Dada a importância de agentes inteligentes e sistemas multiagentes na Ciência da Computação e na Inteligência Artificial, a programação orientada a agentes (AOP, do inglês Agent-oriented programming) emergiu como um novo paradigma para a criação de sistemas computacionais complexos. Assim, nas últimas décadas, houve um florescimento da literatura em programação orientada a agentes e, com isso, surgiram diversas linguages de programação seguindo tal paradigma, como AgentSpeak (RAO, 1996; BORDINI; HUBNER; WOOLDRIDGE, 2007), Jadex (POKAHR; BRAUBACH; LAMERSDORF, 2005), 3APL/2APL (DASTANI; VAN RIEMSDIJK; MEYER, 2005; DASTANI, 2008), GOAL (HINDRIKS et al., 2001), entre outras. Programação orientada a agentes é um paradigma de programação proposto por Shoham (1993) no qual os elementos mínimos de um programa são agentes. Shoham (1993) defende que agentes autônomos e sistemas multiagentes configuram-se como uma forma diferente de se organizar uma solução para um problema computacional, de forma que a construção de um sistema multiagente para a solução de um problema pode ser entendida como um paradgima de programação. Para entender tal paradigma, é necessário entender o conceito de agente. Agente, nesse contexto, é uma entidade computacional descrita por certos atributos - chamados de atitudes mentais - que descrevem o seu estado interno e sua relação com o ambiente externo. Atribuir a interpretação de atitudes mentais a tais atributos é válida, defende Shoham (1993), uma vez que esses atributos se comportem de forma semelhante as atitudes mentais usadas para descrever o comportamento humano e desde que sejam pragmaticamente justificáveis, i.e. úteis à solução do problema. Entender, portanto, o significado de termos como ’crença’, ’desejo’, ’intenção’, etc., assim como suas propriedades fundamentais, é de fundamental importância para estabelecer linguagens de programação orientadas a agentes. Nesse trabalho, vamos nos preocupar com um tipo específico de linguagens de programação orientadas a agentes, as chamadas linguagens BDI. Linguagens BDI são baseadas na teoria BDI da Filosofia da Ação em que o estado mental de um agente (e suas ações) é descrito por suas crenças, desejos e intenções. Enquanto a construção de sistemas baseados em agentes e linguagens de programação foram tópicos bastante discutidos na literatura, a conexão entre tais sistemas e linguagens com o trabalho teórico proveniente da Inteligência Artificial e da Filosofia da Ação ainda não está bem estabelecida. Essa distância entre a teoria e a prática da construção de sistemas é bem reconhecida na literatura relevante e comumente chamada de “gap semântico” (gap em inglês significa lacuna ou abertura e representa a distância entre os modelos teóricos e sua implementação em linguagens e sistemas). Muitos trabalhos tentaram atacar o problema do gap semântico para linguagens de programação específicas, como para as linguagens AgentSpeak (BORDINI; MOREIRA, 2004), GOAL (HINDRIKS; VAN DER HOEK, 2008), etc. De fato, Rao (1996, p. 44) afirma que “O cálice sagrado da pesquisa em agentes BDI é mostrar uma correspondência 1-a-1 com uma linguagem razoavelmente útil e expressiva” (tradução nossa)1 Uma limitação crucial, em nossa opinião, das tentativas passadas de estabeler uma conexão entre linguagens de programação orientadas a agentes e lógicas BDI é que elas se baseiam em estabelecer a interpretação de um programa somente no nível estático. De outra forma, dado um estado de um programa, tais trabalhos tentam estabelecer uma interpretação declarativa, i.e. baseada em lógica, do estado do programa respresentando assim o estado mental do agente. Não é claro, entretanto, como a execução do programa pode ser entendida enquanto mudanças no estado mental do agente. A razão para isso, nós acreditamos, está nos formalismos utilizados para especificar agentes BDI. De fato, as lógicas BDI propostas são, em sua maioria, estáticas ou incapazes de representar ações mentais. O ato de revisão uma crença, adotar um objetivo ou mudar de opinião são exemplos de ações mentais, i.e. ações que são executadas internarmente ao agente e afetando somente seu estado mental, sendo portanto não observáveis. Tais ações são, em nossa opinião, intrinsecamente diferentes de ações ônticas que consistem de comportamento observável e que possivelmente afeta o ambiente externo ao agente. Essa diferença é comumente reconhecida no estudo da semântica de linguagens de programação orientadas a agentes (BORDINI; HUBNER; WOOLDRIDGE, 2007; D’INVERNO et al., 1998; MENEGUZZI; LUCK, 2009), entretanto os formalismos disponíveis para se especificar raciocínio BDI, em nosso conhecimento, não provem recursos expressivos para codificar tal diferença. Nós acreditamos que, para atacar o gap semântico, precisamos de um ferramental semântico que permita a especificação de