Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2015-12-17T16:33:56Z No. of bitstreams: 1 2015_WosleydaCostaArruda.pdf: 9296287 bytes, checksum: 948dd92adae694c04c1b0c23076481e6 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2015-12-17T17:05:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_WosleydaCostaArruda.pdf: 9296287 bytes, checksum: 948dd92adae694c04c1b0c23076481e6 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-17T17:05:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_WosleydaCostaArruda.pdf: 9296287 bytes, checksum: 948dd92adae694c04c1b0c23076481e6 (MD5) / Os RNAs não-codificadores (ncRNAs) constituem um importante subconjunto dos transcritos produzidos nas células dos organismos, pois afetam diversos processos celulares. Embora existam métodos computacionais bastante eficazes para identificar proteínas, a anotação de ncRNAs é hoje objeto de pesquisa intensa, pois suas características e sinais não são ainda completamente conhecidos. Neste contexto, nesta tese, apresentamos uma arquitetura para anotação de ncRNAs baseada no paradigma de Sistema Multiagente. A implementação do sistema, denominado de ncRNA-Agents, usa agentes colaborativos, em que cada agente tem conhecimento e raciocínio (simulando os de biólogos) sobre um aspecto específico de RNA, o que contribui para uma anotação curada de ncRNA, com qualidade associada e explicações baseadas nos resultados das ferramentas usadas pelo sistema para recomendar a anotação. Além disso, foram realizados três estudos de casos com os fungos Saccharomyces cerevisiae, Paracoccidioides brasilienses e Schizosaccharomyces pombe, para avaliar o desempenho do sistema quanto a sua capacidade de anotar ncRNAs conhecidos e de predizer novos ncRNAs. Acesso público a esta ferramenta está em http://www.biomol.unb.br/ncrna-agents. ______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Non-coding RNAs (ncRNAs) are an important subset of the transcripts produced in the cells of organisms, since they affect many cellular processes. Although there are efficient and fast computational methods to identify proteins, annotation of ncRNAs is now focus of intensive research once their characteristics and signals are not yet entirely known. In this context, in this thesis, we present an architecture for ncRNAs annotation based on the multi-agent system paradigm. The implementation of a system, called ncRNA-Agents, uses collaborative agents, where each agent has knowledge and reasonig (simulating biologists) about a specific aspect of RNA, which contributes to a curated ncRNA annotation, with associated quality and explanations based on the results of the tools used by the system to recommend the annotation. In addition, we performed three case studies with three fungi, Saccharomyces cerevisiae, Schizosaccharomyces pombe and Paracoccidioides brasiliensis, to evaluate the performance of the system and its ability to annotate known ncRNAs and predict new ncRNAs. This tool is publicly available at http://www.biomol.unb.br/ncrna-agents.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-02-23T11:49:20Z No. of bitstreams: 1 2015_LeonardoLuizBarbosaVieiraCruciol.pdf: 50854244 bytes, checksum: 0070371c612d974e47daebc4365ab3dc (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-02-25T12:37:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_LeonardoLuizBarbosaVieiraCruciol.pdf: 50854244 bytes, checksum: 0070371c612d974e47daebc4365ab3dc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-25T12:37:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_LeonardoLuizBarbosaVieiraCruciol.pdf: 50854244 bytes, checksum: 0070371c612d974e47daebc4365ab3dc (MD5) / A otimização de recursos no gerenciamento de tráfego aéreo é, por si só, um problema computacionalmente complexo. Durante o último ano, foi colocada em operação nos EUA uma evolução de alguns dos atuais programas de gerenciamento de tráfego aéreo, o Collaborative Trajectory Options Program (CTOP), pela Federal Aviation Administration. Esse programa faz parte da iniciativa Next Generation Air Transportation System e possibilita a melhoria dos resultados de negócio pelas companhias aéreas. Existe uma grande dificuldade pelas companhias aéreas, dada pela incerteza inerente ao complexo processo, na definição de quantas rotas devem ser enviadas para cada voo. O desenvolvimento de uma solução que trate de maneira dinâmica, quando o CTOP é iniciado, se mostrou computacionalmente complexa do ponto de vista da modelagem das informações a serem utilizadas. A utilização de uma estratégia errada pode gerar atrasos diversas vezes maiores. Existe uma solução para este problema, na qual foram utilizados algoritmos de busca greedy para apresentar as rotas com menor atraso para uma determinada companhia aérea envolvida no CTOP, porém esta solução não trata a incerteza envolvida ao serem assumidas premissas não reais. Assim, esta tese apresenta um modelo inovador que utiliza sistemas inteligentes para o tratamento de incertezas ao sugerir ao especialista quantas rotas deverão ser enviadas. O processo de disputa apresentado foi dividido em dois níveis. Primeiro, resolvido pelo modelo computacional Single Games for CTOP (SG-CTOP), como realizar a otimização dinâmica e automática do processo de disputa de slots disponíveis para múltiplas áreas restritas de fluxo durante a primeira rodada de negociações, no qual não existe qualquer conhecimento prévio dos seus concorrentes. Segundo, resolvido pelo modelo computacional