Este trabalho pretende avaliar se é possível elaborar estratégias pedagógicas com base em modelos de níveis de tomada de consciência e utilizá-las, por meio de agentes inteligentes, em um ambiente de aprendizagem. O ambiente utilizado foi o AMPLIA - Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem, desenvolvido inicialmente como um recurso auxiliar para a educação médica: neste ambiente, o aluno constrói uma representação gráfica de sua hipótese diagnóstica, por meio de uma rede bayesiana. O AMPLIA é formado por três agentes inteligentes, o primeiro é o Agente de Domínio, responsável pela avaliação da rede bayesiana do aluno. Os projetos dos outros dois agentes inteligentes do AMPLIA são apresentados nesta tese: o Agente Aprendiz, que faz inferências probabilísticas sobre as ações do aluno, a fim de construir um modelo do aluno baseado em seu nível de tomada de consciência, e o Agente Mediador, que utiliza um Diagrama de influência, para selecionar a estratégia pedagógica com maior probabilidade de utilidade. Por meio de uma revisão dos estudos de Piaget sobre a equilibração das estruturas cognitivas e sobre a tomada de consciência, foi construída a base teórica para a definição e organização das estratégias. Essas foram organizadas em classes, de acordo com o principal problema detectado na rede do aluno e com a confiança declarada pelo aluno, e em táticas, de acordo com o nível de autonomia, inferido pelo Agente Aprendiz. Foram realizados experimentos práticos acompanhados por instrumentos de avaliação e por observações virtuais on line, com o objetivo de detectar variações nos estados de confiança, de autonomia e de competência. Também foram pesquisados indícios de estados de desequilibração e de condutas de regulação e equilibração durante os ciclos de interação do aluno com o AMPLIA. Os resultados obtidos permitiram concluir que há evidências de que, ao longo do processo, há ciclos em que o aluno realiza ações sem uma tomada de consciência. Estes estados são identificados, probabilisticamente, pelo agente inteligente, que então seleciona uma estratégia mais voltada para um feedback negativo, isto é, uma correção. Quando o agente infere uma mudança neste estado, seleciona outra estratégia, com um feedback positivo e com maior utilidade para dar início a um processo de negociação pedagógica, isto é, uma tentativa de maximizar a confiança do aluno em si mesmo e no AMPLIA, assim como maximizar a confiança do AMPLIA no aluno. Os trabalhos futuros apontam para a ampliação do modelo do aluno, por meio da incorporação de um maior número de variáveis, e para a necessidade de aprofundamento dos estudos sobre a declaração de confiança, do ponto de vista psicológico. As principais contribuições relatadas são na definição e construção de um modelo de aluno, com utilização de redes bayesianas, no projeto de um agente pedagógico como mediador num processo de negociação pedagógica, e na definição e seleção de estratégias pedagógicas para o AMPLIA.

Submitted by Fernando Reis de Odriozola (odriozola.fernando@gmail.com) on 2015-09-21T04:39:27Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fernando R Odriozola.pdf: 881210 bytes, checksum: 13c5e46a6da326c976883920a7af7eb6 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-09-21T23:06:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fernando R Odriozola.pdf: 881210 bytes, checksum: 13c5e46a6da326c976883920a7af7eb6 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-22T13:32:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Fernando R Odriozola.pdf: 881210 bytes, checksum: 13c5e46a6da326c976883920a7af7eb6 (MD5) Previous issue date: 2015-08-24 / For complex systems, traditional analytical-approach with differential equations sometimes results in intractable solutions. An alternative approach could be through Agents-Based Models as a complementary tool witch systems can be modeled from their constituent parts and interactions. Financial Markets are good examples of complex system and thus Agent-Based Models would be a correct approach. This paper implements an Artificial Financial Market composed by market makers, information broadcasters and a set of heterogeneous agents who trade assets through a Continuous Double Auction mechanism. Several aspects of the simulation were investigated to consolidate their understanding and thus contribute to the design of models, where we can highlight, among others: distinctions between Discrete and Continuous Double Auction; implications of Market Maker spread settings; Budget Constraints effects on agents and Analysis of pricing formation in offer submissions. Thinking about the adherence of the model to the Brazilian market reality, a method named Inverse Simulation is used to calibrate the input parameters in a way that the output matches historical market price series. / Na modelagem de sistemas complexos, abordagens analíticas tradicionais com equações diferenciais muitas vezes resultam em soluções intratáveis. Para contornar este problema, Modelos Baseados em Agentes surgem como uma ferramenta complementar, onde o sistema é modelado a partir de suas entidades constituintes e interações. Mercados Financeiros são exemplos de sistemas complexos, e como tais, o uso de modelos baseados em agentes é aplicável. Este trabalho implementa um Mercado Financeiro Artificial composto por formadores de mercado, difusores de informações e um conjunto de agentes heterogêneos que negociam um ativo através de um mecanismo de Leilão Duplo Contínuo. Diversos aspectos da simulação são investigados para consolidar sua compreensão e assim contribuir com a concepção de modelos, onde podemos destacar entre outros: Diferenças do Leilão Duplo Contínuo contra o Discreto; Implicações da variação do spread praticado pelo Formador de Mercado; Efeito de Restrições Orçamentárias sobre os agentes e Análise da formação de preços na emissão de ofertas. Pensando na aderência do modelo com a realidade do mercado brasileiro, uma técnica auxiliar chamada Simulação Inversa, é utilizada para calibrar os parâmetros de entrada, de forma que trajetórias de preços simulados resultantes sejam próximas à séries de preços históricos observadas no mercado.