ações mentais, assim como ações ônticas. Lógicas Dinâmicas Epistêmicas (DEL, do inglês Dynamic Epistemic Logic) são uma família de lógicas modais dinâmicas largamente utilizadas para estudar os fenômenos de mudança do estado mental de agentes. Os trabalhos em DEL foram fortemente influenciados pela escola holandesa de lógica, com maior proponente Johna Van Benthem, e seu “desvio dinâmico” em lógica (dynamic turn em inglês) que propõe a utilização de lógicas dinâmicas para compreender ações de mudanças mentais (VAN BENTHEM, 1996). O formalismo das DEL deriva de diversas vertentes do estudo de mudança epistêmica, como o trabalho em teoria da Revisão de Crenças AGM (ALCHOURRÓN; GÄRDENFORS; MAKINSON, 1985), e Epistemologia Bayesiana (HÁJEK; HARTMANN, 2010). Tais lógicas adotam a abordagem, primeiro proposta por Segerberg (1999), de representar mudanças epistêmicas dentro da mesma linguagem utilizada para representar as noções de crença e conhecimento, diferente da abordagem extra-semântica do Revisão de Crenças a la AGM. No contexto das DEL, uma lógica nos parece particulamente interessante para o estudo de programação orientada a agentes: a Lógica Dinâmica de Preferências (DPL, do inglês Dynamic Preference Logic) de Girard (2008). DPL, também conhecida como lógica dinâmica de ordem, é uma lógica dinâmica para o estudo de preferências que possui grande expressibilidade para codificar diversas atiutudes mentais. De fato, tal lógica foi empregada para o estudo de obrigações (VAN BENTHEM; GROSSI; LIU, 2014), crenças (GIRARD; ROTT, 2014), preferências (GIRARD, 2008), etc. Tal lógica possui fortes ligações com raciocínio não-monotônico e com lógicas já propostas para o estudo de atitudes mentais na área de Teoria da Decisão (BOUTILIER, 1994b) Nós acreditamos que DPL constitui um candidato ideal para ser utilizado como ferramental semântico para se estudar atitudes mentais da teoria BDI por permitir grande flexibilidade para representação de tais atitudes, assim como por permitir a fácil representação de ações mentais como revisão de crenças, adoção de desejos, etc. Mais ainda, pelo trabalho de Liu (2011), sabemos que existem representações sintáticas dos modelos de tal lógica que podem ser utilizados para raciocinar sobre atitudes mentais, sendo assim candidatos naturais para serem utilizados como estruturas de dados para uma implementação semanticamente fundamentada de uma linguagem de programação orientada a agentes. Assim, nesse trabalho nós avançamos no problema de reduzir o gap semântico entre linguagens de programação orientadas a agentes e formalismos lógicos para especificar agentes BDI. Nós exploramos não somente como estabelecer as conexões entre as estruturas estáticas, i.e. estado de um programa e um modelo da lógica, mas também como as ações de raciocínio pelas quais se especifica a semântica formal de uma linguagem de programação orientada a agentes podem ser entendidas dentro da lógica como operadores dinâmicos que representam ações mentais do agente. Com essa conexão, nós provemos também um conjunto de operações que podem ser utilizadas para se implementar uma linguagem de programação orientada a agentes e que preservam a conexão entre os programas dessa linguagem e os modelos que representam o estado mental de um agente. Finalmente, com essas conexões, nós desenvolvemos um arcabouço para estudar a dinâmica de atitudes mentais, tais como crenças, desejos e inteções, e como reproduzir essas propriedades na semântica de linguagens de programação. / As the notions of Agency and Multiagent System became important topics for the Computer Science and Artificial Intelligence communities, Agent Programming has been proposed as a paradigm for the development of computer systems. As such, in the last decade, we have seen the flourishing of the literature on Agent Programming with the proposal of several programming languages, e.g. AgentSpeak (RAO, 1996; BORDINI; HUBNER;WOOLDRIDGE, 2007), Jadex (POKAHR; BRAUBACH; LAMERSDORF, 2005), JACK (HOWDEN et al., 2001), 3APL/2APL (DASTANI; VAN RIEMSDIJK; MEYER, 2005; DASTANI, 2008), GOAL (HINDRIKS et al., 2001), among others. Agent Programming is a programming paradigm proposed by Shoham (1993) in which the minimal units are agents. An agent is an entity composed of mental attitudes, that describe the its internal state - such as its motivations and decisions - as well as its relation to the external world - its beliefs about the world, its obligations, etc. This programming paradigm stems from the work on Philosophy of Action and Artificial Intelligence concerning the notions of intentional action and formal models of agents’ mental states. As such, the meaning (and properties) of notions such as belief, desire, intention, etc. as studied in these disciplines are of central importance to the area. Particularly, we will concentrate