[pt] O uso de sistemas baseados em agentes é adequado à construção de software complexo. Para garantir uma ordem social desejável é preciso lidar com a autonomia e a diversidade de interesses dos agentes e as normas são mecanismos eficientes de controle usados para regular o comportamento dos agentes. O teste de software continua sendo amplamente aplicado para garantir a qualidade do software. No contexto de sistemas multiagentes normativos, os testes devem lidar com a necessidade dos agentes atuarem de forma robusta sob condições normativas dinâmicas as quais os desenvolvedores não consideraram. Neste contexto, propomos uma abordagem para testar agentes normativos que seguem o modelo belief-desire-intention. Como contribuições, esta tese apresenta: um framework para desenvolvimento de agentes BDI normativos, o NBDI4JADE; um modelo modelo de faltas para apoiar a identificação dos diferentes tipos de falhas em agentes normativos; um framework para testar agentes BDI normativos, o N-JAT4BDI e, um método para geração de casos de teste a partir de modelos ANA-ML dos agentes. Avaliamos o framework de teste através de um estudo experimental no qual discutimos a eficiência e a eficácia do framework. Avaliamos, também, a eficácia do método de geração de casos de teste,aplicando-o a dois cenários de uso: (i) um sistema para gerenciar a submissão e o processo de revisão de artigos em conferências, e (ii) um sistema de venda de pacotes turísticos de uma agência de viagens. Os resultados obtidos nas avaliações de ambos os frameworks apresentam indícios positivos da eficiência e eficácia na detecção e identificação de falhas em agentes normativos e eficiência na geração dos casos de teste. / [en] The use of agent-based systems is suitable for the construction of complex software. To guarantee a desirable social order one we must deal with the autonomy and diversity of interests of the agents and norms are efficient mechanisms of control used to regulate the behavior of the agents. Software testing still have been widely applied to ensure the software quality. In the context of normative multiagent systems, the test must deal with the need for the agents to act robustly under dynamic normative conditions in which the developers did not consider. In this context, we propose an approach to test normative agents that follow the belief-desire-intention model. Among the contributions, this thesis presents: a framework for development of normative BDI agents, the NBDI4JADE; a fault model to support the identification of different types of failures in normative agents; a framework for testing normative BDI agents, the N-JAT4BDI, and a method for generating test cases from ANA-ML models.We evaluated the test framework through an experimental study in which we discussed the efficiency and effectiveness of the framework. We also evaluate the effectiveness of the test case generation method, applying it to two usage scenarios: (i) a system to the manage submission and the review process of articles in conferences, and (ii) a system of sale of tour packages from a travel agency. The results obtained in the evaluations of both frameworks presented positive indications of efficiency and effectiveness in the detection and identification of failures in normative agents and efficiency in the generation of test cases.

[pt] A ciência de dados precisa de uma grande quantidade de dados para testar e melhorar soluções. Jogos são largamente usados para abstrair situações da vida real. Rodadas de pôquer são um bom exemplo pois, por não saber as cartas dos oponentes, o jogador analisa um cenário de informação incompleta numa competição de agentes que envolve conhecimento probabilístico, análise de risco e brefe. Isso o diferencia de xadrez, damas e jogos de conhecimento perfeito e algoritmos de busca em forca bruta sobre o espaço de soluções. Usar o pôquer como um caso de teste possibilita a análise de diferentes abordagens usadas na vida real, porém num cenário mais controlado. Esta dissertação propõe um arcabouço de funcionalidades para criar e testar diferentes algorítimos de Deep Learning, que podem jogar pôquer entre sí, aprender com o histórico e maximizar suas recompensas. / [en] Data science research needs real examples to test and improve solutions. Games are widely used to mimic those real-world examples. Poker rounds are a good example of imperfect information state with competing agents dealing with probabilistic knowledge, risk assessment, and possible deception, unlike chess, checkers and perfect information brute-force search style of games. By using poker as a test-bed we can analyze different approaches used in real-world examples, in a more controlled environment, which should give great insights on how to tackle those real-world scenarios. We propose a framework to build and test different neural networks that can play against each other, learn from a supervised experience and maximize its rewards.