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 Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2013-03-04T19:42:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 313755.pdf: 1587347 bytes, checksum: ef23d2381070a519c02989dd9b290a1a (MD5) / Um dos novos desafios do paradigma de computação em nuvem é a administração efetiva destes sistemas e recursos devido, a sua heterogeneidade, escalabilidade e a falta de ferramentas adequadas. Consumo de energia, desempenho, provisão de recursos e segurança são somente alguns fatores relevantes no gerenciamento. Neste âmbito, a computação autônoma visa facilitar e automatizar este gerenciamento (gerenciamento sem intervenção humana) através de quatro propriedades: auto-otimização, auto-cura, auto-configuração e auto-proteção. O uso de computação autônoma em computação em nuvem, principalmente focando em nuvens privadas, foi pouco explorado até o momento. Este trabalho procura dar um dos primeiros passos para portar os princípios de computação autônoma para nuvens privadas com a definição de uma arquitetura para o monitoramento deste tipo de nuvem, uma das bases da computação autônoma. Esta também propõe o uso simplificado de umas das propriedades, a auto-proteção que se beneficia da base de monitoramento desenvolvida. Para validar esta proposta foi desenvolvido um arcabouço de código aberto e gratuito denominado PANOPTES. O Panoptes usa o paradigma multi-agente para o monitoramento efetivo, distribuído e escalável dos recursos físicos e virtuais da nuvem e, assim, fornece a base para a tomada correta de decisões. A interação com o administrador de sistemas e a sincronia com os objetivos da organização ocorre através da definição de políticas de alto nível. Dentre outras, as vantagens deste arcabouço são a facilidade de estender e adaptar o arcabouço para as próprias necessidades e a compatibilidade com os padrões em vigor. No decorrer do trabalho, os paradigmas supracitados e os pilares deste foram documentados para facilitar a sua compreensão, além de justificar as escolhas de cada parte importante na arquitetura, relacionar os padrões mais relevantes no desenvolvimento e uso destes. Por fim, um caso de uso é apresentado para validação da proposta.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2013 / Made available in DSpace on 2013-12-05T22:35:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 320118.pdf: 2222095 bytes, checksum: 48ce6ff10371e71de85bf611eea6b607 (MD5) Previous issue date: 2013 / As organizações enfrentam modificações no cenário competitivo mundial, cada vez mais, frequentes, complexas e impactantes. Mudanças que são definidas pelo aperfeiçoamento e pela disseminação da informação através de diversos meios, de novas tecnologias e da consequente internacionalização, criando complexidade de relações encontrada, tipicamente, em sistemas sociotécnicos, que no caso do PDP, são os mercados, as tecnologias e os clientes. A utilização da adaptatividade, um método de modelar sistemas, cada vez mais presente, possibilita a percepção instantânea da necessidade dinâmica e atualizada dos interessados no processo. A pesquisa inicia-se pela busca de informações que servem de base para o modelo a ser desenvolvido, formando os elementos necessários ao modelo adaptativo. O sistema adaptativo vale-se de árvores de decisões adaptativas, que o tornam útil a diversas abordagens. A modelagem multiagentes é utilizada tanto para a percepção de cenários do ambiente de entrada do PDP, quanto para a avaliação do modelo, inserindo situações não lineares no simulador. O atendimento dos princípios enxutos é realizado através de uma objetividade mensurável que agrega valor ao processo, através da minimização dos desperdícios. Modelos padronizados para o desenvolvimento de produtos, através de processos, emergem como uma solução cada vez mais utilizada. O problema da adaptação de um modelo de referência pode ser visto pela necessidade e dificuldade de simplificação, mas, também, pela dificuldade de reconhecer todas as atualizações das necessidades dos clientes. Para que o processo de desenvolvimento de produtos, como um todo, a partir do planejamento de um projeto, adquira efetivas flexibilidade e aproximação ao cliente, é proposto um modelo que forneça as condições necessárias. Isto, visando adaptar fases e atividades do processo a um projeto específico, baseando-se em estratégias que ofereçam maior dinâmica ao processo, que possui um fluxo predominante de informações, então é coerente que um estudo procure modelá-las corretamente. Os resultados são avaliados, quanto à adaptatividade e capacidade de adaptação, a partir de uma ferramenta adaptativa (software) para apoiar as decisões de adaptação a estruturas de projetos de desenvolvimento de produtos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2014-08-06T17:11:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 327132.pdf: 4980403 bytes, checksum: 9507bf688178494b01f1d64eb706747a (MD5) Previous issue date: 2013 / O problema de derivação de sistemas multiagentes industriais envolve complexos aspectos. Uma derivação consiste basicamente em gerar uma instância de sistema multiagente a partir de um modelo ou arquitetura genérica, com posteriores adaptações para um certo caso particular. No caso específico, este caso particular corresponde a um dado chão-de-fábrica, a ser gerenciado pelo sistema multiagente derivado. A complexidade deste problema reside principalmente na natureza do cenário de chão-de-fábrica, que agrega inúmeros aspectos que devem ser consideradas no momento da modelagem do sistema. A presença de uma estrutura heterogênea de sistemas legados e equipamentos deve ser muito bem analisada e descrita para que o resultado final seja coerente com as características, layout e funcionamento do chão de fábrica em questão. A abordagem de solução utilizada neste trabalho para fazer frente a essa complexidade foi a de executar uma derivação com o apoio de uma metodologia especialmente desenvolvida para tal. Esta metodologia é composta por etapas criadas a partir da análise e escolha dos meta-modelos do framework O-MaSE, que comporão a metodologia propriamente dita. Além disto, para suportar os necessários requisitos, duas etapas específicas de descrição de cenários industriais foram criadas em relação ao modelo original do O-MaSE. Uma para especificar o chão de fábrica e outra para representação do conhecimento deste, o que é feito através de uma ontologia. O resultado obtido pela derivação elaborada e pela adaptação feita da O-MASE é representado pela geração de códigos-base de agentes que representam virtualmente o cenário. Com a utilização do framework O-MaSE foi possível conceber e formalizar esta metodologia via diagramas UML e outras documentações auxiliares referentes à especificação dos equipamentos.<br>