in our work on agent programming languages influenced by the so-called BDI paradigm of agency, in which an agent is described by her beliefs, desires, intentions. While the engineering of such languages has been much discussed, the connections between the theoretical work on Philosophy and Artificial Intelligence and its implementations in programming languages are not so clearly understood yet. This distance between theory and practice has been acknowledged in the literature for agent programming languages and is commonly known as the “semantic gap”. Many authors have attempted to tackle this problem for different programming languages, as for the case of AgentSpeak (BORDINI; MOREIRA, 2004), GOAL (HINDRIKS; VAN DER HOEK, 2008), etc. In fact, Rao (1996, p. 44) states that “[t]he holy grail of BDI agent research is to show such a one-to-one correspondence with a reasonably useful and expressive language.” One crucial limitation in the previous attempts to connect agent programming languages and BDI logics, in our opinion, is that the connection is mainly established at the static level, i.e. they show how a given program state can be interpreted as a BDI mental state. It is not clear in these attempts, however, how the execution of the program may be understood as changes in the mental state of the agent. The reason for this, in our opinion, is that the formalisms employed to construct BDI logics are usually static, i.e. cannot represent actions and change, or can only represent ontic change, not mental change. The act of revising one’s beliefs or adopting a given desire are mental actions (or internal actions) and, as such, different from performing an action over the environment (an ontic or external action). This difference is well recognized in the literature on the semantics of agent programming languages (D’INVERNO et al., 1998; BORDINI; HUBNER; WOOLDRIDGE, 2007; MENEGUZZI; LUCK, 2009), but this difference is lost when translating their semantics into a BDI logic. We believe the main reason for that is a lack of expressibility in the formalisms used to model BDI reasoning. Dynamic Epistemic Logic, or DEL, is a family of dynamic modal logics to study information change and the dynamics of mental attitudes inspired by the Dutch School on the “dynamic turn” in Logic (VAN BENTHEM, 1996). This formalism stems from various approaches in the study of belief change and differs from previous studies, such as AGM Belief Revision, by shifting from extra-logical characterization of changes in the agents attitudes to their integration within the representation language. In the context of Dynamic Epistemic Logic, the Dynamic Preference Logic of Girard (2008) seems like an ideal candidate, having already been used to study diverse mental attitudes, such as Obligations (VAN BENTHEM; GROSSI; LIU, 2014), Beliefs (GIRARD; ROTT, 2014), Preferences (GIRARD, 2008), etc. We believe Dynamic Preference Logic to be the ideal semantic framework to construct a formal theory of BDI reasoning which can be used to specify an agent programming language semantics. The reason for that is that inside this logic we can faithfully represent the static state of a agent program, i.e. the agent’s mental state, as well as the changes in the state of the agent program by means of the agent’s reasoning, i.e. by means of her mental actions. As such, in this work we go further in closing the semantic gap between agent programs and agency theories and explore not only the static connections between program states and possible worlds models, but also how the program execution of a language based on common operations - such as addition/removal of information in the already mentioned bases - may be understood as semantic transformations in the models, as studied in Dynamic Logics. With this, we provide a set of operations for the implementation of agent programming languages which are semantically safe and we connect an agent program execution with the dynamic properties in the formal theory. Lastly, by these connections, we provide a framework to study the dynamics of different mental attitudes, such as beliefs, goals and intentions, and how to reproduce the desirable properties proposed in theories of Agency in a programming language semantics.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2013-07-16T01:03:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 212123.pdf: 2720258 bytes, checksum: 424092db4d3c75a83dc09714ea1d08ac (MD5) / Este trabalho apresenta uma ferramenta que permite ao usuário gerar sistemas inteligentes. Inicialmente é mostrado um sistema Multi-Agentes denominado "SMAGS", com capacidade de integrar sistemas informatizados diferentes e gerenciar, em tempo real, as informações inerentes ao projeto de interesse, podendo atuar também como um "Gerente Virtual". Na seqüência são incorporadas novas técnicas de Inteligência Artificial (IA), com interpretação semântica e testes métricos de ontologias, com o objetivo de fornecer ao usuário uma ferramenta CASE ( Computer Aided Software Engineering ) com capacidade de gerar sistemas de informações informatizados inteligentes. Os sistemas gerados podem aprender a partir de informações oriundas de buscas inteligentes em servidores de ontologias, banco de casos, especialistas na área e mesmo dados fragmentados na internet, facilitando e potencializando as tomadas de decisões gerenciais.