Repeated Games for CTOP (RG-CTOP), como a estratégia de cada companhia irá afetar a estratégia da outra e possibilitar o aprendizado de reputações adaptando, assim, as estratégias utilizadas nas negociações anteriores. Os resultados alcançados pelos dois modelos se mostraram promissores para as companhias aéreas. Em dois estudos de caso foram gerados 20.000 negociações em CTOP, assim, retratando os mais diversos casos e estratégias utilizadas dentro do CTOP. O modelo SG-CTOP alcançou um desempenho superior, ou igual, em 97% dos casos, quando comparado com as melhores estratégias atuais, reduzindo em 537 horas de atrasos para uma determinada companhia. Quanto ao modelo RG-CTOP, foi alcançada uma taxa de melhoria aproximada de 21%, para uma determinada companhia aérea, ao se considerar o aprendizado e adaptação de estratégias frente aos seus concorrentes na disputa dos melhores slots. / The optimization of resources in air traffic management is a computationally complex problem. During the last year, the Collaborative Trajectory Options Program (CTOP) had started as an operational evolution of current air traffic management programs by Federal Aviation Administration in USA. This program is part of Next Generation Air Transportation System initiative and makes possible to improve airlines' business results. Airlines have a great issue to decide how many routes might be sent for each flight, because of the uncertainty in this complex process. The development of a solution that handle dynamically, as soon as CTOP has started, it was very complex considering the information modeling to be used. A wrong strategy could achieve delays several times greater. There is a solution for this problem, which used greedy algorithms to find out the routes with minimum delay for a specific airline in CTOP. However, this solution does not handle the uncertainty involved once some unreal assumptions are made. So, this thesis presents an innovation model to suggest how many routes should be sent by intelligent systems to handle uncertainties. The negotiation process was divided into two levels. First, using the computational model Single Games for CTOP (SG-CTOP), how to realize a dynamical and automatic optimization in the dispute process of available slots for multiple flow constrained areas during the first negotiation, which there is no previous knowledge about competitors. Second, using the computational model Repeated Games for CTOP (RG-CTOP), how the competitors' strategy could change the strategy of an airline and makes possible to learn by competitors' reputation, adjusting the past strategies. The achieved results by both computational models are promising for airlines. In the case studies, 20.000 CTOP negotiations were generated. Thus, it was studied several cases and strategies used in CTOP. The SG-CTOP achieved a performance better, or equal, in 97% of CTOP negotiations, when it was compared to others strategies, representing a delay reduction of 537 hours for the airline. The RG-CTOP achieved a rate improvement about 21% for an airline, when it was used a learning process by adapting its strategies against competitors to be allocated in better available slots.

Ao tentar agendar uma atividade que dependa da presença de outras pessoas, geralmente acabamos desperdiçando tempo precioso avaliando os possíveis horários e verificando se os mesmos são aceitos por todos envolvidos. Embora a modelagem e a resolução do problema de agendamento multiagente pareçam estar completamente entendidas e ainda diversos algoritmos possam ser encontrados na literatura, uma questão ainda existe: Como definir horários compatíveis para uma atividade compartilhada sem que os usuários tenham que manualmente escolher horários livres de seus calendários até que todos envolvidos aceitem um horário. A principal contribuição é um algoritmo chamado Descobridor Asíncrono de Horários (ATF) baseado no Rastreamento Asíncrono (ABT) que permite que aplicações encontrem horários compatíveis para atividades compartilhadas requerendo mínima intervenção manual dos usuários. Esta dissertação revisita o Problema Temporal Simples (STP) e a sua versão multiagente (MaSTP), demonstra como eles podem ser utilizados para resolver o problema de agentamentos e ao final apresenta o ATF, a avaliação experimental e a análise de complexidade. / In order to schedule an activity that depends on other people, we very often end up wasting precious time trying to find compatible times and evaluating if they are accepted by all involved. Even though modeling and solving multiagent scheduling problems seem completely understood and several algorithms can be found in the literature, one limitation still stands up: How to find a compatible time slot for an activity shared by many users without requiring the users themselves to spend time going through their calendar and choosing time slots until everybody agrees. The main contribution of this work is an algorithm called Asynchronous Time Finder (ATF) based on the Asynchronous Backtracking (ABT) that enables applications to find compatible times when scheduling shared activities among several users while requiring minimal user interaction. This dissertation starts by revisiting the Simple Temporal Problem (STP) and its multiagent version (MaSTP), it then shows how they can be used to solve the problem of managing agendas and then finally it presents the ATF giving an experimental evaluation and the analysis of its complexity.