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T23:18:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 203424.pdf: 665123 bytes, checksum: cef5d3ff396de7a041ad52f6496716a0 (MD5)

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-22T06:59:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 231435.pdf: 865334 bytes, checksum: 24c331fb973e91347c8238c95e8b3a28 (MD5) / A Aquisição de Conhecimento em Sistemas Multiagentes Cognitivos, além de estar sujeita às dificuldades de um processo convencional de desenvolvimento segundo uma abordagem baseada em conhecimento, deve ainda supor a imersão do agente em uma sociedade, cujo modelo de mundo deve considerar as mudanças impostas pelos outros membros do sistema. Não obstante, a aquisição de conhecimento é, ainda hoje, viabilizada sem uma metodologia ou sistemática padrão, sujeita às especificidades de cada domínio. Neste trabalho, propõe-se uma metodologia de aquisição de conhecimento para sistemas multiagentes cognitivos baseado em um modelo de cognição genérico, utilizando Redes de Petri como linguagem de especificação. As principais características deste modelo são a estruturação do conhecimento de um domínio em diferentes níveis de abstração, a utilização de uma linguagem única desde a especificação social até a especificação inidividual no nível de ações no ambiente, e a capacidade de adaptação a qualquer formalismo de representação de conhecimento. Os principais méritos do modelo foram o deslocamento do foco do projeto para o nível de conhecimento do sistema, permitindo que engenheiro de conhecimento e especialista interajam independente dos aspectos de implementação. Além disso, o nível de especificação social permite uma maior flexibilidade de ações por parte dos agentes, devido ao modelo de coordenação adotado, garantindo maior robustez ao sistema. Este modelo é empregado na Expert-Coop++, um arcabouço para o desenvolvimento deste tipo de sistema e foi implementado no desenvolvimento de uma equipe de futebol de robôs, o UFSC-Team, segundo as diretrizes da Robocup.

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.

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.