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roberval Gomes Mariano.pdf: 3806410 bytes, checksum: 98c37c22e17816b87c3a646527ac2c4e (MD5) Previous issue date: 2008-12-05 / The huge amount of data available on the Web and its dynamic nature create a demand for information filtering applications such as recommender systems. The lack of semantic structure of data available on the Web constitutes a barrier for increasing the effectiveness of such applications family. This work discusses the analysis, design, implementation and evaluation of Semantic Web based hybrid filtering agents. Such agents were integrated in ONTOSERS, an application family for the development of recommender systems based on the Semantic Web technology. The implemented agents were evaluated and their results were compared with the results of collaborative and content-based filtering agents. The hybrid filtering techniques presented better results than the other approaches in the conducted experiments. The tested hybrid filtering approaches were the weighted and switched ones. The explicit feedback was used to validate the recommendations, presenting a better correlation with the hybrid filtering techniques. The developed agents were also evaluated through the reuse of the ONTOSERS systems family, a multi-agent recommender system in the Brazilian tributary domain. / A grande quantidade de dados disponíveis na Web e a sua natureza dinâmica criam uma demanda por aplicações de filtragem de informação, tais como os sistemas de recomendação. A falta de estruturação semântica dos dados disponíveis na Web é uma barreira para a melhoria da efetividade desta família de aplicações. Este trabalho apresenta a análise, projeto, implementação e avaliação de agentes de filtragem híbrida baseados na tecnologia da Web Semântica. Estes agentes foram integrados na ONTOSERS, uma família de aplicações para o desenvolvimento de sistemas de recomendações baseados na tecnologia da Web Semântica. Os agentes implementados foram testados e tiveram seus resultados comparados com os resultados de agentes utilizando filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. As técnicas de filtragem híbrida apresentaram resultados melhores do que os obtidos com as outras técnicas nos experimentos realizados. As técnicas de filtragem híbrida testadas foram a ponderada e a alternada. O feedback explícito foi utilizado para validar as recomendações, apresentando uma melhor correlação com as técnicas de filtragem híbrida. Os agentes desenvolvidos foram ainda avaliados através do reuso da família de sistemas ONTOSERS na construção do INFOTRIB, um sistema multiagente de recomendações no domínio tributário brasileiro.

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Submitted by PPG Ci?ncia da Computa??o (ppgcc@pucrs.br) on 2018-05-08T18:37:11Z No. of bitstreams: 1 RAFAEL_CAU?_CARDOSO_TES.pdf: 14431785 bytes, checksum: 227194ed28a9e55c3ab1fbedebf06922 (MD5) / Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2018-05-15T19:07:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RAFAEL_CAU?_CARDOSO_TES.pdf: 14431785 bytes, checksum: 227194ed28a9e55c3ab1fbedebf06922 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T19:14:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL_CAU?_CARDOSO_TES.pdf: 14431785 bytes, checksum: 227194ed28a9e55c3ab1fbedebf06922 (MD5) Previous issue date: 2018-03-27 / Sistemas multiagentes freq?entemente cont?m ambientes complexos e din?micos, nos quais os planos dos agentes podem falhar a qualquer momento durante a execu??o do sistema. Al?m disso, novos objetivos podem aparecer para os quais n?o existem nenhum plano dispon?vel. T?cnicas de planejamento s?o bem adequadas para lidar com esses problemas. H? uma quantidade extensa de pesquisa em planejamento centralizado para um ?nico agente, por?m, at? ent?o planejamento multiagente n?o foi completamente explorado na pr?tica. Plataformas multiagentes tipicamente proporcionam diversos mecanismos para coordena??o em tempo de execu??o, frequentemente necess?rios em planejamento online. Neste contexto, planejamento multiagente descentralizado pode ser eficiente e eficaz, especialmente em dom?nios fracamente acoplados, al?m de garantir algumas propriedades importantes em sistemas de agentes como privacidade e autonomia. N?s abordamos esse problema ao apresentar uma t?cnica para planejamento multiagente online que combina aloca??o de objetivos, planejamento individual utilizando rede de tarefas hier?rquicas (HTN), e coordena??o em tempo de execu??o para apoiar a realiza??o de objetivos sociais em sistemas multiagentes. Especificamente, n?s apresentamos um framework chamado Decentralised Online Multi-Agent Planning (DOMAP). Experimentos com tr?s dom?nios fracamente acoplados demonstram que DOMAP supera quatro planejadores multiagente do estado da arte com respeito a tempo de planejamento e tempo de execu??o, particularmente nos problemas mais dif?ceis. / Multi-agent systems often contain dynamic and complex environments where agents? course of action (plans) can fail at any moment during execution of the system. Furthermore, new goals can emerge for which there are no known plan available in any of the agents? plan library. Automated planning techniques are well suited to tackle both of these issues. Extensive research has been done in centralised planning for singleagents, however, so far multi-agent planning has not been fully explored in practice. Multi-agent platforms typically provide various mechanisms for runtime coordination, which are often required in online planning (i.e., planning during runtime). In this