA editor has been adapted and extended to a collaborative version, which enables the network construction for remote students connected to the system. Through this editor, the Social Agent observes and interacts with students, suggesting the composition of workgroups. Practical experiments using assessment tools have been carried out, in order to analyze the workgroups suggested by the Social Agent and to compare them with groups naturally composed by students in the classroom. The results of the work done by individual students and by workgroups were also analyzed and discussed in this research.

Agrupamento de dados é o processo que consiste em dividir um conjunto de dados em grupos de forma que dados semelhantes entre si permaneçam no mesmo grupo enquanto que dados dissimilares sejam alocados em grupos diferentes. Técnicas tradicionais de agrupamento de dados têm sido usualmente desenvolvidas de maneira centralizada dependendo assim de estruturas que devem ser acessadas e modificadas a cada passo do processo de agrupamento. Além disso, os resultados gerados por tais métodos são dependentes de informações que devem ser fornecidas a priori como por exemplo número de grupos, tamanho do grupo ou densidade mínima/máxima permitida para o grupo. O presente trabalho visa propor o bee clustering, um algoritmo distribuído inspirado principalmente em técnicas de inteligência de enxames como organização de colônias de abelhas e alocação de tarefas em insetos sociais, desenvolvido com o objetivo de resolver o problema de agrupamento de dados sem a necessidade de pistas sobre o resultado desejado ou inicialização de parâmetros complexos. O bee clustering é capaz de formar grupos de agentes de maneira distribuída, uma necessidade típica em cenários de sistemas multiagente que exijam capacidade de auto-organização sem controle centralizado. Os resultados obtidos mostram que é possível atingir resultados comparáveis as abordagens centralizadas. / Clustering can be defined as a set of techniques that separate a data set into groups of similar objects. Data items within the same group are more similar than objects of different groups. Traditional clustering methods have been usually developed in a centralized fashion. One reason for this is that this form of clustering relies on data structures that must be accessed and modified at each step of the clustering process. Another issue with classical clustering methods is that they need some hints about the target clustering. These hints include for example the number of clusters, the expected cluster size, or the minimum density of clusters. In this work we propose a clustering algorithm that is inspired by swarm intelligence techniques such as the organization of bee colonies and task allocation among social insects. Our proposed algorithm is developed in a decentralized fashion without any initial information about number of classes, number of partitions, and size of partition, and without the need of complex parameters. The bee clustering algorithm is able to form groups of agents in a distributed way, a typical necessity in multiagent scenarios that require self-organization without central control. The performance of our algorithm shows that it is possible to achieve results that are comparable to those from centralized approaches.

Orientador: Leonardo de Souza Mendes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-10T16:36:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mattos_EklerPaulinode_M.pdf: 2049372 bytes, checksum: d292b2d52c2a0c0bf5326e8f7e533665 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O Sistema Tutor Inteligente (STI) pertence a uma categoria de sistemas de natureza educacional, utilizado como ferramenta de suporte ao ensino-aprendizagem. Possui uma estrutura modular que tem por finalidade auxiliar o aprendiz na realização de atividades educacionais, bem como a capacidade de adaptar-se de acordo com as necessidades de um aprendiz, o que faz do STI uma arquitetura interessante na construção de softwares educacionais. O trabalho proposto tem por objetivo utilizar a arquitetura de STI, aplicada à área de sistemas de e-Gov como proposta de solução de problemas de natureza distribuída. Como estudo de caso, foi escolhida a área Gestão de Materiais e Medicamentos, justamente por apresentar problema pertinente à distribuição de materiais e medicamentos, nas unidades básicas de saúde (UBS). Cada STI funciona como representante de uma UBS, que tem por função realizar o papel de um agente gestor de estoque (Agente Gestor Tutor - AGT), cargo pouco comum na rede municipal de saúde, auxiliando o administrador de cada setor (visto como o aprendiz) a realizar tarefas complexas de gestão de materiais e medicamentos. Foi realizada uma série de simulações usando o protótipo desenvolvido para testar a sua viabilidade de aplicação com relação ao tratamento do estoque distribuído de uma arquitetura de rede municipal de saúde / Abstract: The Intelligent Tutor Systems (ITS) belong to a category of educational nature systems, used as a tool to support the teaching and learning. It has a modular structure, which aim to help the apprentice in the execution of educational activities, as well as in adapting itself according to the apprentice¿s necessities, what makes the ITS, an interesting architecture in the construction of educational softwares. The proposed work aim to use the ITS architecture in the management of materials, as a solution for the problem of medicine distribution in the health basic units (HBU). Each ITS works as a HBU representative, whose function is to play the role of a managing agent of supply (Tutorial Managing Agent - TMA), a post job not so common in the municipal health¿s network. The TMA assists the administrator of each sector (seen as the apprentice) in executing complex tasks of management of materials and medicines.In this way, many simulations were carried out, using the developed prototype to test its feasibility of application, in relation to the management of the distributed materials of architecture of a municipal health¿s network / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo Jose Melo Gomes Correa.pdf: 5684127 bytes, checksum: c4aae2b2365a502a84da14364cdf5d4d (MD5) Previous issue date: 2009-09-14 / This research presents studies involving Electricity Engineering and Oil and Biofuel Analytical Chemistry areas, whose objective is the perfectioning of chemical analysis steps for the Fuel Quality Monitoring Program, instituted by the National Agency of Petroleum and Biofuel - ANP, executed in the Maranhão State by the Laboratory of Analyses and Research in Analytical Chemistry of Petroleum and Biofuel - LAPQAP. For this, improvements were proposed for the Fuel Quality Control Multiagente System, and help for the decisions taking of the laboratory. The inclusion of new agents to the multiagent society is still considered, where the objective is to add a new technique automatized for chemical analyses, beyond additional functionalities. A fuel ontology was considered for the communication mechanism that will be shaped using 101 methodology, whose objective is the representation of domain knowledge of chemical analyses beyond supply of a communication language among the society agents. In order to reach the objectives we used Artificial Intelligence techniques, inference motor JESS (Java Expert System Shell), an ontology technology to represent the domain knowledge serving as vocabulary of the communication process, the middleware JADE (Java Agent DEvelopment framework) for environment execution with their improvements and the development methodology of multiagent systems named PASSI for the system modeling. / Esta pesquisa apresenta estudos envolvendo as áreas de Engenharia de Eletricidade e Química Analítica de Petróleo e Bicombustíveis, tendo como objetivo o aperfeiçoamento das etapas de análise químicas do Programa de Monitoramento da Qualidade de Combustíveis (PMQC), instituído pela Agência Nacional de Petróleo e Biocombustíveis ANP, executado no Estado do Maranhão pelo Laboratório de Análises e Pesquisa em Química Analítica de Petróleo e Biocombustíveis - LAPQAP. Para isto, são propostas melhorias no Sistema Inteligente de Monitoramento e Controle da Qualidade de Combustíveis SIMCQC utilizado pelo laboratório no auxilio a tomada de decisões. Propõe-se a inclusão de novos agentes à sociedade multiagente, tendo como objetivo aumentar a quantidade de técnicas análises químicas no SIMCQC. Para o mecanismo de comunicação é mostrada a criação de uma ontologia de combustíveis que foi modelada utilizando-se da metodologia 101, cujo objetivo é a representação do conhecimento do domínio de análises químicas e o fornecimento de uma linguagem de conteúdo para o mecanismo de comunicação dos agentes da sociedade. Para o alcance dos objetivos foram utilizadas técnicas de Inteligência Artificial, motor de inferência JESS (Java Expert System Shell), a tecnologia de Ontologia para representar o conhecimento do domínio e servir como vocabulário do processo de comunicação, o middleware JADE (Java Agent DEvelopment Framework) para execução do ambiente com suas melhorias e a metodologia de desenvolvimento de sistemas multiagente PASSI para a modelagem do sistema.

