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.

O contexto desta tese é a Inteligência Artificial aplicada à Educação, especificamente a área dos Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Apesar das características multidisciplinares e interdisciplinares, a preocupação maior do trabalho se dá quanto aos aspectos computacionais. A multidisciplinaridade está na relação entre os aspectos educacionais, filosóficos e psicológicos inerentes a toda construção de um software educacional, e a interdisciplinaridade acontece no relacionamento da IA com a Informática na Educação. Esta tese propõe o uso de aspectos afetivos como apoio à decisão de ação por parte de um STI. As nossas hipóteses fundamentais são: um sistema de ensino e aprendizagem computacional deve levar em consideração fatores afetivos tornando mais flexível a interação; e a arquitetura de um sistema computacional de interação em tempo real com agentes humanos deve prever explicitamente, em sua arquitetura básica, as crenças e o raciocínio afetivos. Para demonstrar essas idéias, foi definida uma arquitetura para apoiar um STI de modo a reconhecer alguns fatores afetivos, representativos de estratégias de ação de agentes humanos em interação com sistemas. Esse reconhecimento é realizado através de construções retiradas dos comportamentos observáveis do agente humano em contextos determinados. A arquitetura prevê um Sistema Multiagente para executar a percepção de fatores afetivos e da conduta do aluno em interação e de um agente pedagógico, representando o tutor. O agente tutor é modelado através de estados mentais e é responsável pelo raciocínio de alto nível. O modelo computacional de agentes de Móra [MÓR2000] foi utilizado para implementar o “kernel cognitivo” (termo cunhado por Móra e Giraffa [GIR99] que designa a parte responsável pela deliberação). O “kernel cognitivo” decide que ações tomar para um conjunto de características de uma avaliação pedagógica. A utilização de fatores afetivos e da avaliação cognitiva de situações emocionais permite a flexibilização das estratégias quanto à adaptabilidade a agentes humanos. Particularmente, foi adotado o enfoque cognitivo para análise de situações, baseado em teorias cognitivistas sobre emoções. O uso de tecnologia multiagente, no enfoque mentalístico, especificamente BDI (Belief, Desire, Intention) e da ferramenta X-BDI, permite a formalização e construção de um tutor atuante na avaliação pedagógica. A modelagem do aluno passa a ser constituída de aspectos qualitativos e quantitativos. Estudos de casos são apresentados, em situações que consideram os fatores afetivos e nas mesmas situações sem estas considerações. As decisões do tutor para agir são analisadas e confrontadas. Os resultados mostram um impacto positivo na adaptabilidade e ação pedagógica do tutor, sendo coerente com as teorias modernas [SAL97],[DAM2000] sobre as emoções que as consideram partes fundamentais para agir. A maior contribuição desta tese está na agregação de raciocínio sobre a afetividade envolvida em situações de ensino aprendizagem de agentes humanos e artificiais e avança dentro da perspectiva de pesquisa do grupo de IA da UFRGS, quanto ao desenvolvimento de Ambientes de Ensino e Aprendizagem modelados com tecnologia multiagente, com o uso da metáfora de estados mentais.

O interesse de pesquisa da comunidade de Inteligência Artificial em Sistemas Multiagentes tem gerado o crescimento da utilização de técnicas de agentes nas mais diversas áreas da ciência da computação. Isso ocorre, principalmente, devido à variedade de aplicações em que esses sistemas podem ser usados, como por exemplo: jogos de computadores, interfaces adaptativas, simulação e controle de processos industriais. The Robot World Cup Initiative (RoboCup) é uma tentativa de estimular a área de Inteligência Artificial e, principalmente de Sistemas Multiagentes, por promover um problema padrão, jogar futebol, onde uma ampla cadeia de tecnologias podem ser integradas, examinadas e comparadas. A utilização do ambiente da RoboCup para a simulação de uma partida de futebol (simulador Soccerserver) permite a avaliação de diferentes técnicas de Sistemas Multiagentes (planejamento de estratégias, conhecimento em tempo real, colaboração de agentes, princípios de agentes autônomos, entre outros) e estimula as pesquisas, investigações e testes que possibilitem a construção gradativa de agentes avançados. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de um time de futebol para o simulador Soccerserver. A idéia principal é desenvolver agentes jogadores que demonstrem um nível considerável de competência para a realização de suas tarefas, como percepção, ação, cooperação, estratégias pré-definidas, decisão e previsão. Inicialmente, apresenta-se uma visão geral sobre Inteligência Artificial Distribuída e sobre o simulador Soccerserver, pré-requisitos para o restante do trabalho. A seguir, é realizado um estudo sobre algumas arquiteturas de agentes (clientes) do Soccerserver. A arquitetura proposta na dissertação, suas principais características e a sua materialização em um protótipo desenvolvido correspondem à parte principal do trabalho. Finalmente são apresentados os testes realizados e as conclusões do trabalho.

Esta dissertação situa-se no projeto de pesquisa intitulado "Um Modelo Computacional de Aprendizagem a Distância Baseada na Concepção Sócio- Interacionista". Este projeto se enquadra na visão de aprendizagem situada, isto é, na concepção de cognição como uma prática social baseada na utilização de linguagem, símbolos e signos. O objetivo é a construção de um ambiente de Educação a Distância, implementado como um sistema multiagente composto por agentes artificiais e agentes humanos, inspirando-se na teoria sócio-interacionista de Vygotsky. Nesta sociedade, todos os personagens (aprendizes e agentes artificiais) são modelados como agentes sociais integrados em um ambiente de ensino-aprendizagem. A arquitetura deste sistema é formada pelos seguintes agentes artificiais: agente diagnóstico, agente mediador, agente colaborativo, agente semiótico e agente social. Os agentes humanos que interagem com o sistema desempenham o papel de tutores, aprendizes ou ambos. Esta dissertação visa à concepção e à implementação de um dos agentes desta arquitetura: o agente semiótico. Esta concepção foi baseada na Engenharia Semiótica, em particular para a apresentação do material instrucional utilizado no processo de ensinoaprendizagem.

Construção de software com qualidade tem motivado diversas pesquisas na área de Engenharia de Software. Problemas como a grande complexidade requerida pelas aplicações atuais e a necessidade de gerenciamento de um número cada vez maior de pessoas envolvidas em projetos são obstáculos para serem transpostos. Trabalhos relacionados a tecnologia de processos de software aparecem como uma proposta para se obter maior controle das atividades realizadas com o intuito de se obter maior qualidade. A simulação de processos de software, através da representação dos passos definidos em um modelo, tem sido utilizada no auxílio a gerentes de projetos de sistemas para fornecer-lhes informações preciosas sobre o desenvolvimento de um sistema especificado. A representação de conhecimento a respeito das características relacionadas a um ambiente de desenvolvimento ajuda na obtenção de simulações mais realísticas. A partir do modelo, o simulador obtém uma descrição do ambiente em que deve atuar, baseado no conhecimento que se tem a respeito do ambiente. Esse trabalho apresenta um modelo de simulação de processos de software baseado em conhecimento para ser inserido em um ambiente de engenharia de processos de software. A função do modelo é simular um processo de software instanciado, procurando detectar inconsistências no mesmo que possam gerar problemas durante a sua execução, como aumento de custos e comprometimento da qualidade do(s) produto(s) obtido(s). Após a simulação o projetista pode constatar a necessidade de se refazer o modelo, ajustar parâmetros ou executar o processo de software. O objetivo da simulação, nesse trabalho, é auxiliar as pessoas responsáveis por um ambiente de desenvolvimento a obter modelos de processos validados. O modelo de simulação foi definido para ser utilizado no ambiente PROSOFT, que é um ambiente de desenvolvimento que permite a integração de novas ferramentas para desenvolvimento de software. O ambiente PROSOFT vem recebendo propostas de extensão que tem contribuído para o seu aprimoramento, fornecendo para seus usuários uma quantidade cada vez maior de ferramentas de auxílio a construção de artefatos de software. As propostas mais recentes foram um modelo para construção de sistemas especialistas, a definição de um ambiente cooperativo e um gerenciador de processos de software. ATOs algébricos (construções do PROSOFT) são utilizados para especificar formalmente o modelo de simulação definido neste trabalho. A validação é realizada através de um modelo em UML (Unified Method Language) que foi utilizado como base para a construção de um programa implementado usando a linguagem Java. Isso ocorre porque a ferramenta do PROSOFT (implementada em Java) que seria utilizada para validar as especificações algébricas ainda não está finalizada.

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.

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.