Este trabalho pretende avaliar se é possível elaborar estratégias pedagógicas com base em modelos de níveis de tomada de consciência e utilizá-las, por meio de agentes inteligentes, em um ambiente de aprendizagem. O ambiente utilizado foi o AMPLIA - Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem, desenvolvido inicialmente como um recurso auxiliar para a educação médica: neste ambiente, o aluno constrói uma representação gráfica de sua hipótese diagnóstica, por meio de uma rede bayesiana. O AMPLIA é formado por três agentes inteligentes, o primeiro é o Agente de Domínio, responsável pela avaliação da rede bayesiana do aluno. Os projetos dos outros dois agentes inteligentes do AMPLIA são apresentados nesta tese: o Agente Aprendiz, que faz inferências probabilísticas sobre as ações do aluno, a fim de construir um modelo do aluno baseado em seu nível de tomada de consciência, e o Agente Mediador, que utiliza um Diagrama de influência, para selecionar a estratégia pedagógica com maior probabilidade de utilidade. Por meio de uma revisão dos estudos de Piaget sobre a equilibração das estruturas cognitivas e sobre a tomada de consciência, foi construída a base teórica para a definição e organização das estratégias. Essas foram organizadas em classes, de acordo com o principal problema detectado na rede do aluno e com a confiança declarada pelo aluno, e em táticas, de acordo com o nível de autonomia, inferido pelo Agente Aprendiz. Foram realizados experimentos práticos acompanhados por instrumentos de avaliação e por observações virtuais on line, com o objetivo de detectar variações nos estados de confiança, de autonomia e de competência. Também foram pesquisados indícios de estados de desequilibração e de condutas de regulação e equilibração durante os ciclos de interação do aluno com o AMPLIA. Os resultados obtidos permitiram concluir que há evidências de que, ao longo do processo, há ciclos em que o aluno realiza ações sem uma tomada de consciência. Estes estados são identificados, probabilisticamente, pelo agente inteligente, que então seleciona uma estratégia mais voltada para um feedback negativo, isto é, uma correção. Quando o agente infere uma mudança neste estado, seleciona outra estratégia, com um feedback positivo e com maior utilidade para dar início a um processo de negociação pedagógica, isto é, uma tentativa de maximizar a confiança do aluno em si mesmo e no AMPLIA, assim como maximizar a confiança do AMPLIA no aluno. Os trabalhos futuros apontam para a ampliação do modelo do aluno, por meio da incorporação de um maior número de variáveis, e para a necessidade de aprofundamento dos estudos sobre a declaração de confiança, do ponto de vista psicológico. As principais contribuições relatadas são na definição e construção de um modelo de aluno, com utilização de redes bayesianas, no projeto de um agente pedagógico como mediador num processo de negociação pedagógica, e na definição e seleção de estratégias pedagógicas para o AMPLIA.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ViniciusPM.pdf: 1794851 bytes, checksum: 2a77c7f1b263be186ffa64cbc38b4cc3 (MD5) Previous issue date: 2009-12-11 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The industrial automation is directly linked to the development of information tecnology. Better hardware solutions, as well as improvements in software development methodologies make possible the rapid growth of the productive process control. In this thesis, we propose an architecture that will allow the joining of two technologies in hardware (industrial network) and software field (multiagent systems). The objective of this proposal is to join those technologies in a multiagent architecture to allow control strategies implementations in to field devices. With this, we intend develop an agents architecture to detect and solve problems which may occur in the industrial network environment. Our work ally machine learning with industrial context, become proposed multiagent architecture adaptable to unfamiliar or unexpected production environment. We used neural networks and presented an allocation strategies of these networks in industrial network field devices. With this we intend to improve decision support at plant level and allow operations human intervention independent / A automa??o industrial est? diretamente ligada ao crescimento da tecnologia da informa??o. Tanto as melhorias em solu??es de hardware quanto o aprimoramento em metodologias de desenvolvimento de software propiciaram o crescimento do controle do processo produtivo ao longo dos anos. Nesta tese, propomos uma arquitetura que permitir? a uni?o de duas tecnologias no ?mbito de hardware (redes industriais) e software (sistemas