Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-06-30T18:24:08Z No. of bitstreams: 1 TES_JOAO_MARIO_LOPES_BREZOLIN_COMPLETO.pdf: 6143939 bytes, checksum: 1a0972ea0dfb3d652f4b28273cc15d43 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-30T18:24:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TES_JOAO_MARIO_LOPES_BREZOLIN_COMPLETO.pdf: 6143939 bytes, checksum: 1a0972ea0dfb3d652f4b28273cc15d43 (MD5) Previous issue date: 2017-03-15 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / The BDI architecture is the preferred approach for the development of agents situated in complex dynamic environments. The BDI architecture, which is founded on the symbolic model, represents a consolidated model that counts upon substantial theoretical-practical contributions. However, according to G?rdenfors, despite its strengths, there are some aspects of the cognitive phenomena which give rise to the need of a conceptual model that has to establish itself between the perceptual and the symbolic levels. Taking into account the principle that recognition of objects can be set as a process of concept formation, this thesis comprises the design and implementation of a knowledge representation model for BDI agents based on the assumptions of the paradigm of conceptual spaces. In this sense, the actual approach seeks to establish the necessary mechanisms for the development of this model through the use of the Jason platform and the programming language CSML. From the issues which are inherent to the development of an application directed to the aid of visually impaired people, this thesis aims to evaluate the implications of the building processes of the conceptual inference model for BDI agents. / A arquitetura BDI ? a estrat?gia preferencial no que tange ao desenvolvimento de agentes situados em ambientes complexos e din?micos. Alicer?ada no modelo simb?lico, a arquitetura BDI representa um modelo consolidado que conta com um substancial aporte pr?tico-te?rico. Entretanto, conforme assinala G?rdenfors, apesar da robustez desse modelo, h? aspectos do fen?meno cognitivo que suscitam a necessidade de um modelo conceitual que estabelece-se entre os n?veis simb?lico e perceptual. Partindo do princ?pio de que o reconhecimento de objetos pode ser assinalado como um processo de forma??o de conceitos, esta tese abrange a concep??o e a implementa??o de um modelo de representa??o do conhecimento para agentes BDI com base nos pressupostos do paradigma dos espa?os conceituais. Nesse sentido, esta abordagem busca estabelecer atrav?s da plataforma Jason e da linguagem de programa??o CSML os mecanismos necess?rios para o desenvolvimento desse modelo. A partir da problem?tica inerente ao desenvolvimento de uma aplica??o voltada ao aux?lio de pessoas cegas, esta proposta busca avaliar as implica??es do processo de constru??o do modelo de infer?ncia conceitual para agentes BDI.

[pt] A área da saúde desponta como um terreno fértil para a pesquisa científica em Tecnologia da Informação. As atividades de pesquisa na área permitem abordar diversas questões para promover o desenvolvimento tecnológico. Além disso, em relação aos aplicativos para dispositivos móveis, as principais lojas de aplicativos registraram um crescimento significativo no número de aplicativos de saúde disponíveis. Esses crescimentos encontram uma de suas causas na realidade pandêmica que enfrentamos desde o início de 2020. Para lidar com os diferentes desafios de saúde apresentados atualmente, o uso de sistemas multiagentes tem sido considerado uma boa abordagem para lidar, por exemplo, com distribuição, pró-atividade e autonomia dos sistemas. Embora várias plataformas conhecidas utilizem agentes de software, algumas delas não oferecem suporte adequado para o desenvolvimento de agentes, como a plataforma iOS. Assim, nesta dissertação propusemos um framework BDI para iOS que visa apoiar o desenvolvimento de aplicativos móveis de saúde com agentes de software. Esse framework é chamado de Swift Agent Development framework for health (SADE4Health) e usa recursos nativos do iOS, como o Healthkit, que é um repositório central de dados de saúde e condicionamento físico para acessar e compartilhar dados, mantendo a privacidade e o controle do usuário. Para mostrar como o framework suporta o desenvolvimento de novos aplicativos iOS com agentes de software, são explicados os passos mínimos necessários para criar um agente usando os recursos de saúde oferecidos pelo iOS, assim como um cenário de uso modelado a partir deles. Além disso, é apresentado um cenário de uso relacionado ao monitoramento remoto de sinais vitais de pacientes, ilustrando como desenvolver uma instância do framework proposto. Por fim, uma avaliação empírica com desenvolvedores iOS para medir a usabilidade do framework trouxe importantes achados. / [en] The healthcare area is emerging as a fertile ground for scientific research in Information Technology. Research activities in this field allow us to address several issues to promote technological development. In addition, regarding mobile device apps, the leading app stores registered significant growth in the number of available eHealth apps. One of the causes of this growth derives from the pandemic reality we have faced since the beginning of 2020. In order to confront the different health challenges presented currently, the use of multi-agent systems has been considered a good approach, dealing with, for example, distribution, pro-activity and autonomy of systems. Although several known platforms that use software agents, some of them do not offer appropriate support to develop agents, such as the iOS platform. Thus, in this dissertation we have proposed a BDI framework for iOS that aims to support the development of health mobile apps with software agents. This is known as Swift Agent Development Framework for Health (SADE4Health) and it uses native iOS resources, such as Healthkit, comprising a central repository for health and fitness data to access and share data while maintaining the user s privacy and control. To show how the framework supports the development of new iOS apps with software agents, the minimum necessary steps to create an agent using health features offered by iOS are explained, as well as a modeled use scenario based on it. Furthermore, a use scenario related to remote monitoring of patients vital signs that illustrates how to develop an instance of the proposed framework is presented. Finally, an empirical evaluation with iOS developers to measure the framework usability brought important findings.