Submitted by Kleber Silva (kleberbs@ufba.br) on 2017-02-06T17:13:39Z No. of bitstreams: 1 Rui Carlos Botelho Almeida da Silva.pdf: 4302637 bytes, checksum: 7c1d3de5fed3e9f33254bdc62e656a3a (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-07T12:02:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Rui Carlos Botelho Almeida da Silva.pdf: 4302637 bytes, checksum: 7c1d3de5fed3e9f33254bdc62e656a3a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-07T12:02:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rui Carlos Botelho Almeida da Silva.pdf: 4302637 bytes, checksum: 7c1d3de5fed3e9f33254bdc62e656a3a (MD5) / Os Agentes Autônomos – AA e os Sistemas Multiagentes – SMA realizam suas tarefas baseados num planejamento e a sua complexidade vai depender de qual ambiente esteja envolvido, principalmente quando este ambiente é dinâmico e não determinista. A verificação de modelos tem sido aplicada para a verificação de propriedades do planejamento de modo a checar a correção de aplicações baseadas em AAs e SMA’s e tal verificação apresenta muitos desafios para contornar situações potenciais de explosão de estados. O futebol de robôs simulados é uma aplicação que apresenta muitas das características e problemas inerentes aos AA’s e SMA’s como um ambiente não determinista e dinâmico, fato este que vem tornando esta aplicação um relevante estudo de caso para a verificação de modelos de SMA’s. O presente trabalho considera a especificação e verificação de planos de um time de futebol de robôs simulado, o qual é baseado na arquitetura multicamada de Agentes Concorrentes(camada cognitiva, camada instintiva, e camada reativa), utilizando o verificador de modelos UPPAAL. Para atingir os objetivos do trabalho foi proposta uma abordagem incremental e evolutiva para modelar e verificar os planos, a qual inclui abstrações e técnicas baseadas em verificação composicional de modelos (Compositional Model Checking), com o objetivo de contornar situações de explosão de estados. O método proposto também pode ser utilizado em aplicações similares, o qual poderia ser suportado por um ambiente computacional interativo para guiar os analistas no processo de verificação de planos de SMA’s com arquitetura multicamada, usando a verificação de modelos.

Construção de software com qualidade tem motivado diversas pesquisas na área de Engenharia de Software. Problemas como a grande complexidade requerida pelas aplicações atuais e a necessidade de gerenciamento de um número cada vez maior de pessoas envolvidas em projetos são obstáculos para serem transpostos. Trabalhos relacionados a tecnologia de processos de software aparecem como uma proposta para se obter maior controle das atividades realizadas com o intuito de se obter maior qualidade. A simulação de processos de software, através da representação dos passos definidos em um modelo, tem sido utilizada no auxílio a gerentes de projetos de sistemas para fornecer-lhes informações preciosas sobre o desenvolvimento de um sistema especificado. A representação de conhecimento a respeito das características relacionadas a um ambiente de desenvolvimento ajuda na obtenção de simulações mais realísticas. A partir do modelo, o simulador obtém uma descrição do ambiente em que deve atuar, baseado no conhecimento que se tem a respeito do ambiente. Esse trabalho apresenta um modelo de simulação de processos de software baseado em conhecimento para ser inserido em um ambiente de engenharia de processos de software. A função do modelo é simular um processo de software instanciado, procurando detectar inconsistências no mesmo que possam gerar problemas durante a sua execução, como aumento de custos e comprometimento da qualidade do(s) produto(s) obtido(s). Após a simulação o projetista pode constatar a necessidade de se refazer o modelo, ajustar parâmetros ou executar o processo de software. O objetivo da simulação, nesse trabalho, é auxiliar as pessoas responsáveis por um ambiente de desenvolvimento a obter modelos de processos validados. O modelo de simulação foi definido para ser utilizado no ambiente PROSOFT, que é um ambiente de desenvolvimento que permite a integração de novas ferramentas para desenvolvimento de software. O ambiente PROSOFT vem recebendo propostas de extensão que tem contribuído para o seu aprimoramento, fornecendo para seus usuários uma quantidade cada vez maior de ferramentas de auxílio a construção de artefatos de software. As propostas mais recentes foram um modelo para construção de sistemas especialistas, a definição de um ambiente cooperativo e um gerenciador de processos de software. ATOs algébricos (construções do PROSOFT) são utilizados para especificar formalmente o modelo de simulação definido neste trabalho. A validação é realizada através de um modelo em UML (Unified Method Language) que foi utilizado como base para a construção de um programa implementado usando a linguagem Java. Isso ocorre porque a ferramenta do PROSOFT (implementada em Java) que seria utilizada para validar as especificações algébricas ainda não está finalizada.