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-21T16:03:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 223322.pdf: 435379 bytes, checksum: bd24d35a6047439e67737b90170534b5 (MD5) / Esta pesquisa tem como objetivo o estudo e o desenvolvimento da modelagem de um novo sistema para a aplicação do jogo de empresas Líder, baseado em agentes inteligentes, provendo uma expansão do potencial didático e funcional desta ferramenta de treinamento em gestão de recursos humanos. A utilização de agentes, objetiva tornar o sistema mais próximo do modelo real, intensificando o realismo do ambiente simulado e conseqüentemente a vivência dos participantes do jogo. Para a apresentação deste modelo, adotou-se a linguagem UML - Unified Modeling Language.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-22T01:24:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 227767.pdf: 435379 bytes, checksum: bd24d35a6047439e67737b90170534b5 (MD5) / Esta pesquisa tem como objetivo o estudo e o desenvolvimento da modelagem de um novo sistema para a aplicação do jogo de empresas Líder, baseado em agentes inteligentes, provendo uma expansão do potencial didático e funcional desta ferramenta de treinamento em gestão de recursos humanos. A utilização de agentes, objetiva tornar o sistema mais próximo do modelo real, intensificando o realismo do ambiente simulado e conseqüentemente a vivência dos participantes do jogo. Para a apresentação deste modelo, adotou-se a linguagem UML - Unified Modeling Language.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T09:47:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 199386.pdf: 4412137 bytes, checksum: 0e8101daf48a1d0ceed83976c69485c1 (MD5) / Este documento tem como objetivo apresentar uma série de conceitos e propostas, para elaboração de uma gerência pró-ativa de uma rede de computadores, utilizando as tecnologias de redes neurais Artificiais, e a tecnologia de Agentes autônomos inteligentes. As redes de computadores estão crescendo em importância, em complexidade a cada dia, e uma ação preventiva no gerenciamento destas redes passou a ser de suma

Dada a importância de agentes inteligentes e sistemas multiagentes na Ciência da Computação e na Inteligência Artificial, a programação orientada a agentes (AOP, do inglês Agent-oriented programming) emergiu como um novo paradigma para a criação de sistemas computacionais complexos. Assim, nas últimas décadas, houve um florescimento da literatura em programação orientada a agentes e, com isso, surgiram diversas linguages de programação seguindo tal paradigma, como AgentSpeak (RAO, 1996; BORDINI; HUBNER; WOOLDRIDGE, 2007), Jadex (POKAHR; BRAUBACH; LAMERSDORF, 2005), 3APL/2APL (DASTANI; VAN RIEMSDIJK; MEYER, 2005; DASTANI, 2008), GOAL (HINDRIKS et al., 2001), entre outras. Programação orientada a agentes é um paradigma de programação proposto por Shoham (1993) no qual os elementos mínimos de um programa são agentes. Shoham (1993) defende que agentes autônomos e sistemas multiagentes configuram-se como uma forma diferente de se organizar uma solução para um problema computacional, de forma que a construção de um sistema multiagente para a solução de um problema pode ser entendida como um paradgima de programação. Para entender tal paradigma, é necessário entender o conceito de agente. Agente, nesse contexto, é uma entidade computacional descrita por certos atributos - chamados de atitudes mentais - que descrevem o seu estado interno e sua relação com o ambiente externo. Atribuir a interpretação de atitudes mentais a tais atributos é válida, defende Shoham (1993), uma vez que esses atributos se comportem de forma semelhante as atitudes mentais usadas para descrever o comportamento humano e desde que sejam pragmaticamente justificáveis, i.e. úteis à solução do problema. Entender, portanto, o significado de termos como ’crença’, ’desejo’, ’intenção’, etc., assim como suas propriedades fundamentais, é de fundamental importância para estabelecer linguagens de programação orientadas a agentes. Nesse trabalho, vamos nos preocupar com um tipo específico de linguagens de programação orientadas a agentes, as chamadas linguagens BDI. Linguagens BDI são baseadas na teoria BDI da Filosofia da Ação em que o estado mental de um agente (e suas ações) é descrito por