context, decentralised multi-agent planning can be efficient as well as effective, especially in loosely-coupled domains, besides also ensuring important properties in agent systems such as privacy and autonomy. We address this issue by putting forward an approach to online multi-agent planning that combines goal allocation, individual Hierarchical Task Network (HTN) planning, and coordination during runtime in order to support the achievement of social goals in multi-agent systems. In particular, we present a planning and execution framework called Decentralised Online Multi-Agent Planning (DOMAP). Experiments with three loosely-coupled planning domains show that DOMAP outperforms four other state-of-the-art multi agent planners with regards to both planning and execution time, particularly in the most difficult problems.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-02-05T20:32:05Z No. of bitstreams: 3 Dissertação - Leonardo Afonso Amorim - 2014.pdf: 2774608 bytes, checksum: b212628d1bce8ef7bf3f80e7286db111 (MD5) Dissertação - Leonardo Afonso Amorim - 2014 - Projeto.zip: 11944741 bytes, checksum: 141e5b6b22a4f615ef5f5bee052d97b5 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-02-05T20:32:50Z (GMT) No. of bitstreams: 3 Dissertação - Leonardo Afonso Amorim - 2014.pdf: 2774608 bytes, checksum: b212628d1bce8ef7bf3f80e7286db111 (MD5) Dissertação - Leonardo Afonso Amorim - 2014 - Projeto.zip: 11944741 bytes, checksum: 141e5b6b22a4f615ef5f5bee052d97b5 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:32:50Z (GMT). No. of bitstreams: 3 Dissertação - Leonardo Afonso Amorim - 2014.pdf: 2774608 bytes, checksum: b212628d1bce8ef7bf3f80e7286db111 (MD5) Dissertação - Leonardo Afonso Amorim - 2014 - Projeto.zip: 11944741 bytes, checksum: 141e5b6b22a4f615ef5f5bee052d97b5 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-09-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Decision making in public management is associated with a high degree of complexity due to insufficient financial resources to meet all the demands emanating from various sectors of society. Often, economic activities are in conflict with social or environmental causes. Another important aspect in decision making in public management is the inclusion of various stakeholders, eg public management experts, small business owners, shopkeepers, teachers, representatives of social and professional classes, citizens etc. The goal of this master thesis is to present two computational agents to aid decision making in public management as part of ADGEPA project: Miner Agent (MA) and Agent Decision Support (DSA). The MA uses data mining techniques and DSA uses multi-criteria analysis to point out relevant issues. The context in which this work fits is ADGEPA project. The ADGEPA (which means Digital Assistant for Participatory Public Management) is an innovative practice to support participatory decision making in public resources management. The main contribution of this master thesis is the ability to assist in the discovery of patterns and correlations between environmental aspects that are not too obvious and can vary from community to community. This contribution would help the public manager to make systemic decisions that in addition to attacking the main problem of a given region would decrease or solve other problems. The validation of the results depends on actual data and analysis of public managers. In this work, the data were simulated. / Tomada de decisão em gestão pública é associada ao alto grau de complexidade devido à insuficiência de recursos financeiros para atender todas as demandas provindas de diversos setores da sociedade. Frequentemente, atividades econômicas estão em conflito com causas sociais ou ambientais. Outro aspecto importante em tomadas de decisão em gestão pública é a inclusão dos diversos stakeholders, por exemplo especialistas em gestão pública, pequenos empresários, pequenos comerciantes, professores, representantes de classes sociais e profissionais, os próprios cidadãos etc. Diante disto, o objetivo deste trabalho de mestrado é apresentar uma proposta de Agente Minerador (AM) e Agente de Suporte à Decisão (ASD) para Gestão Pública Participativa e como fazer a interface entre eles. O AM faz uso de técnicas de mineração de dados para se encontrar regras de associação entre dados socioambientais, temporais e espaciais e o ASD faz uso de análise multicritério para ranquear problemas socioambientais que devem ser solucionados com prioridade. O contexto em que este trabalho se insere é o projeto ADGEPA (Assistente Digital para Gestão Pública Participativa), um projeto inovador para suporte à tomada de decisão participativa em gestão pública. Entende-se que a contribuição principal deste trabalho de mestrado é a possibilidade de auxiliar na descoberta de padrões e correlações entre aspectos socioambientais que não são muito óbvias e que podem variar de comunidade para comunidade. Esta contribuição poderá auxiliar o gestor público a tomar decisões sistêmicas que além de atacar o problema principal de uma determinada região diminuirá ou solucionará também problemas de outros aspectos. A validação dos resultados depende de dados reais e de análise de gestores públicos. Neste trabalho os dados foram simulados.