multiagente). O objetivo de nossa proposta ? unir essas tecnologias em uma arquitetura multiagente para permitir implementa??o de aplica??es inteligentes nos dispositivos de campo. Com isso pretendemos fazer que os agentes possam detectar e apontar solu??es para problemas encontrados no ambiente de rede industrial. Este trabalho ainda alia a aprendizagem de m?quina ao contexto industrial, permitindo dessa forma que a arquitetura de agentes proposta possa se tornar adapt?vel a um contexto de produ??o desconhecido ou inesperado. Para isso, utilizamos redes neurais e mostramos uma estrat?gia para aloca??o destas redes em dispositivos da rede industrial. Pretendemos assim viabilizar uma melhoria no suporte a decis?o em ocorr?ncias no n?vel de planta auxiliando os operadores na detec??o e corre??o de problemas e falhas

Este trabalho pretende avaliar se é possível elaborar estratégias pedagógicas com base em modelos de níveis de tomada de consciência e utilizá-las, por meio de agentes inteligentes, em um ambiente de aprendizagem. O ambiente utilizado foi o AMPLIA - Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem, desenvolvido inicialmente como um recurso auxiliar para a educação médica: neste ambiente, o aluno constrói uma representação gráfica de sua hipótese diagnóstica, por meio de uma rede bayesiana. O AMPLIA é formado por três agentes inteligentes, o primeiro é o Agente de Domínio, responsável pela avaliação da rede bayesiana do aluno. Os projetos dos outros dois agentes inteligentes do AMPLIA são apresentados nesta tese: o Agente Aprendiz, que faz inferências probabilísticas sobre as ações do aluno, a fim de construir um modelo do aluno baseado em seu nível de tomada de consciência, e o Agente Mediador, que utiliza um Diagrama de influência, para selecionar a estratégia pedagógica com maior probabilidade de utilidade. Por meio de uma revisão dos estudos de Piaget sobre a equilibração das estruturas cognitivas e sobre a tomada de consciência, foi construída a base teórica para a definição e organização das estratégias. Essas foram organizadas em classes, de acordo com o principal problema detectado na rede do aluno e com a confiança declarada pelo aluno, e em táticas, de acordo com o nível de autonomia, inferido pelo Agente Aprendiz. Foram realizados experimentos práticos acompanhados por instrumentos de avaliação e por observações virtuais on line, com o objetivo de detectar variações nos estados de confiança, de autonomia e de competência. Também foram pesquisados indícios de estados de desequilibração e de condutas de regulação e equilibração durante os ciclos de interação do aluno com o AMPLIA. Os resultados obtidos permitiram concluir que há evidências de que, ao longo do processo, há ciclos em que o aluno realiza ações sem uma tomada de consciência. Estes estados são identificados, probabilisticamente, pelo agente inteligente, que então seleciona uma estratégia mais voltada para um feedback negativo, isto é, uma correção. Quando o agente infere uma mudança neste estado, seleciona outra estratégia, com um feedback positivo e com maior utilidade para dar início a um processo de negociação pedagógica, isto é, uma tentativa de maximizar a confiança do aluno em si mesmo e no AMPLIA, assim como maximizar a confiança do AMPLIA no aluno. Os trabalhos futuros apontam para a ampliação do modelo do aluno, por meio da incorporação de um maior número de variáveis, e para a necessidade de aprofundamento dos estudos sobre a declaração de confiança, do ponto de vista psicológico. As principais contribuições relatadas são na definição e construção de um modelo de aluno, com utilização de redes bayesianas, no projeto de um agente pedagógico como mediador num processo de negociação pedagógica, e na definição e seleção de estratégias pedagógicas para o AMPLIA.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-02-04T17:56:58Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Neila Batista Xavier.pdf: 16096870 bytes, checksum: 14fa0cdac4b0ae0046b9b6a6b2e06c88 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-02-04T17:57:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Neila Batista Xavier.pdf: 16096870 bytes, checksum: 14fa0cdac4b0ae0046b9b6a6b2e06c88 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-02-04T17:58:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Neila Batista Xavier.pdf: 16096870 bytes, checksum: 14fa0cdac4b0ae0046b9b6a6b2e06c88 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-04T17:58:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Neila Batista Xavier.pdf: 16096870 bytes, checksum: 14fa0cdac4b0ae0046b9b6a6b2e06c88 (MD5) Previous issue date: 2015-10-09 / With the continued and increasing use of Learning Management System (LMS) in educational institutions, it is necessary for coordinators and administrators effectively manage the online courses in order to ensure good monitoring and superior levels looking for ways to improve the management of online courses. Thus, considering the difficulties in the aspect of infrastructure and time to become familiar with the resources available, the researchers realized the need to know the opinion of people with experience in Distance Education and higher level positions to decision-making. During the investigation of the problem, was held collection and analysis of information on the performance of LMS in the follow-up courses process. The results revealed the need to implement a tool that would help the monitoring of online courses. Based on this information, this paper proposes and describes an approach based on a Multi-Agent System for this problem. The system has the purpose to support the management of online courses through intelligent agents. From the use of the proposed system, the coordinator of an online courses get condensed and quick information of each current course, facilitating managerial vision by reporting and organized graphics, and receive periodically a message via email about the current status of each course. Thus, intelligent agents show specific situations of access students, tutors and teachers, and help the follow-up activities. To validate the work, was carried out a case study in the postgraduate courses in online mode with several real disciplines concurrently taking place in a Federal Institute of Education (IFE) of Amazonas state. The case study aimed evaluate the feasibility of the proposal, and from the results obtained in the test can be concluded that with using the developed system was possible to improve the monitoring of levels of online courses, assist in making decisions and thus enable the adoption of new teaching strategies / Com o contínuo e crescente uso de Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) em instituições de ensino, é necessário que coordenadores e administradores gerenciem efetivamente os cursos de Educação a Distância (EaD), a fim de garantir um bom acompanhamento e níveis de qualidade superior, buscando meios para aperfeiçoar o gerenciamento de cursos on-line. Assim, considerando as dificuldades no aspecto de infraestrutura e tempo para familiarizar-se com os recursos disponíveis, os pesquisadores perceberam a necessidade de conhecer a opinião de pessoas com experiência em EaD e em cargos de nível hierárquico superior para tomada de decisões. Durante a investigação do problema, foi realizada a coleta e a análise de informações sobre o desempenho de AVAs no processo de acompanhamento de cursos. Os resultados revelaram a necessidade da implantação de uma ferramenta que auxiliasse o acompanhamento dos cursos online. Com base nessas informações, o presente trabalho propõe e descreve uma abordagem baseada em um Sistema Multiagente (SMA) para esse problema. O sistema tem como proposta apoiar a gestão de cursos on-line por meio de Agentes Inteligentes (AIs). A partir do uso do sistema proposto, o coordenador dos cursos de um AVA obtêm informações condensadas e rápidas de cada curso corrente, facilitando a visão gerencial mediante a apresentação de relatórios e gráficos organizados, além de receber, periodicamente, uma mensagem via e-mail a respeito da situação atual de cada curso. Desta forma, os AIs evidenciam situações específicas do acesso de alunos, tutores e professores, além de auxiliar o acompanhamento de atividades. Para validar o trabalho, foi realizado um Estudo de Caso em cursos de Pós-Graduação na modalidade EaD com várias disciplinas reais ocorrendo concomitantemente em um Instituto Federal de Educação (IFE) do estado do Amazonas. O Estudo de Caso teve como objetivo avaliar a viabilidade da proposta, e a partir dos resultados obtidos nos testes realizados pode-se concluir que com o uso do sistema desenvolvido foi possível melhorar os níveis de acompanhamento dos cursos on-line, auxiliar no processo de tomada de decisões e, assim, possibilitar a adoção de novas estratégias pedagógicas.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcio Alencar.pdf: 1656491 bytes, checksum: a441863efe54446babff31c15171027b (MD5) Previous issue date: 2011-12-19 / With the widespread use of Virtual Learning Environments (VLE) in various educational institutions, usually in education courses distance, the task of monitoring the activities of students per guardians and mediators to achieve levels of quality have been a increasing work. To follow up the students in these new technologies require new thinking and attitudes of educators in these environments and new solutions by the designers of this class of systems. This paper describes architectures based on Multiagent Systems, focused on the concept of perception, designed to assist students and tutors on completion and monitoring of activities in distance education courses. The systems implemented according to the proposed architectures, help tutors and students through a discussion forum, solving doubts about the course and recommend the realization of activities that the student has not completed, favoring facilitating the smooth running of the course and collaboration among the other participants. Each proposed architecture there was a prototype implemented and evaluated, resulting in proposals for improvements in the next version. The results obtained during the experiments demonstrate the importance of using Multi-agent Systems in Virtual Learning Environments, supporting the realization of activities of the course participants and monitored by the tutors. / Com a disseminação do uso de Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) por diversas instituições de ensino, notadamente em cursos de Educação a Distância, a tarefa de acompanhamento das atividades dos alunos por tutores e mediadores para atingir níveis de qualidade têm sido um trabalho cada vez maior. Realizar o acompanhamento dos alunos nessas novas tecnologias, requerer novas reflexões e posturas de educadores nestes ambientes e novas soluções por parte dos projetistas desta classe de sistemas. Esta dissertação descreve arquiteturas baseadas em Sistemas Multiagente, focadas no conceito de percepção, criadas para auxiliar alunos e tutores na conclusão e acompanhamento de atividades em cursos de Educação a Distância. Os sistemas implementados seguindo as arquiteturas propostas auxiliam alunos e tutores por meio de um fórum de discussão, sanando dúvidas sobre o curso, além de recomendar a realização de atividades que o aluno não tenha concluído, favorecendo o bom andamento do curso e a colaboração entre os demais participantes. Cada arquitetura proposta teve um protótipo implementado e avaliado, resultando em propostas de melhorias na versão seguinte. Os resultados obtidos durante as experimentações demostram a importância do uso de Sistemas Multiagente em Ambientes Virtuais de Aprendizagem, apoiando a execução de atividades dos cursistas e o acompanhamento por parte dos tutores.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andre Alves Nogueira.pdf: 3385945 bytes, checksum: 5c7b555b59610b2dac767f2900bfe5be (MD5) Previous issue date: 2014-02-20 / Weather Extreme Events (WEE) can cause natural disasters because they are often accompanied by dangerous physical activities which cause significant damage to people and properties, including some deaths. A way to soften the damage caused by these disasters is to use Weather Warning System (WWS). These kind of systems can detect an imminent risk and, different types of alerts can be triggered in order to mobilize the emergency personnel in advance. This research aims to help the Amazon Protection System (SIPAM) to solve the communication problem with the alert and mobilization. It is intended, primarily, to assist the Civil Defense with the affected population by WEE. A comparative investigation was performed in ten studies aiming to understand and analyze the main characteristics of a Warning System, which were incorporated into this research, highlighting the support of a Multi-Agent System to assist the WWS, and the use of SMS (Short Message Service) technology and E-mail for sending the alert. System Tests showed that the approach proved promising, with shipping times smaller alerts those found in the literature with a high rate of confirmed users. Also the process of sending the alert factor being faster helps to minimize the effects of EME with the affected population. / Eventos Meteorológicos Extremos (EME) podem gerar desastres naturais, geralmente acompanhados de atividades físicas perigosas que provocam danos significativos a pessoas e propriedades, gerando um grande número de vítimas ou até mesmo mortes. Uma maneira de mitigar os danos causados por estes desastres é a utilização de Sistemas de Alertas Meteorológicos (SAM); sendo detectado um risco iminente, diferentes tipos de alertas podem ser acionados objetivando a mobilização antecipada das equipes de emergência. O presente trabalho visa contribuir com o Sistema de Proteção da Amazônia (SIPAM) ou com órgãos semelhantes para a resolução do problema de comunicação referente à emissão dos alertas e a mobilização, destinando-se principalmente à ação da Defesa Civil e órgãos competentes junto à população em função dos EME ocorridos. Nesta pesquisa foi realizada uma investigação comparativa com dez trabalhos objetivando conhecer e analisar as principais características de um Sistema de Alerta, as quais foram incorporadas neste projeto, destacando-se o apoio de um Sistema Multiagente para auxiliar o SAM, e o uso das tecnologias de SMS (Short Message Service) e E-mail para o envio do alerta. Testes do sistema evidenciaram que a abordagem adotada mostrou-se promissora, apresentando tempos de envio de alertas menores que os encontrados na literatura e com alta taxa de usuários confirmados, fator de muita importância para a minimização dos efeitos dos EME junto à população atingida.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ismenia Ribeiro de Oliveira.pdf: 2858888 bytes, checksum: 1f919da635a28d5ee15d5832df5d95b1 (MD5) Previous issue date: 2004-02-10 / This work proposes an agent-based pattern system for design of adaptive multi-agent systems using user-modeling techniques. The pattern system is composed of a conceptual, an architectural, and design patterns. The patterns describe recurrent problems and design solutions for user modeling and development of adaptive multi-agent systems. The pattern mining is based on the analysis of: concepts and techniques for development of adaptive and adaptable systems; user modeling techniques; and multi-agent design techniques. An initial validation of the pattern system has been conducted through the development of a case study on the domain of information access, where patterns in the system have been reused on the development of a multi-agent system for personalized information access. / Este trabalho propõe um sistema de padrões baseados em agentes para o projeto de sistemas multiagente adaptativos e adaptáveis que utilizam técnicas de modelagem de usuários. O sistema de padrões é composto por um padrão conceitual, um padrão arquitetural e cinco padrões de projeto. Os problemas, as soluções e os conceitos, comuns no projeto da modelagem de usuários, de sistemas adaptativos e no desenvolvimento de agentes de software, são analisados e descritos na forma de padrões. A metodologia para a extração dos padrões é baseada na análise dos conceitos e técnicas para o desenvolvimento de sistemas adaptativos e adaptáveis, das técnicas de modelagem de usuário e dos conceitos e técnicas para o projeto de sistemas multiagente e agentes de software. Uma avaliação preliminar, do sistema de padrões proposto, é feita por meio de um estudo de caso no domínio do acesso à informação. O estudo consiste em identificar e analisar a reutilização do sistema de padrões no desenvolvimento de aplicações multiagente para o acesso à informação personalizada.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carla Gomes de Faria.pdf: 8307550 bytes, checksum: 28290dc02e9aad84de30e16b029a3a95 (MD5) Previous issue date: 2004-02-06 / This work proposes GRAMO, a technique for the acquisition and construction of ontology based domain and user models in Domain and User Analysis of Multi-Agent Domain Engineering. A domain model is a high-level domain independent abstraction representing the formulation of a problem, knowledge or activities of the real word. A user model is a high-level domain independent abstraction representing features, needs, preferences and goal of end-users. Ontologies are knowledge representation structures appropriate for representing domain and user models. GRAMO is based on the reuse of ONTODUM, a meta-domain and user model representing the knowledge of techniques for domain analysis, user modelling and requirement analysis of multi-agent systems. Two case studies in the juridical and touristical area are introduced describing a preliminar evaluation of the proposed technique. / Este trabalho propõe a GRAMO, uma técnica para a aquisição e construção de modelos de domínio e usuários baseados em ontologias para a Análise de Domínio e Usuários na Engenharia de Domínio Multiagente. Um modelo de domínio é uma representação dependente de um domínio de aplicação particular, especificada em um alto nível de abstração, que contém a formulação de um problema, conhecimento ou atividades do mundo real. Um modelo de usuário é uma abstração especificada em um alto nível, que representa as características, necessidades, preferências e objetivos dos usuários finais. Ontologias são estruturas de representação de conhecimento adequadas para representar modelos de domínio e usuários. A GRAMO é baseada no reuso da ONTODUM, um meta-modelo de domínio e usuários, que representa o conhecimento das técnicas da análise de domínio, modelagem de usuários e análise de requisitos de sistemas multiagente. Dois estudos de caso nas áreas jurídica e turística são apresentados descrevendo uma avaliação preliminar da técnica proposta.