suas crenças, desejos e intenções. Enquanto a construção de sistemas baseados em agentes e linguagens de programação foram tópicos bastante discutidos na literatura, a conexão entre tais sistemas e linguagens com o trabalho teórico proveniente da Inteligência Artificial e da Filosofia da Ação ainda não está bem estabelecida. Essa distância entre a teoria e a prática da construção de sistemas é bem reconhecida na literatura relevante e comumente chamada de “gap semântico” (gap em inglês significa lacuna ou abertura e representa a distância entre os modelos teóricos e sua implementação em linguagens e sistemas). Muitos trabalhos tentaram atacar o problema do gap semântico para linguagens de programação específicas, como para as linguagens AgentSpeak (BORDINI; MOREIRA, 2004), GOAL (HINDRIKS; VAN DER HOEK, 2008), etc. De fato, Rao (1996, p. 44) afirma que “O cálice sagrado da pesquisa em agentes BDI é mostrar uma correspondência 1-a-1 com uma linguagem razoavelmente útil e expressiva” (tradução nossa)1 Uma limitação crucial, em nossa opinião, das tentativas passadas de estabeler uma conexão entre linguagens de programação orientadas a agentes e lógicas BDI é que elas se baseiam em estabelecer a interpretação de um programa somente no nível estático. De outra forma, dado um estado de um programa, tais trabalhos tentam estabelecer uma interpretação declarativa, i.e. baseada em lógica, do estado do programa respresentando assim o estado mental do agente. Não é claro, entretanto, como a execução do programa pode ser entendida enquanto mudanças no estado mental do agente. A razão para isso, nós acreditamos, está nos formalismos utilizados para especificar agentes BDI. De fato, as lógicas BDI propostas são, em sua maioria, estáticas ou incapazes de representar ações mentais. O ato de revisão uma crença, adotar um objetivo ou mudar de opinião são exemplos de ações mentais, i.e. ações que são executadas internarmente ao agente e afetando somente seu estado mental, sendo portanto não observáveis. Tais ações são, em nossa opinião, intrinsecamente diferentes de ações ônticas que consistem de comportamento observável e que possivelmente afeta o ambiente externo ao agente. Essa diferença é comumente reconhecida no estudo da semântica de linguagens de programação orientadas a agentes (BORDINI; HUBNER; WOOLDRIDGE, 2007; D’INVERNO et al., 1998; MENEGUZZI; LUCK, 2009), entretanto os formalismos disponíveis para se especificar raciocínio BDI, em nosso conhecimento, não provem recursos expressivos para codificar tal diferença. Nós acreditamos que, para atacar o gap semântico, precisamos de um ferramental semântico que permita a especificação de ações mentais, assim como ações ônticas. Lógicas Dinâmicas Epistêmicas (DEL, do inglês Dynamic Epistemic Logic) são uma família de lógicas modais dinâmicas largamente utilizadas para estudar os fenômenos de mudança do estado mental de agentes. Os trabalhos em DEL foram fortemente influenciados pela escola holandesa de lógica, com maior proponente Johna Van Benthem, e seu “desvio dinâmico” em lógica (dynamic turn em inglês) que propõe a utilização de lógicas dinâmicas para compreender ações de mudanças mentais (VAN BENTHEM, 1996). O formalismo das DEL deriva de diversas vertentes do estudo de mudança epistêmica, como o trabalho em teoria da Revisão de Crenças AGM (ALCHOURRÓN; GÄRDENFORS; MAKINSON, 1985), e Epistemologia Bayesiana (HÁJEK; HARTMANN, 2010). Tais lógicas adotam a abordagem, primeiro proposta por Segerberg (1999), de representar mudanças epistêmicas dentro da mesma linguagem utilizada para representar as noções de crença e conhecimento, diferente da abordagem extra-semântica do Revisão de Crenças a la AGM. No contexto das DEL, uma lógica nos parece particulamente interessante para o estudo de programação orientada a agentes: a Lógica Dinâmica de Preferências (DPL, do inglês Dynamic Preference Logic) de Girard (2008). DPL, também conhecida como lógica dinâmica de ordem, é uma lógica dinâmica para o estudo de preferências que possui grande expressibilidade para codificar diversas atiutudes mentais. De fato, tal lógica foi empregada para o estudo de obrigações (VAN BENTHEM; GROSSI; LIU, 2014), crenças (GIRARD; ROTT, 2014), preferências (GIRARD, 2008), etc. Tal lógica possui fortes ligações com raciocínio não-monotônico e com lógicas já propostas para o estudo de atitudes mentais na área de Teoria da Decisão (BOUTILIER, 1994b) Nós acreditamos que DPL constitui um candidato ideal para ser utilizado como ferramental semântico para se estudar atitudes mentais da teoria BDI por permitir grande flexibilidade para representação de tais atitudes, assim como por permitir a fácil representação de ações mentais como revisão de crenças, adoção de desejos, etc. Mais ainda, pelo trabalho de Liu (2011), sabemos que existem representações sintáticas dos