Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 431859.pdf: 2759990 bytes, checksum: fa20747a2a72b25f8fa46fc63e2a9a14 (MD5) Previous issue date: 2009-12-21 / Os Sistemas Multiagentes t?m apresentado grande crescimento na ?rea de desenvolvimento de software como um paradigma promissor para enfrentar a complexidade dos cen?rios atuais de tecnologia da informa??o. Muitas abordagens surgem no intuito de consolidar formas e meios de desenvolver um SMA, que podem ser classificadas como Metodologias, Linguagens de Modelagem e Plataformas de Implementa??o. Al?m disso, alguns trabalhos s?o propostos como tentativa de unificar os conceitos envolvidos e as nota??es que simbolizam estes conceitos, havendo uma gama enorme de simbologias divergentes e muitos conceitos em comuns entre estas abordagens. Este trabalho apresenta compara??es entre estes conceitos e nota??es visuais no intuito de encontrar um meio de mapear estas abordagens, mostrando suas diverg?ncias e converg?ncias. Como um primeiro passo no sentido da unifica??o, esse trabalho estende o Meta-modelo de Representa??o Interna de Agentes para permitir o mapeamento completo da metodologia Tropos. Assim, demonstra-se como um metamodelo pode prover a interoperabilidade entre diferentes abordagens desvinculando a cria??o de um SMA das exig?ncias de espec?ficas metodologias ou linguagens de modelagem. Tamb?m ? gerado um esqueleto de c?digo fonte a partir deste meta-modelo para o framework SemantiCore atrav?s de um prot?tipo, sendo poss?vel estend?-lo para que suporte a gera??o de c?digo-fonte para qualquer plataforma de implementa??o. Este processo de mapeamento e gera??o de c?digo ? demonstrado atrav?s da aplica??o de um exemplo presente da literatura da ?rea

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 432344.pdf: 7745788 bytes, checksum: 549c47b2ba7b1705f384c25f11f7866d (MD5) Previous issue date: 2011-03-28 / A tecnologia de agentes ? cada vez mais citada como uma abordagem atrativa para o desenvolvimento de aplica??es em ambientes pervasivos [Gun08b]. No entanto, a maioria das plataformas dispon?veis ap?ia apenas a cria??o de agentes capazes de lidar com um conjunto limitado de situa??es (os agentes precisam ser reprogramados quando se deparam com situa??es n?o previstas). A dificuldade de produzir software para ambientes complexos como o pervasivo vem justamente do fato de o projetista n?o poder prever todas as circunst?ncias em que a aplica??o poder? ser usada, e tomar todas as decis?es em tempo de projeto. Assim, ? necess?rio desenvolver agentes que consigam aprender e se adaptar de forma a satisfazer as condi??es de um novo ambiente, ou de um novo contexto. Considerando essa necessidade, o objetivo desta pesquisa ? propor uma arquitetura para a cria??o de agentes adaptativos ao contexto - a arquitetura K2. De fato, a id?ia ? disponibilizar uma arquitetura que permita a modifica??o de partes de elementos estruturais de um agente de software, adaptando o seu comportamento e estrutura de acordo com as mudan?as percebidas no contexto em que o agente est? inserido. Uma das caracter?sticas da arquitetura proposta ? a separa??o do comportamento adaptativo do comportamento padr?o do agente. Para tanto, s?o criados elementos chamados de adaptadores, cuja implanta??o ? feita com programa??o orientada a aspectos. Para demonstrar a aplicabilidade da arquitetura desenvolvida, tr?s exemplos de uso s?o apresentados