Made available in DSpace on 2016-03-22T17:26:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dm2_Luciano_vargas.pdf: 637463 bytes, checksum: b08b63e8c6a347cd2c86fc24fdfd8986 (MD5) Previous issue date: 2009-03-31 / The study and development of systems to control interactions in multiagent systems is an open problem in Artificial Intelligence. The system of social exchange values of Piaget is a social approach that allows for the foundations of the modeling of interactions between agents, where the interactions are seen as service exchanges between pairs of agents, with the evaluation of the realized or received services, thats is, the investments and profits in the exchange, and credits and debits to be charged or received, respectively, in future exchanges. This evaluation may be performed in different ways by the agents, considering that they may have different exchange personality traits. In an exchange process along the time, the different ways in the evaluation of profits and losses may cause disequilibrium in the exchange balances, where some agents may accumulate profits and others accumulate losses. To solve the exchange equilibrium problem, we use the Partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) to help the agent decision of actions that can lead to the equilibrium of the social exchanges. Then, each agent has its own internal process to evaluate its current balance of the results of the exchange process between the other agents, observing its internal state, and with the observation of its partner s exchange behavior, it is able to deliberate on the best action it should perform in order to get the equilibrium of the exchanges. Considering an open multiagent system, it is necessary a mechanism to recognize the different personality traits, to build the POMDPs to manage the exchanges between the pairs of agents. This recognizing task is done by Hidden Markov Models (HMM), which, from models of known personality traits, can approximate the personality traits of the new partners, just by analyzing observations done on the agent behaviors in exchanges. The aim of this work is to develop an hybrid agent architecture for the self-regulation of social exchanges between personalitybased agents in a open multiagent system, based in the BDI (Beliefs, Desires, Intentions) architecture, where the agent plans are obtained from optimal policies of POMDPs, which model personality traits that are recognized by HMMs. To evaluate the proposed approach some simulations were done considering (known or new) different personality traits / O estudo e desenvolvimento de sistemas para o controle de interações em sistemas multiagentes é um tema em aberto dentro da Inteligência Artificial. O sistema de valores de trocas sociais de Piaget é uma abordagem social que possibilita fundamentar a modelagem de interações de agentes, onde as interações são vistas como trocas de serviços entre pares de agentes, com a valorização dos serviços realizados e recebidos, ou seja, investimentos e ganhos na troca realizada, e, também os créditos e débitos a serem cobrados ou recebidos, respectivamente, em trocas futuras. Esta avaliação pode ser realizada de maneira diferenciada pelos agentes envolvidos, considerando que estes apresentam traços de personalidade distintos. No decorrer de processo de trocas sociais a forma diferenciada de avaliar os ganhos e perdas nas interações pode causar desequilíbrio nos balanços de trocas dos agentes, onde alguns agentes acumulam ganhos e outros acumulam perdas. Para resolver a questão do equilíbrio das trocas, encontrou-se nos Processos de Decisão de Markov Parcialmente Observáveis (POMDP) uma metodologia capaz de auxiliar a tomada de decisões de cursos de ações na busca do equilíbrio interno dos agentes. Assim, cada agente conta com um mecanismo próprio para avaliar o seu estado interno, e, de posse das observações sobre o comportamento de troca dos parceiros, torna-se apto para deliberar sobre as melhores ações a seguir na busca do equilíbrio interno para o par de agentes. Com objetivo de operar em sistema multiagentes aberto, torna-se necessário um mecanismo para reconhecer os diferentes traços de personalidade, viabilizando o uso de POMDPs nestes ambientes. Esta tarefa de reconhecimento é desempenhada pelos Modelos de Estados Ocultos de Markov (HMM), que, a partir de modelos de traços de personalidade conhecidos, podem inferir os traços aproximados de novos parceiros de interações, através das observações sobre seus comportamentos nas trocas. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma arquitetura de agentes híbrida para a auto-regulação de trocas sociais entre agentes baseados em traços de personalidade em sistemas multiagentes abertos. A arquitetura proposta é baseada na arquitetura BDI (Beliefs, Desires, Intentions), onde os planos dos agentes são obtidos através de políticas ótimas de POMDPs, que modelam traços de personalidade reconhecidos através de HMMs. Para avaliar a proposta, foram realizadas simulações envolvendo traços de personalidade conhecidos e novos traços