modelos de tal lógica que podem ser utilizados para raciocinar sobre atitudes mentais, sendo assim candidatos naturais para serem utilizados como estruturas de dados para uma implementação semanticamente fundamentada de uma linguagem de programação orientada a agentes. Assim, nesse trabalho nós avançamos no problema de reduzir o gap semântico entre linguagens de programação orientadas a agentes e formalismos lógicos para especificar agentes BDI. Nós exploramos não somente como estabelecer as conexões entre as estruturas estáticas, i.e. estado de um programa e um modelo da lógica, mas também como as ações de raciocínio pelas quais se especifica a semântica formal de uma linguagem de programação orientada a agentes podem ser entendidas dentro da lógica como operadores dinâmicos que representam ações mentais do agente. Com essa conexão, nós provemos também um conjunto de operações que podem ser utilizadas para se implementar uma linguagem de programação orientada a agentes e que preservam a conexão entre os programas dessa linguagem e os modelos que representam o estado mental de um agente. Finalmente, com essas conexões, nós desenvolvemos um arcabouço para estudar a dinâmica de atitudes mentais, tais como crenças, desejos e inteções, e como reproduzir essas propriedades na semântica de linguagens de programação. / As the notions of Agency and Multiagent System became important topics for the Computer Science and Artificial Intelligence communities, Agent Programming has been proposed as a paradigm for the development of computer systems. As such, in the last decade, we have seen the flourishing of the literature on Agent Programming with the proposal of several programming languages, e.g. AgentSpeak (RAO, 1996; BORDINI; HUBNER;WOOLDRIDGE, 2007), Jadex (POKAHR; BRAUBACH; LAMERSDORF, 2005), JACK (HOWDEN et al., 2001), 3APL/2APL (DASTANI; VAN RIEMSDIJK; MEYER, 2005; DASTANI, 2008), GOAL (HINDRIKS et al., 2001), among others. Agent Programming is a programming paradigm proposed by Shoham (1993) in which the minimal units are agents. An agent is an entity composed of mental attitudes, that describe the its internal state - such as its motivations and decisions - as well as its relation to the external world - its beliefs about the world, its obligations, etc. This programming paradigm stems from the work on Philosophy of Action and Artificial Intelligence concerning the notions of intentional action and formal models of agents’ mental states. As such, the meaning (and properties) of notions such as belief, desire, intention, etc. as studied in these disciplines are of central importance to the area. Particularly, we will concentrate in our work on agent programming languages influenced by the so-called BDI paradigm of agency, in which an agent is described by her beliefs, desires, intentions. While the engineering of such languages has been much discussed, the connections between the theoretical work on Philosophy and Artificial Intelligence and its implementations in programming languages are not so clearly understood yet. This distance between theory and practice has been acknowledged in the literature for agent programming languages and is commonly known as the “semantic gap”. Many authors have attempted to tackle this problem for different programming languages, as for the case of AgentSpeak (BORDINI; MOREIRA, 2004), GOAL (HINDRIKS; VAN DER HOEK, 2008), etc. In fact, Rao (1996, p. 44) states that “[t]he holy grail of BDI agent research is to show such a one-to-one correspondence with a reasonably useful and expressive language.” One crucial limitation in the previous attempts to connect agent programming languages and BDI logics, in our opinion, is that the connection is mainly established at the static level, i.e. they show how a given program state can be interpreted as a BDI mental state. It is not clear in these attempts, however, how the execution of the program may be understood as changes in the mental state of the agent. The reason for this, in our opinion, is that the formalisms employed to construct BDI logics are usually static, i.e. cannot represent actions and change, or can only represent ontic change, not mental change. The act of revising one’s beliefs or adopting a given desire are mental actions (or internal actions) and, as such, different from performing an action over the environment (an ontic or external action). This difference is well recognized in the literature on the semantics of agent programming languages (D’INVERNO et al., 1998; BORDINI; HUBNER; WOOLDRIDGE, 2007; MENEGUZZI; LUCK, 2009), but this difference is lost when translating their semantics into a BDI logic. We believe the main reason for that is a lack of expressibility in the formalisms used to model BDI reasoning. Dynamic Epistemic Logic, or DEL, is a family of dynamic modal logics to