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 388545.pdf: 3555230 bytes, checksum: 87b9634f4c7e4233e5b4658ee7cdd9f2 (MD5) Previous issue date: 2007-01-24 / Toda vez que um agente de software adquire conhecimento pela experi?ncia ou pela absor??o de novos conceitos ? necess?rio controlar quais s?o os conhecimentos que o agente domina, ou seja, ? necess?rio gerir seu conhecimento. Sabendo-se que um processo de Gest?o de Conhecimento serve como um controlador dos recursos de conhecimento de uma organiza??o, auxiliando a encontrar, organizar e compartilhar o conhecimento, o presente trabalho utilizou-se das partes deste processo para desenvolver um framework para a organiza??o do conhecimento de agentes de software, onde o conhecimento ? estruturado por meio de ontologias. O framework proposto permite aos agentes capturar conhecimento para a execu??o de suas tarefas e tamb?m compartilhar o conhecimento dispon?vel para que ele possa ser reusado por outros agentes do sistema. O entendimento e uso de ontologias e motores de infer?ncia s?o caracter?sticas fundamentais em aplica??es que objetivam utilizar o framework proposto, pois, al?m de estruturar o conhecimento dispon?vel, ontologias s?o utilizadas na representa??o do conte?do de mensagens e dos objetivos dos agentes.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 448316.pdf: 3103458 bytes, checksum: b271ba4f6806f788988fdb8c59e61efc (MD5) Previous issue date: 2013-03-07 / In recent years, much research and development effort has been directed towards the fields of ubiquitous computing and multi-agent systems. Further progress is needed for taking full advantage of such technologies in order to provide a degree of intelligence, flexibility, and abstraction in building ubiquitous applications. This work presents the design of a programming language for the development of ubiquitous multi-agent applications. The language aims to define ubiquitous concepts at the same level of abstraction as multi-agent systems concepts, where important ubiquity concepts such as locations and devices are first-class abstractions. The design of the language was based on FAML, a generic meta-model for MAS development, and also draws upon some of the fundamental features of agent-oriented programming languages. / Nos ?ltimos anos muitos esfor?os em pesquisas e desenvolvimento tem sido direcionados para a ?rea de computa??o ub?qua e sistemas multiagentes (SMAs). O avan?o nessas ?reas ? necess?rio para obter vantagem na utiliza??o de suas tecnologias a fim de prover intelig?ncia, flexibilidade e novas abstra??es na constru??o de aplica??es ub?quas. Nesse contexto ? onde a intelig?ncia artificial e as t?cnicas de sistemas multiagentes desempenhar?o um papel importante. Este trabalho apresenta a constru??o de uma linguagem de programa??o para aplica??es multiagentes ub?quas. A linguagem define conceitos de ubiquidade no mesmo n?vel de abstra??o dos conceitos de sistemas multiagentes, onde conceitos importantes de ubiquidade como localiza??o e dispositivos s?o abstra??es de primeira ordem. O projeto da linguagem baseia-se no metamodelo FAML, um metamodelo gen?rico para o desenvolvimento de SMAs, e tamb?m em funcionalidades essenciais de linguagens de programa??o orientadas a agentes.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 451616.pdf: 18264447 bytes, checksum: 02e74b31d71030af5f9b0355ff4fef90 (MD5) Previous issue date: 2013-03-15 / There currently are approximately 16 million of unique (non-redundant) protein sequences in the GenBank. In the PDB, we can only find about 89,000 three-dimensional (3-D) protein structures and only 1,393 different SCOP protein folds. Thus, there is a huge gap between our ability to generate protein sequences and that of solving 3-D structures of proteins with unique, novel folds. This gap has been reduced with the aid from structural bioinformatics by addressing the problem of how a protein reaches its 3-D structure starting only from its amino acid sequence. This is called the protein structure prediction (PSP) problem. Thermodynamics considerations presented by Christian Anfinsen and co-workers in 1973 have it that a protein native structure is the one that minimizes its global free energy. Hence, we can treat the PSP problem as a minimization one within an NP-complete class of computation complexity. Several techniques have been used to predict the 3-D structure of proteins. In this work we supplement these techniques by adding artificial intelligence concepts still not much exploited in bioinformatics. More specifically, we propose a framework, based on an ab initio approach, of a cooperative hierarquical multi-agent system guided by a Simulated Annealing and a Monte Carlo scheme to address the PSP problem. Our multi-agent system has as input the protein amino acid sequence. Amino acids are represented by two agents: The C-Alpha agent (in lieu of the C alpha carbon atom) and the CBeta agent (in lieu of the side chain centroid). These Amino Acid agents can interact with each other. There are two other agents: one coordinates the Amino Acid agents; the other coordinates the protein system. The multi-agent system was created using the NetLogo platform. A clustering protocol was implemented for obtaining each simulation representant model. The results were compared with published papers regarding similar methodology and the use of Multi-Agent Systems to address the Protein Structure Prediction Problem. We present partial results which are encouraging for mini proteins. / Atualmente existem aproximadamente 16 milh?es de sequ?ncias ?nicas de prote?nas (n?o redundantes) no GenBank. Entretanto, no PDB, podemos encontrar apenas cerca de 85.000 estruturas tridimensionais (3D) de prote?nas das quais apenas 1.393 possuem dobramento SCOP diferentes. Existe ent?o uma grande lacuna entre nossas atuais habilidades no que se trata de gerar sequ?ncias de prote?nas e nossas habilidades em resolver estruturas 3D de prote?nas com novos dobramentos. Essa lacuna vem sendo reduzida com a ajuda da bioinform?tica estrutural por meio do endere?amento do problema de como uma prote?na alcan?a sua estrutura 3D partindo-se apenas de sua sequencia de amino?cidos. Esse ? conhecido como o Problema PSP, do ingl?s Protein Structure Prediction Problem. Considera??es termodin?micas apresentadas por Christian Anfinsen e colaboradores em 1973 deram inicio a uma forma de abordar o problema que hoje ? conhecida como a hip?tese de Anfinsen, a qual afirma que a estrutura nativa de uma prote?na ? aquela que minimiza sua energia global livre. Podemos ent?o, tratar o problema PSP como um problema de minimiza??o, tendo em mente ser um problema de complexidade NP-Completo. Neste s?o utilizados conceitos adventos da intelig?ncia artificial at? hoje n?o muito explorados na bioinform?tica. Mais especificamente, propomos um arcabou?o baseado em uma abordagem ab initio, envolvendo um sistema multi-agente hierarquicamente cooperativo e guiado por um esquema baseado no m?todo de Monte Carlo e de Arrefecimento Simulado, a fim de obter-se a otimiza??o de uma fun??o de energia. O sistema multi-agente tem como entrada apenas a sequencia de amino?cidos das prote?nas. Cada amino?cido ? representado por dois agentes: O agente C-Alfa (correspondendo o ?tomo C alfa) e um agente C-Beta (correspondendo ao centroide da cadeia lateral do amino?cido). Esses agentes amino?cidos interagem entre si. Existem dois outros tipos de agentes: um coordena os agentes Amino?cidos (C-Alfa e CBeta) e outro coordena o sistema por inteiro. O sistema multi-agente foi criado utilizando a plataforma NetLogo. Um protocolo de clusteriza??o foi desenvolvido para a obten??o da estrutura modelo de cada simula??o e os resultados foram comparados com a literatura no que se trata de PSP e multi-agentes e se mostraram promissores.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 458673.pdf: 3080106 bytes, checksum: 9e7d54d363eba0c316926ded1626fd2b (MD5) Previous issue date: 2014-02-24 / Buscando enfrentar os desafios de gerar energia de forma mais limpa, novas t?cnicas precisam ser desenvolvidas tanto para a produ??o de eletricidade com baixa emiss?o de g?s carb?nico quanto otimizar a distribui??o e consumo de energia existente. T?cnicas foram desenvolvidos especificamente para combater este ?ltimo desafio. Nossa pesquisa tem como objetivo contribuir para melhorar a efici?ncia do uso de energia em uma resid?ncia modelando os eletrodom?sticos como um sistema multi agentes (MAS). Modelamos este sistema como uma organiza??o virtual em que os agentes formam grupos e hierarquias e seguem espec?ficas regras de comportamento. Este modelo visa minimizar o consumo de energia, enquanto alcan?a um equil?brio entre o conforto do usu?rio e o custo da energia, al?m de limitar picos de demanda de energia. / In order to address the challenges of greener energy generation, new techniques need to be developed both to generate electricity with lower emissions and to optimize energy distribution and consumption. Smart grid techniques have been developed specifically to tackle this latter challenge. Our research aims to contribute to improve the efficiency of energy use within a single household by modeling appliances as a multi agent system (MAS). We model this system as a virtual organization in which agents form groups and hierarchies and follow specific behavioral rules. This model seeks to minimize energy consumption while reaching a tradeoff between user comfort, energy cost and limiting peak energy usage.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 465377.pdf: 1289141 bytes, checksum: ec3a0e7b08e9b0fe0c681f6e98f13688 (MD5) Previous issue date: 2014-03-21 / Planejamento automatizado ? uma capacidade importante de se ter em agentes inteligentes. J? foi realizada uma extensa pesquisa em planejamento para um ?nico agente, por?m planejamento multiagente ainda n?o foi totalmente explorado, principalmente por causa do alto custo computacional encontrado nos algoritmos para planejamento multiagente. Com o aumento na disponibilidade e o avan?o t?cnol?gico de sistemas distribu?dos, e mais recentemente de processadores multin?cleos, novos algoritmos de planejamento multiagente tem sido desenvolvidos, como por exemplo o algoritmo MAP-POP, que neste trabalho ? integrado com o framework de sistemas multiagente JaCaMo. Este trabalho fornece capacidades para planejamento multiagente offline como parte de um framework para desenvolvimento de sistemas multiagentes. Esse framework suporta problemas multiagente complexos baseados em programa??o orientada a agentes. Em s?ntese, a principal contribui??o deste trabalho ? fornecer aos desenvolvedores uma implementa??o inicial do sistema multiagente para um determinado cen?rio, baseado nas solu??es encontradas pelo planejador MAP-POP, a qual pode aindar ser expandida pelo desenvolvedor para se tornar um sistema multiagente completo e bem desenvolvido. / Automated planning is an important capability to have in intelligent agents. Extensive research has been done in single-agent planning, but so far planning has not been fully explored in multiagent systems because of the computational costs of multi-agent planning algorithms. With the increasing availability of distributed systems and more recently multi-core processors, several new multi-agent planning algorithms have been developed, such as the MAP-POP algorithm, which we integrate into the JaCaMo multi-agent system framework. Our work provides offline multi-agent planning capabilities as part of a multi-agent system development framework. This framework supports complex multi-agent problems based on agent-oriented programming. In summary, the main contribution of this work is to provide the developers with an initial multiagent system implementation for a target scenario, based on the solutions found by the MAPPOP multi-agent planner, and on which the developer can work further towards a fully-fledged multi-agent system.

Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2015-09-24T14:02:01Z No. of bitstreams: 1 475171 - Texto Completo.pdf: 23619666 bytes, checksum: 28243e1337b86bf3d0ef2cd45f2a0717 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-24T14:02:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 475171 - Texto Completo.pdf: 23619666 bytes, checksum: 28243e1337b86bf3d0ef2cd45f2a0717 (MD5) Previous issue date: 2015-03-27 / Argumentation appears in two main lines of research in the field of multi-agent systems: argumentation-based reasoning and argumentation-based dialogues. In this document we present an approach exploring both of those lines of research. First, we develop an argumentation-based reasoning mechanism in an agent-oriented programming language based on the BDI architecture. This reasoning mechanism is based on a defeasible logic formalism and the notion of defeasible semantics. Using that argumentation-based reasoning mechanism, agents can reason under uncertainty and can use arguments to supports their claims when engaging in multi-agent dialogues. Second, we give operational semantics to a set of speech acts found in the literature on argumentation-based dialogues. That semantics is also given in the context ofBDI-inspired agentorlented programming languages. Next, we define a protocol for argumentation-based dialogues for task reallocation, using the reasoning mechanism and the operational semantics. We prove that the protocol terminates and that it can reach ideal solutions under certain assumptions. Finally, we descrlbe an application domain used as case study, and we evaluate our work with some examples of real problems from that application scenario. / Argumenta??o aparece em duas principais linhas de pesquisa no campo de sistemas multi-agentes: racioc?nio baseado em argumenta??o e di?logos baseados em argumenta??o. Neste documento n?s apresentamos uma abordagem que explora essas duas linhas de pesquisa. Primeiro) n?s desenvolvemos um mecanismo de racioc?nio baseado em argumenta??o em uma linguagem de programa??o orientada a agentes, a qual ? baseada na arquitetura BDI. Este mecanismo de racioc?nio ? baseado no formalismo de defeasible logic e na no??o da sem?ntica defeasible. Usando este mecanismo de racioc?nio baseado em argumenta??o, agentes podem raciocinar sobre incertezas e podem usar argumentos para dar suporte ?s suas alega??es quando envolvidos em di?logos multiagentes. Segundo, n?s damos sem?ntica operacional para um conjunto de atos de fala encontrados na literatura de di?logos baseados em argumenta??o. Esta sem?ntica ? tamb?m dada no contexto de linguagens de programa??o orientada a agentes inspiradas pela arquitetura BDI. Al?m dissot n?s definimos um protocolo para di?logos baseados em argumenta??o para realoca??o de tarefas, considerando o mecanismo de racioc?nio e a sem?ntica operacional apresentados. Provou-se que o protocolo termina e que atinge solu??es ideais, dados alguns pressupostos desse trabalho. Finalmente, n?s descrevemos um dom?nio de aplica??o usado como estudo de caso, e avaliamos nosso trabalho com alguns exemplos de problemas reais dentro desse cen?rio da aplica??o.

Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2015-11-19T16:26:49Z No. of bitstreams: 1 476244 - Texto Completo.pdf: 2378601 bytes, checksum: 4c28a7ac36972e53ed94255e9583c2b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-19T16:26:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 476244 - Texto Completo.pdf: 2378601 bytes, checksum: 4c28a7ac36972e53ed94255e9583c2b2 (MD5) Previous issue date: 2015-03-11 / Programming multi-robot autonomous systems can be extremely complex without appropriate software development techniques to abstract hardware faults, as well as can be hard to deal with the complexity of software required the coordinated autonomous behavior. Real environments are dynamic and unexpected events may occur, leading a robot to unforeseen situations or even fault situations. This work presents a method of integration of Jason multi-agent system into ROS robotic framework. Through this integration, can be easier to describe complex missions by using Jason agent language and its resources, as well as abstracting hardware details from the decision-taken process. Moreover, software modules related to the hardware control and modules which have a high CPU cost are separated from the planning and decision-taken process in software layers, allowing plan and software modules reuse in different missions and robots. Through this integration, Jason resources such as plans reconsideration and contingency plans can be used in a way where they can enable the robot to reconsider its actions and strategies in order to reach its goals or to take actions to deal with unforeseen situations due the environment unpredictability or even some robot hardware fault. The presented integration method also allows the cooperation between multiple robots through a standardized language of communication between agents. The proposed method is validated by a case study applied in real robots where a robot can detect a fault in its hardware and diagnose it through the help of another robot, in a highly abstract method of cooperative diagnosis. / A programa??o de sistemas aut?nomos multi-rob? pode ser extremamente complexa sem o uso de t?cnicas de desenvolvimento de software apropriadas ? abstra??o de caracter?sticas de hardware, assim como pode ser dif?cil lidar com a complexidade de software necess?ria ao comportamento aut?nomo coordenado. Ambientes reais s?o din?micos e eventos inesperados podem ocorrer, levando um rob? a situa??es n?o previstas ou at? mesmo situa??es de falha. Este trabalho apresenta um m?todo de integra??o do sistema multi-agente Jason com o framework rob?tico ROS. Atrav?s desta integra??o, miss?es complexas podem ser mais facilmete descritas tendo em vista o uso da linguagem de agentes e seus recursos, bem como a abstra??o de detalhes de hardware do processo de tomada de decis?o. Al?m disso, m?dulos de software vinculados ao controle do hardware e m?dulos com alto consumo de recurso de CPU s?o separados das rotinas de planejamento e tomada de decis?o atrav?s de camadas de software, possibilitando o reuso de planos e m?dulos de software em diferentes miss?es e rob?s. Atrav?s desta integra??o, recursos do sistema multi-agente, tais como a reconsidera??o de planos e planos de conting?ncia, podem ser utilizados de forma a permitir que o rob? reavalie suas a??es e estrat?gias a fim de atingir seus objetivos ou tome a??es de forma a lidar com situa??es imprevistas diante da dinamicidade do ambiente ou quando falhas s?o detectadas no hardware do rob?. A integra??o permite ainda a coopera??o entre m?ltiplos rob?s atrav?s de uma linguagem de comunica??o padronizada entre agentes. O m?todo proposto ? validado atrav?s de um estudo de caso aplicado a rob?s reais onde um rob? pode detectar falhas em seu hardware e diagnostic?-las atrav?s da ajuda de outro rob?, em um m?todo cooperativo de diagn?stico altamente abstrato.

Dentro da Educação a Distância (EaD), os softwares de apoio como os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) são considerados recursos que favorecem a comunicação entre os atores envolvidos, permitindo a troca de informação. Atribuir Inteligência Artificial a esses AVAs, utilizando Sistemas Multiagentes (SMA) e uma forma de procurar que os mesmos tenham um bom desempenho e que seus recursos facilitem o processo de aprendizagem. Esse trabalho cont em um estudo sobre os principais AVAs existentes e sobre os métodos alternativos de integração de AVA com SMA. Ao analisar o estado da arte dos AVAs pode-se observar que todos trabalham como ferramentas de auxílio ao aluno, por em nenhum deles trabalha aspectos da gestão da EaD dando suporte aos aspectos relevantes da legislação dessa modalidade. Por esse motivo, essa Tese tem por objetivo a criação de um modelo de integração AVA-SMA que possa tornar o AVA MOODLE capaz de auxiliar os gestores da EaD em suas diferentes tarefas, com base na incorporação, ao mesmo, de um modelo de representação de legislação. Para realizar essa integração do modelo AVA-SMA orientado a Legislação foi desenvolvido um espec co modelo organizacional de Sistema Multiagente. Por m com base em um estudo de caso, ser a realizado simulações para veri car as funcionalidades do Modelo de Sistema AVA-SMA orientado a Legislação, proposto nesta Tese. / In Distance Learning (EaD), supporting software such as Virtual Learning Environments (VLE) are considered resources that favor communication between the actors involved, allowing the exchange of information. Assigning Arti cial Intelligence to these VLEs, using Multi-Agent Systems (MAS) is a way of ensuring they have a good performance and that its resources facilitate the learning process. This work contains a study on the major existing VLEs and on alternative methods to integrate VLE with MAS. When analyzing the state of the art of the VLEs it is possible to see that all of them work as aid tools for students, but none of them work on management aspects of distance learning that support the relevant aspects of the legislation for this type of education. Therefore, this thesis aims to create a VLE-MAS integration model that can make the VLE MOODLE able to help distance learning managers in their di erent tasks, based on incorporating a legislation representation model to it. To accomplish this integration of the legislation-oriented VLE-MAS model, a speci c Multi-Agent System organizational model was developed. At last, based on a case study, simulations will be conducted to verify the functionalities of the VLE-MAS System Model oriented to legislation, proposed in this thesis.