Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7202_1.pdf: 1786619 bytes, checksum: 3ebd7b90e23a782d3b1130458e08ffdc (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / Nos últimos anos uma grande variedade de metodologias e ferramentas foram propostas para guiar e auxiliar a engenharia de sistemas multiagente (SMA). Contudo, elas são limitadas a engenharia de agentes (a) cujos sensores e atuadores enfatizam a troca de mensagens com outros agentes, e (b) cujo raciocínio é implementado procedimentalmente. Em contraste, o projeto MESMA dentro do qual a presente pesquisa se insere, visa a elaboração de uma metodologia e de ferramentas para engenharia de agentes (a) cujos sensores e atuadores enfatizam percepção e alteração direta de um ambiente físico simulado tempo real, e (b) cujo raciocínio, reativo ou deliberativo, é implementado declarativamente na forma de uma base de conhecimento lógica orientada a objetos. Nesse contexto, a pesquisa apresentada se focaliza na problemática de oferecer serviços para auxiliar de maneira integrada (a) a depuração do raciocinio encapsulado de cada agente, e (b) a análise do comportamento cooperativo coletivo emergente de times de agentes. As soluções propostas foram validadas através do desenvolvimento da ferramenta Replay, que fornece tais serviços para o estudo de caso da engenharia de time de futebol de robôs simulado

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-03-06T16:26:14Z No. of bitstreams: 1 2017_LeonardoHenriqueMoreira.pdf: 1690592 bytes, checksum: e6528f291ca601089ce0d3f64309f5ca (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-03-07T15:45:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_LeonardoHenriqueMoreira.pdf: 1690592 bytes, checksum: e6528f291ca601089ce0d3f64309f5ca (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-07T15:45:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_LeonardoHenriqueMoreira.pdf: 1690592 bytes, checksum: e6528f291ca601089ce0d3f64309f5ca (MD5) Previous issue date: 2018-03-07 / Planejamento multiagente é um tema desafiador e atual na área de pesquisa de Inteligência Artificial. A complexidade e necessidade de interação entre os agentes tem como consequência elevados valores para métricas relacionadas ao tempo de execução e volume de comunicação. Considerando esses fatores como interessantes questões de pesquisa, esse trabalho propõe um modelo de planejamento multiagente com verificação, transformação e validação de planos. O modelo proposto foi denominado LCMAP - Lightweigth Coordination Multiagent Planning, por utilizar um modelo de coordenação eficiente reduzindo o nível de troca de mensagens entre os agentes. No LCMAP a verificação e transformação do problema são realizadas em uma fase inicial, com o intuito de facilitar o processo de planejamento diminuindo a interação entre os agentes. As capacidades dos agentes são analisadas quanto à possibilidade de atingirem os objetivos de forma total ou parcial. Para simplificar o problema original, o mesmo é transformado em um conjunto de instâncias menores através da atribuição dos objetivos aos agentes com as capacidades necessárias. Desta forma, o processo de planejamento é realizado de maneira individual, minimizando o tempo necessário e o volume de mensagens trocadas. Por fim, os planos calculados são validados, garantindo que suas execuções possam ocorrer de maneira paralela. As principais contribuições do trabalho incluem: (i) realização de testes antes da fase de planejamento para avaliar a possibilidade de encontrar uma solução; (ii) utilização de técnicas de execução paralela, sendo este aspecto pouco explorado nos trabalhos relacionados; e (iii) alocação eficiente dos recursos disponíveis através de estratégias que visam minimizar o número de agentes ou balancear a carga entre os mesmos. / Multiagent planning is a challenging and modern theme in the Artificial Intelligence research area. The complexity and requirements of interactions among agents lead to high values of metrics related to execution time and communication volume. Concerning these points as interesting research questions, this work proposes a multiagent planning model with plan verification, transformation, and validation. The proposal was defined as LCMAP - Lightweight Coordination Multiagent Planning due to its use of an efficient coordination process that aims to reduce the message exchanged level among agents. In LCMAP, the problem verification and validation are carried out in an initial phase in order to ease the planning process by diminishing agent interactions. The agent’s capabilities are analyzed about the possibility of reaching the goals in a total or partial way. The original problem is transformed to smaller instances set by assigning goals to agents with the required capabilities. In this sense, the planning process is performed in an individual way, minimizing the necessary time and the message exchanged volume. Finally, the plans found are validated in order to grant that their executions can occur parallel. The main contributions of these works include: (i) tests carried out before the planning phase in order to evaluate the possibility of finding a solution; (ii) use of parallel execution techniques, which are rarely exploited in related works; and (iii) efficient allocation of available resources using strategies that aim to minimize the number of agents or balance the load among them.

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-12T19:09:47Z No. of bitstreams: 2 Tese Marcelo Jose de Almeida.pdf: 12608090 bytes, checksum: 22ed921ba735815e050ee89c203a02ff (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T19:09:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese Marcelo Jose de Almeida.pdf: 12608090 bytes, checksum: 22ed921ba735815e050ee89c203a02ff (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-02-25 / Sistemas Multiagente (SMA) tem se apresentado como uma abordagem eficiente no estudo de comportamentos inteligentes, bem como um importante paradigma de desenvolvimento de software distribuído e complexo. No entanto, a validação de seus produtos quase sempre é feita por meio de testes isolados, o que compromete o valor de seus resultados do ponto de vista científico. Uma solução para essa limitação é utilizar benchmarks, os quais são meios sistemáticos e rigorosos para estudar, planejar e incrementar técnicas e teorias por meio da comparação dos trabalhos desenvolvidos. No contexto da pesquisa científica, eles funcionam como instrumentos de validação, possibilitando medir o progresso de áreas onde os critérios de sucesso não são formais. Com o objetivo de demonstrar sua viabilidade na pesquisa em SMA, desenvolvemos um benchmark denominado PMAOE (Event Oriented MultiAgent Patrolling) baseado no problema da patrulha, o qual vem despertando atenção crescente da comunidade de SMA e Robótica. Uma vez que benchmarks ainda são desenvolvidos informalmente, desenvolvemos também um processo a fim de auxiliar pesquisadores a conduzir seu desenvolvimento de maneira sistemática.

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo8981_1.pdf: 1833655 bytes, checksum: bfe55ce09953ef34dba4a7fc22abe541 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / O problema de se visitar diversos pontos de interesse em uma região é chamada de patrulhamento. Há diversos problemas do nosso cotidiano que envolvem a necessidade de se controlar, localizar ou observar determinados recursos ou situações localizados em lugares estratégicos. O principal problema é que normalmente os recursos para se efetuar estas visitas são escassos, e as visitas devem ser realizados no menor intervalo possível. Um exemplo típico é o controle de focos de doenças em uma cidade em seus diversos bairros. Este problema vem sendo objeto de estudos de diversos pesquisadores, contudo, eles têm se limitado a ambientes onde todos os pontos de interesse têm a mesma prioridade. Na vida prática temos diversos exemplos onde isso não acontece. O objetivo deste trabalho é examinar como soluções existentes para o problema da patrulha se comportam em ambientes com regiões de diferentes prioridades e propor a melhoria de algumas destas soluções para se comportarem de forma mais eficiente nestes tipos de ambiente

La presente investigación surgió de la necesidad de atender el desarrollo de las capacidades matemáticas que le permitan al estudiante estar en condiciones de responder a los desafíos que presenta la sociedad; también se consideró relevante el aprovechamiento de las computadoras disponibles en el centro educativo para apoyar la enseñanza. El objetivo que se planteó buscaba mejorar el proceso de enseñanza de matemática en estudiantes de segundo grado. Para elaborar la propuesta tecnológica se hizo uso de la metodología MAS-CommonKADS para el desarrollo de sistemas multiagente, que propone un ciclo de vida compuesto por: conceptuación, análisis, diseño, codificación y prueba, integración, operación y mantenimiento. A través de dicho ciclo de vida se desarrollaron una serie de modelos. La propuesta tecnológica consistió en un ambiente colaborativo de aprendizaje basado en un sistema multiagente operado mediante web, que requirió para la implementación de los agentes el uso de la plataforma Jade y el lenguaje java. Tras la ejecución de la investigación se llegó a la conclusión de que el ambiente colaborativo de aprendizaje favoreció los logros aritméticos de los estudiantes y la resolución de problemas propuestos, también permitió reducir tiempos en la entrega de información académica a los padres de familia. Por último, significó un incremento en los medios para informar a los padres de familia sobre el desempeño académico de los estudiantes. / Tesis

La presente investigación surgió de la necesidad de atender el desarrollo de las capacidades matemáticas que le permitan al estudiante estar en condiciones de responder a los desafíos que presenta la sociedad; también se consideró relevante el aprovechamiento de las computadoras disponibles en el centro educativo para apoyar la enseñanza. El objetivo que se planteó buscaba mejorar el proceso de enseñanza de matemática en estudiantes de segundo grado. Para elaborar la propuesta tecnológica se hizo uso de la metodología MAS-CommonKADS para el desarrollo de sistemas multiagente, que propone un ciclo de vida compuesto por: conceptuación, análisis, diseño, codificación y prueba, integración, operación y mantenimiento. A través de dicho ciclo de vida se desarrollaron una serie de modelos. La propuesta tecnológica consistió en un ambiente colaborativo de aprendizaje basado en un sistema multiagente operado mediante web, que requirió para la implementación de los agentes el uso de la plataforma Jade y el lenguaje java. Tras la ejecución de la investigación se llegó a la conclusión de que el ambiente colaborativo de aprendizaje favoreció los logros aritméticos de los estudiantes y la resolución de problemas propuestos, también permitió reducir tiempos en la entrega de información académica a los padres de familia. Por último, significó un incremento en los medios para informar a los padres de familia sobre el desempeño académico de los estudiantes.

Orientador: Mario Augusto Bertella / Banca: Alexandre Sartoris Neto / Banca: Roseli da Silva / Resumo: A modelagem macroeconômica tem estado sob intenso escrutínio desde a Crise Financeira de 2007-2008, quando graves deficiências foram expostas na metodologia DSGE. Embora muitas dessas críticas tenham sido injustas ou desinformadas, elas enfatizaram a necessidade de considerar formas alternativas de modelagem macroeconômica e aprimorar abordagens estabelecidas, a fim de torná-las mais úteis para a compreensão de um mundo em recessão. Nesse sentido, argumentamos que explorar a diversidade na modelagem macroeconômica pode beneficiar a profissão e produzir resultados importantes em relação à formulação de políticas macroeconômicas. Uma maneira de explorar a diversidade na macroeconomia é investigar sistematicamente tanto os modelos DSGE quanto os modelos baseados em agentes, revelando suas forças e limitações relativas, e combinando essas duas abordagens diferentes, a fim de que possamos aprender uma com a outra e talvez produzir um modelo híbrido. Este trabalho dá o primeiro passo rumo a esse desafio. Acreditamos que uma abordagem interdisciplinar pode ajudar não só toda a agenda da pesquisa macroeconômica, mas também beneficiar a sociedade como um todo, permitindo a implementação de medidas políticas mais eficazes e aumentando a capacidade dos economistas em modelar a heterogeneidade social em um mundo complexo e em constante evolução. / Abstract: Macroeconomic modelling has been under intense scrutiny since the Financial Crisis of 2007-2008, when serious shortcomings were exposed in the DSGE methodology. Although many of these criticisms were unfair or uninformed, they did highlight the need of considering alternative forms of macroeconomic modelling and enhancing established approaches in order to make them more useful for understanding a world in recession. In this sense, we argue that exploiting diversity in macroeconomic modelling can benefit the profession and yield more fruitful developments regarding the formulation of macroeconomic policy. One way of exploring diversity in macroeconomics is by investigating systematically both the DSGE and the Agent-Based models, revealing their relative strengths and limitations, and combining these two different approaches, so that we can explore what one can learn from the other and perhaps yield a hybrid model. This work takes the first step towards this ultimate achievement. We believe that an interdisciplinary approach may help not only the entire macroeconomic research agenda, but also benefit society as a whole, allowing the implementation of more effective policy measures and by increasing the ability of economists to model social heterogeneity in a complex-evolving world. / Mestre

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2318_TeseDoutoradoJoseFranciscodeMagalhaesNetto.pdf: 2774590 bytes, checksum: f669b388bd32f559007b278b76e16ef4 (MD5) Previous issue date: 2006-09-29 / Nos dias de hoje os sistemas computacionais são povoados por uma variedade de componentes naturais e sintéticos, integrados de forma cada vez mais intensa pelas novas tecnologias como a Internet e redes sem fio. A integração de pessoas, programas e máquinas pode resultar em melhores serviços para pessoas e para a comunidade. Entretanto, esta integração é um desafio, que, por ser novo e cada vez mais presente devido ao grande avanço da capacidade das máquinas, apresenta dificuldades práticas de realização. Para abordar a solução deste desafio, esta tese apresenta uma arquitetura para ambientes dotados de agentes heterogêneos que objetiva a criação de um ambiente denominado Ambiente Virtual de Convivência. O referencial teórico deste trabalho está centrado em Sistemas Multiagente e Ontologias. O Ambiente Virtual de Convivência apóia comunidades virtuais que são compostas, além dos agentes heterogêneos, por um tipo especial de agente denominado clone. A proposta inclui uma ontologia e uma metodologia para aplicação desta arquitetura. Como exemplos da aplicabilidade da arquitetura, ontologia e metodologia propostas, foram desenvolvidos os ambientes Casa Inteligente, destinado à simulação de interação entre pessoas, serviços e aparelhos domésticos, e um ambiente denominado AVAX (Ambiente Virtual para Aprendizagem de Xadrez), destinado a apoiar as interações e a aprendizagem em uma comunidade de praticantes de Xadrez.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2355_TeseDoutoradoLiviaLopesAzevedo.pdf: 3253912 bytes, checksum: db0943aa28cbfc442995960e11eb8ec2 (MD5) Previous issue date: 2007-12-21 / Nos últimos anos o estudo de sistemas complexos tem atraído a atenção de pesquisadores em várias áreas do conhecimento, devido ao crescente interesse na forma de organização dos sistemas. Exemplos de sistemas complexos estão presentes numa variedade de situações que vivenciamos e têm sido amplamente estudados através da modelagem de simulação multiagente. Entretanto, existe uma lacuna entre os ambientes para estudo de sistemas complexos e os usuários que deles fazem uso. Esta tese apresenta a proposta de um ambiente, denominado AProSiMA, que possibilita a usuários leigos em programação construir seus próprios modelos de simulação multiagente. O ambiente tem ainda como proposta geral propiciar o processo de resolução cooperativa de problemas. Para tanto disponibiliza aos usuários: acesso à recuperação de informação e mecanismos para localizar especialistas que podem estar geograficamente distribuídos e convidá-los para trabalhar de modo cooperativo na busca de solução para o problema; espaço compartilhado para a discussão e formalização das estratégias de resolução de problemas; mecanismos de direcionamento de perguntas e respostas aos especialistas, formação de grupos cooperados e mecanismos de comunicação que suportem o trabalho cooperativo.

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-12T19:16:13Z No. of bitstreams: 2 Tese Pablo Sampaio.pdf: 2463452 bytes, checksum: bb5fd973dbaf08d806cb0167b8eadd4c (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T19:16:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese Pablo Sampaio.pdf: 2463452 bytes, checksum: bb5fd973dbaf08d806cb0167b8eadd4c (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-03-06 / Nos últimos anos, houve um aumento singificativo do interesse por Problemas de Patrulha Multiagente (MAP). No entanto, existem algumas barreiras que impedem o amadurecimento das pesquisas. A principal barreira é a falta de consenso sobre a definição padrão desse problema, o que torna os resultados de trabalhos diferentes incomparáveis em diversos níveis. Por isso, propomos uma formulação chamada de Patrulha Temporal Multiagente (MATP), que unifica muitas das formulações de MAP que assumem conhecimento do mundo mais restrito. Com base na MATP, fazemos uma análise teórica profunda de medidas de desempenho antigas e novas e de como elas se relacionam com certos requisitos de desempenho. Também propomos uma Taxonomia da MATP que separa casos da MATP que são significativamente diferentes entre si. Essa taxonomia também foi usada para criar um mapeamento dos casos mais e menos estudados, servindo como guia para as próximas pesquisas. Também propomos uma nova família de estratégias para MATP, chamadas de estratégias gravitacionais, inspiradas na lei de gravitação da Física. Por fim, propomos um benchmark baseado na MATP, que foi usado para comparar as novas estratégias com outras estratégias relevantes da literatura.