study information change and the dynamics of mental attitudes inspired by the Dutch School on the “dynamic turn” in Logic (VAN BENTHEM, 1996). This formalism stems from various approaches in the study of belief change and differs from previous studies, such as AGM Belief Revision, by shifting from extra-logical characterization of changes in the agents attitudes to their integration within the representation language. In the context of Dynamic Epistemic Logic, the Dynamic Preference Logic of Girard (2008) seems like an ideal candidate, having already been used to study diverse mental attitudes, such as Obligations (VAN BENTHEM; GROSSI; LIU, 2014), Beliefs (GIRARD; ROTT, 2014), Preferences (GIRARD, 2008), etc. We believe Dynamic Preference Logic to be the ideal semantic framework to construct a formal theory of BDI reasoning which can be used to specify an agent programming language semantics. The reason for that is that inside this logic we can faithfully represent the static state of a agent program, i.e. the agent’s mental state, as well as the changes in the state of the agent program by means of the agent’s reasoning, i.e. by means of her mental actions. As such, in this work we go further in closing the semantic gap between agent programs and agency theories and explore not only the static connections between program states and possible worlds models, but also how the program execution of a language based on common operations - such as addition/removal of information in the already mentioned bases - may be understood as semantic transformations in the models, as studied in Dynamic Logics. With this, we provide a set of operations for the implementation of agent programming languages which are semantically safe and we connect an agent program execution with the dynamic properties in the formal theory. Lastly, by these connections, we provide a framework to study the dynamics of different mental attitudes, such as beliefs, goals and intentions, and how to reproduce the desirable properties proposed in theories of Agency in a programming language semantics.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-02-13T13:05:50Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-Mestrado-Adônis_Tavares-digital.pdf: 1967837 bytes, checksum: 2d0c23ab20f389f08ae9964b086b5f9f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-13T13:05:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-Mestrado-Adônis_Tavares-digital.pdf: 1967837 bytes, checksum: 2d0c23ab20f389f08ae9964b086b5f9f (MD5) Previous issue date: 2013-08-30 / Nos últimos anos, as unidades de processamento gráfico (GPU) têm apresentado um avanço significativo dos recursos computacionais disponíveis para o uso de aplicações não-gráficas. A capacidade de resolução de problemas envolvendo computação paralela, onde o mesmo programa é executado em diversos elementos de dados diferentes ao mesmo tempo, bem como o desenvolvimento de novas arquiteturas que suportem esse novo paradigma, como CUDA (Computed Unified Device Architecture), tem servido de motivação para a utilização da GPU em aplicações de propósito geral, especialmente em jogos. Em contrapartida, a performance das CPUs, mesmo com a presença de múltiplos núcleos (multi-core), tem diminuído, limitando o avanço tecnológico de diversas técnicas desenvolvidas na área de jogos e favorecendo a transição e o desenvolvimento das mesmas para a GPU. Alguns algoritmos de Inteligência Artificial que podem ser decompostos e demonstram certo nível de paralelismo, como o pathfinding, utilizado na navegação de agentes durante o jogo, têm sido desenvolvidos em GPU e demonstrado um desempenho melhor quando comparado à CPU. De modo semelhante, este trabalho tem como proposta a investigação e o desenvolvimento de possíveis otimizações ao algoritmo de pathfinding em GPU, por meio de CUDA, com ênfase em sua utilização na área de jogos, escalando a quantidade de agentes e nós de um mapa, possibilitando um comparativo com seu desempenho apresentado na CPU. / In recent years, graphics processing units (GPUs) have shown a significant advance of computational resources available for the use of non-graphical applications. The ability to solve problems involving parallel computing as well as the development of new architectures that supports this new paradigm, such as CUDA, has encouraged the use of GPU for general purpose applications, especially in games. Some parallel tasks which were CPU based are being ported over to the GPU due to their superior performance. One of these tasks is the pathfinding of an agent over a game map, which has already achieved a better performance on GPU, but is still limited. This work describes some optimizations to a GPU pathfinding implementation, addressing a larger work set (agents and nodes) with good performance compared to a CPU implementation.