M.Sc. (Information Technology) / The purpose of the research presented in this dissertation is to explore the uses of an adaptive multi-agent system for critical information infrastructure protection (CIIP). As the name suggests, CIIP is the process of protecting the information system which are connected to the infrastructure essential to the continued running of a country or organisation. CIIP is challenging due largely to the diversity of these infrastructures. The dissertation examines a number of artificial intelligence techniques that can be applied to CIIP; these techniques range from multi-agent systems to swarm optimisation. The task of protection is broken into three distinct areas: preventing unauthorised communication from outside the system; identifying anomalous actions on computers within the system; and ensuring that communication within the system is not modified externally. A multi-agent learning model, MALAMANTEAU, is proposed as a way to address the problem of CIIP. Due to various problems facing CIIP, multi-agent systems present good opportunities for solving these many problems in a single model. Agents within the MALAMANTEAU model will use diverse artificial and computational intelligence techniques in order to provide an adaptable approach to protecting critical networks. The research presented in the dissertation shows how computational intelligence can be employed alongside multi-agent systems in order to provide powerful protection for critical networks without exposing further security risks.

[pt] Sistemas multiagentes foram introduzidos como um novo paradigma para a conceituação, concepção e implementação de sistemas de software que estão se tornando cada vez mais complexos, abertos, distribuídos, dinâmicos, autônomos e altamente interativos. No entanto, a engenharia de software orientada a agentes não tem sido amplamente adotada, principalmente devido à falta de linguagens de modelagem que não conseguem ser expressivas e abrangentes o suficiente para representar abstrações relacionadas aos agentes de software e apoiar o refinamento dos modelos de projeto em código. A maioria das linguagens de modelagem não define como essas abstrações devem interagir em tempo de execução, mas muitas aplicações de software precisam adaptar o seu comportamento, reagir à mudanças em seus ambientes de forma dinâmica, e alinhar-se com algum tipo de comportamento individual ou coletivo de aplicações normativas (por exemplo, obrigações, proibições e permissões). Neste trabalho, foi proposta uma abordagem de metamodelo e uma arquitetura para o desenvolvimento de agentes adaptativos normativos. Acredita-se que a abordagem proposta vai avançar o estado da arte em sistemas de agentes de modo que tecnologias de software para aplicações dinâmicas, adaptáveis e baseadas em normas possam ser projetadas e implementadas. / [en] Multi-agent systems have been introduced as a new paradigm for conceptualizing, designing and implementing software systems that are becoming increasingly complex, open, distributed, dynamic, autonomous and highly interactive. However, agent-oriented software engineering has not been widely adopted, mainly due to lack of modeling languages that are expressive and comprehensive enough to represent relevant agent-related abstractions and support the refinement of design models into code. Most modeling languages do not define how these abstractions interact at runtime, but many software applications need to adapt their behavior, react to changes in their environments dynamically, and align with some form of individual or collective normative application behavior (e.g., obligations, prohibitions and permissions). In this paper, we propose a metamodel and an architecture approach to developing adaptive normative agents. We believe the proposed approach will advance the state of the art in agent systems so that software technologies for dynamic, adaptive, norm-based applications can be designed and implemented.