Dissertação (mestrado)-Universidade de Brasília, Departamento de Ciência da Computação, 2009. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2011-11-07T12:36:39Z No. of bitstreams: 1 2009_BrunoWerneckPintoHoelz.pdf: 4633536 bytes, checksum: 8867267a2ff22f5a79c1af6a9656c13f (MD5) / Approved for entry into archive by Elzi Bittencourt(elzi@bce.unb.br) on 2011-11-29T14:12:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_BrunoWerneckPintoHoelz.pdf: 4633536 bytes, checksum: 8867267a2ff22f5a79c1af6a9656c13f (MD5) / Made available in DSpace on 2011-11-29T14:12:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_BrunoWerneckPintoHoelz.pdf: 4633536 bytes, checksum: 8867267a2ff22f5a79c1af6a9656c13f (MD5) / O exame pericial de sistemas computacionais e evidências digitais é uma tarefa complexa que exige habilidades altamente especializadas para identi car, coletar e analisar vestígios importantes para a investigação de um crime. Muitos são os desa os para a realização de um exame satisfatório, uma vez que os recursos humanos e materiais, bem como o tempo disponível, são na maioria das vezes muito limitados. Com isso, nem sempre é possível realizar um exame tão abrangente e completo quanto o desejado. Este trabalho propõe o desenvolvimento e a utilização de um Sistema Multiagente na realização de exames periciais de sistemas computacionais. O sistema proposto, denominado Multi-Agent Digital Investigation toolKit (MADIK), apresenta uma arquitetura baseada na estrutura hierárquica das organizações, dividida em quatro níveis: estratégico, tático, operacional e especializado. Os agentes localizados em cada um desses níveis trabalham de forma distribuída e cooperativa para examinar as evidências digitais relacionadas a uma investigação. Suas descobertas e recomendações são registradas em uma estrutura compartilhada de blackboard, permitindo ao especialista humano avaliar e revisar os resultados obtidos. A estrutura do blackboard permite também que os agentes realizem a correlação de suas descobertas. Este trabalho apresenta a proposta do Sistema Multiagente (SMA), a implementa ção de um protótipo e os resultados obtidos ao longo de vários experimentos. Os resultados obtidos foram muito positivos, com bons níveis de abrangência da análise do conteúdo das evidências e de correlação de vestígios, e com a redução do tempo total necessário para realização dos exames periciais quando comparados a um examinador humano utilizando as ferramentas forenses atuais em um cenário de recursos materiais e tempo limitados. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The forensic examination of computational systems is a complex task that demands highly specialized skills to identify, collect, and analyze evidence of interest to the investigation of a crime. Many are the challenges on the way to a satisfactory examination, since the resources, both human and material, as well as the time available, are often limited. So it's not always possible to perform an examination as complete as desired. This work proposes the use of a Multi-Agent System in the performing of forensic examination of computational systems. The proposed Multi-Agent System (MAS), named Multi-Agent Digital Investigation toolKit (MADIK) presents an architecture based on the hierarchical structure of organizations, divided into four layers: strategic, tactical, operational and specialized. The agents in each one of these layers work in a distributed and cooperative manner to examine the digital evidence related to the investigation. Their ndings and recommendations are placed in a blackboard shared structure, that allows the human specialist to evaluate and review the obtained results. The blackboard structure also allows other agents to correlate their ndings with others. This work presents the proposed system, a working prototype and the results obtained after a series of experiments. The obtained results where very positive, with good coverage levels in the digital evidence content analysis and correlation of ndings, as well as reduction in the time required to perform the forensic examination when compared to those obtained by a human examiner using the currently available forensic tools in a scenario of limited time and material resources.

Resumo não disponível.

O presente trabalho investiga a relação entre aprendizado e dinâmica em sistemas complexos multiagentes. Fazemos isso através de estudos experimentais em um cenário de racionalidade limitada que situa-se na interesecção entre Inteligência Artificial, Economia e Física Estatística, conhecido como “Minority Game”. Apresentamos resultados experimentais sobre o jogo focando o estudo do cenário sob uma perspectiva de Aprendizado de Máquina. Introduzimos um novo algoritmo de aprendizado para os agentes no jogo, que chamamos de aprendizado criativo, e mostramos que este algoritmo induz uma distribuição mais eficiente de recursos entre os agentes. Este aumento de eficiência mostra-se resultante de uma busca irrestrita no espaço de estratégias que permitem uma maximização mais eficiente das distâncias entre estratégias. Analisamos então os efeitos dos parâmetros deste algoritmo no desempenho de um agente, comparando os resultados com o algoritmo tradicional de aprendizado e mostramos que o algoritmo proposto é mais eficiente que o tradicional na maioria das situações. Finalmente, investigamos como o tamanho de memória afeta o desempenho de agentes utilizando ambos algoritmos e concluímos que agentes individuais com tamanhos de memória maiores apenas obtém um aumento no desempenho se o sistema se encontrar em uma região ineficiente, enquanto que nas demais fases tais aumentos são irrelevantes - e mesmo danosos - à performance desses agentes.

Este texto apresenta a tese de doutorado em Ciência da Computação na linha de pesquisa de Inteligência Artificial, dentro da área de IAD – Inteligência Artificial Distribuída (mais especificamente os Sistemas Multiagentes – SMA). O trabalho aborda a formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na web, através da utilização de técnicas de Inteligência Artificial. O trabalho apresenta a definição e implementação de uma arquitetura de agentes modelados com algoritmos genéticos, integrada a um ambiente colaborativo de aprendizagem, o TelEduc. Inicialmente faz-se um breve estudo sobre as áreas envolvidas na tese: Informática na Educação, Educação a Distância, Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Distribuída e Inteligência Artificial Aplicada à Educação. Abordam-se, também, as áreas de pesquisa que abrangem os Sistemas Multiagentes e os Algoritmos Genéticos. Após este estudo, apresenta-se um estudo comparativo entre ambientes de ensino e aprendizagem que utilizam a abordagem de agentes e a arquitetura proposta neste trabalho. Apresenta-se, também, a arquitetura de agentes proposta, integrada ao ambiente TelEduc, descrevendo-se o funcionamento de cada um dos agentes e a plataforma de desenvolvimento. Finalizando o trabalho, apresenta-se o foco principal do mesmo, a formação de grupos colaborativos, através da implementação e validação do agente forma grupo colaborativo. Este agente, implementado através de um algoritmo genético, permite a formação de grupos colaborativos seguindo os critérios estabelecidos pelo professor. A validação do trabalho foi realizada através de um estudo de caso, utilizando o agente implementado na formação de grupos colaborativos em quatro turmas de cursos superiores de Informática, na Região Metropolitana de Porto Alegre, em disciplinas que envolvem o ensino de programação de computadores.

Embora haja muitas pesquisas na área de teamwork, o desenvolvimento de times de agentes para ambientes complexos continua sendo um desafio, especialmente se esses ambientes possuem requisitos de tempo-real. Muitas ferramentas foram desenvolvidas, mas não existe uma bala de prata e aquelas mais gerais possuem sérios problemas com o requisito de tempo-real. Este trabalho introduz uma nova ferramenta baseada em proxy, usando a teoria de Joint Intentions, que ajuda agentes a serem membros de uma equipe dentro de um ambiente parcialmente observável, dinâmico, estocástico e com requisitos de tempo-real. Os experimentos de validação dessa ferramenta são executados no jogo de computador Unreal Tournament 2004, que fornece um ambiente com tais características. / Although there are many researches in teamwork, the development of agent teams for complex environments still presents many challenges, especially if these environments have real-time requirements. Many tools have been developed, but there is not a silver bullet, and the most general tools have serious problems with real-time requirements. This paper introduces a new proxy-based tool, based on Joint Intentions, to help agents to be a teammate in partilly observable, dynamic and stochastic environments with real-time requirements. The validation experiments for this proxy were performed in the computer game Unreal Tournament 2004, that provides an environment with such features.

Ao tentar agendar uma atividade que dependa da presença de outras pessoas, geralmente acabamos desperdiçando tempo precioso avaliando os possíveis horários e verificando se os mesmos são aceitos por todos envolvidos. Embora a modelagem e a resolução do problema de agendamento multiagente pareçam estar completamente entendidas e ainda diversos algoritmos possam ser encontrados na literatura, uma questão ainda existe: Como definir horários compatíveis para uma atividade compartilhada sem que os usuários tenham que manualmente escolher horários livres de seus calendários até que todos envolvidos aceitem um horário. A principal contribuição é um algoritmo chamado Descobridor Asíncrono de Horários (ATF) baseado no Rastreamento Asíncrono (ABT) que permite que aplicações encontrem horários compatíveis para atividades compartilhadas requerendo mínima intervenção manual dos usuários. Esta dissertação revisita o Problema Temporal Simples (STP) e a sua versão multiagente (MaSTP), demonstra como eles podem ser utilizados para resolver o problema de agentamentos e ao final apresenta o ATF, a avaliação experimental e a análise de complexidade. / In order to schedule an activity that depends on other people, we very often end up wasting precious time trying to find compatible times and evaluating if they are accepted by all involved. Even though modeling and solving multiagent scheduling problems seem completely understood and several algorithms can be found in the literature, one limitation still stands up: How to find a compatible time slot for an activity shared by many users without requiring the users themselves to spend time going through their calendar and choosing time slots until everybody agrees. The main contribution of this work is an algorithm called Asynchronous Time Finder (ATF) based on the Asynchronous Backtracking (ABT) that enables applications to find compatible times when scheduling shared activities among several users while requiring minimal user interaction. This dissertation starts by revisiting the Simple Temporal Problem (STP) and its multiagent version (MaSTP), it then shows how they can be used to solve the problem of managing agendas and then finally it presents the ATF giving an experimental evaluation and the analysis of its complexity.

Com a proliferação de computadores pessoais e a popularização da Internet, as novas tecnologias da comunicação começam a provocar impactos no setor educacional, com a promessa de construção de cenários inovadores, apoiados em diferentes formas de educação baseada na Web. Estas inovações tecnológicas aplicadas ao ensino caracterizam a intensificação dos processos de educação à distância como uma das tendências mais marcantes desse final de milênio. A tendência destas inovações é crescer e juntamente com a Internet contribuir para a melhoria do ensino e/ou aprendizagem a distância. A Educação à Distância (EAD) tem sido um termo usado para qualquer forma de estudo em que os alunos não estejam em contato direto com seu professor. Este tipo de ensino pode ser considerado como uma alternativa educacional capaz de propiciar a ampliação de oportunidades educativas, através de programas de qualidade. Atualmente, para desenvolver ambientes para o ensino a distância são utilizados os conceitos de Inteligência Artificial Distribuída, mais precisamente o conceito de sistemas multiagentes, com a finalidade de aprimorar e monitorar o ensino através da Internet. O sistema AME-A proposto por D’Amico é um exemplo de ambiente que utiliza a tecnologia de multiagentes. Ele é constituído de vários agentes inteligentes que atuam de forma concorrente e comunicam-se através de mensagens. Dessa maneira, transformam o sistema em um conjunto de agentes cooperantes em busca de um objetivo que é o de ensinar e/ou aprender. Este trabalho tem como objetivo utilizar o estudo e a abordagem de modelagem do sistema de ensino/aprendizagem definido por D’Amico no que se refere ao agente ferramentas para o professor. Propõe-se a desenvolver uma ferramenta que irá auxiliar o professor na distribuição de seus conhecimentos na Internet, armazenando as informações inseridas pelo professor bem como fornecer orientações a respeito de determinadas operações que o sistema realiza. Estas orientações também apresentam como foco os seguintes fatores: descrição da importância da motivação e interatividade num curso a distância, sugestões de metodologias de ensino que o professor pode usar nas suas aulas, orientações a respeito de avaliação do aprendizado do aluno, dicas sobre conteúdos de materiais complementares às aulas e por fim, menciona exemplos de ferramentas em modo texto e multimídia que podem ser utilizadas para comunicação.