Orientador : Eduardo Tavares Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-29T02:59:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Albuquerque_JorgeAndreGirao_M.pdf: 5796408 bytes, checksum: 09bd57e0a31a84f22f0e6c4d5ab05252 (MD5) Previous issue date: 2001 / Mestrado

Esta tese propõe o desenvolvimento de SMAs centrados em organizações de forma disciplinada, mesmo nos casos em que os modelos organizacionais de agentes utilizados não estejam incorporados aos métodos oferecidos pela Engenharia de Software Orientada a Agentes (AOSE). A fim de atingir tal objetivo, esta tese adota os princípios da Engenharia de Método Situational e propõe o Ateliê Medee, que permite a composição de métodos situacionais para SMAs usando fragmentos de método adequados à situação de cada projeto. Este ateliê oferece um repositório de fragmentos de método que contempla distintas fases de desenvolvimento de um projeto, tais como elucidação de requisitos, análise, design, e implementação, envolvendo os principais componentes de um SMA, como agentes, ambientes, interações e organizações. Tal repositório contém fragmentos extraídos de diversas abordagens para o desenvolvimento de SMAs, entre elas os métodos Gaia, Tropos, Ingenias, PASSI, e os modelos organizacionais MOISE+ e OperA. Além disso, esta tese mostra como tais métodos situationais podem contribuir no estabelecimento de um ciclo de melhoria do método de desenvolvimento para SMAs. Este ciclo aplica os princípios da Engenharia de Software a fim de prover um procedimento empírico para a adaptação, avaliação e melhoria de métodos situacionais para o desenvolvimento de SMAs centrados em organizações. Dessa forma, este ciclo contribui para uma utilização mais ampla de aplicações orientadas a agentes pela indústria.de software. Finalmente, esta tese apresenta um estudo de caso conduzido para investigar o uso do Ateliê Medee na composição de métodos situacionais para SMAs. Este estudo de caso envolveu o desenvolvimento de SMAs centrados em organizações para resolver o problema proposto pelo Torneio de Programação Multiagentes usando dois métodos situacionais distintos, compostos a partir de fragmentos de método extraídos de Tropos, Gaia e MOISE+. / This thesis proposes the development of organization centered MAS in a disciplined way, even though some agent organizational models are not currently incorporated into AOSE methods. In order to do that, this thesis proposes the Medee Framework for composing MAS situational methods out of method fragments according to a given project situation, by applying the principles proposed by Situational Method Engineering. Thus, it offers a method fragment repository that covers different development phases, like requirements, analysis, design, implementation, as well as the main components of a MAS application, such as agents, environments, interactions, and organizations. Such a repository has been sourced from several MAS development approaches, as such Gaia, Tropos, Ingenias, PASSI, MOISE, and OperA. Furthermore, this doctoral dissertation shows how such MAS situational methods could contribute to establish a method improvement cycle. Such a cycle applies principles of the Software Engineering discipline to provide an empirical procedure for tailoring, evaluating, and enhancing MAS situational methods. In this way, this cycle allows the continuous improvement of the Medee Method Repository, towards a steady and well founded path for MAS method maturation and, consequently, for a broader utilization of agent-oriented software development in the software industry. Finally, this dissertation presents a case study conducted to investigate the use of the Medee Framework for composing MAS situational methods, sourced mainly from Tropos, Gaia, and MOISE+. Moreover, these situational methods were used within an improvement cycle for MAS development methods. This case study, called the USP Farmer project, involved the development of organization centered MAS to solve the problem proposed by the Multiagent Programming Contest.

Orientadores : Ivan Luiz Marques Ricarte / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:22:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Coelho_AndreLuisVasconcelos_D.pdf: 18304635 bytes, checksum: fac853d8233955f9d02c12608c41455d (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Este tratado é de caráter essencialmente empírico e apresenta um estudo sistemático e abrangente em tomo da aplicação de técnicas de Computação Evolutiva para a resolução adaptativa de problemas não-triviais relacionados à disciplina de engenharia de sistemas inteligentes modulares. Os vários experimentos conduzidos e reportados tiveram como motivação maior a avaliação das potencialidades exibidas por algoritmos evolutivos mais rebuscados, inspirados em modelos artificiais de simbiose e hibridismo, tendo como referencial um leque de questões/requisitos pertinentes a sistemas modulares levantados pelo autor. Os domínios-alvo de pesquisa investigados compreendem o desenho customizado de arquiteturas de redes neurais heterogêneas; o projeto automático e hierárquico de ensembles heterogêneas de redes neurais feedforward; a seleção adaptativa de instâncias de máquinas de vetores-suporte para a composição de ensembles de SVMs; a configuração plena de arquiteturas de misturas de especialistas; e a organização emergente de times de agentes autônomos. Outros projetos correlatos ao tema são também brevemente descritos / Abstract: This treaty is of an essentially empirical nature and presents a systematic and encompassing study about the application of Evolutionary Computation techniques towards the adaptive solving of non-trivial problems under the discipline of modular intelligent systems engineering. The series of experiments conducted and reported along the text had as main stimulus the assessment of the potentials behind some advanced evolutionary algorithms, inspired from artificial models of symbiosis and hybridism, with regard to an array of issuesjrequirements pertaining to modular systems raised by the author. The target domains of investigation include the tailored design of heterogeneous neural network architectures; the automatic and hierarchical development of heterogeneous ensembles of feedforward neural networks; the adaptive selection of support vector machine instances for setting up ensembles of SVMs; the entire configuration of mixture of experts architectures; ando the emergent organization of teams made up of autonomous agents. Other correlated projects under the same research umbrella are also succinctly touched upon / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica