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.

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.