[pt] Consciência de software (software awareness) tornou-se um requisito importante na construção de sistemas com capacidade de autoadaptação. Para que aplicações de software possam melhor se adaptar a mudanças nos diversos ambientes em que operam, ter consciência (no sentido de perceber e entender esses ambientes e a seu próprio funcionamento nestes ambientes) é fundamental. Entretanto, mesmo em um nível básico aplicado a software, consciência é um requisito difícil de definir. Nosso trabalho propõe a organização de um catálogo para o requisito de consciência de software, com mecanismos para instanciação e uso do conhecimento armazenado neste catálogo na modelagem e implementação de software para problemas onde a autoadaptação, e por consequência consciência, sejam requisitos chave. / [en] Software awareness has become an important requirement in the construction of self-adaptive systems. As such, the software should better adapt to changes in the various environments in which they operate, be aware of (in the sense of perceiving and understanding) these environment and be aware of its own operation in these environments. However, even at a basic level applied to software, awareness is a requirement difficult to define. Our work proposes the creation of a catalog to the awareness requirement through non-functional requirements patterns (NFR patterns). We also propose mechanisms for enabling the instantiation and use of the knowledge about awareness, represented in this catalog.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ricardo.pdf: 2499178 bytes, checksum: 722bfd9fd0d7c53ffddbc4cf6c42eeff (MD5) Previous issue date: 2010-06-01 / With the increasing availability of distance courses and educational software that support the teaching learning, the use of virtual learning environments has been gaining increasing attention from researchers in Artificial Intelligence and Computer Science in Education. This work proposes a distinct use of these environments, creating an educational software based on Multiagent Systems (MAS) to support teaching and learning process of agent oriented programming (AOP), ie, the main idea is to use agents who teach the program agents. Through this approach can guide the student through some areas of the learning process, initially by looking at the most relevant concepts and in the future, interacting more actively with the scenarios that compose the proposed environment. / Com a crescente oferta de cursos à distância e de softwares educacionais que apóiam o processo de ensino e aprendizagem, a utilização de ambientes virtuais de aprendizagem (AVA) vem ganhando cada vez mais atenção por parte dos pesquisadores das áreas de Inteligência Artificial e Informática na Educação. Este trabalho propõe uma utilização diferenciada destes ambientes, criando um software educacional baseado em Sistemas Multiagente (SMA) para apoiar o processo de ensino e aprendizagem da programação orientada a agentes (AOP), ou seja, a idéia principal consiste em utilizar agentes que ensinam a programar agentes. Através desta abordagem é possível guiar o aluno por algumas áreas do processo de aprendizado, inicialmente, observando os conceitos mais relevantes e, futuramente, interagindo de forma mais ativa com os cenários que compõem o ambiente proposto.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 alisson lindoso2.pdf: 6722921 bytes, checksum: 2f55fa8a7f109106c015f0307cb7582c (MD5) Previous issue date: 2006-03-10 / The increasing demand of software applications constructed conciliating productivity, low cost and high quality, even in complex and changeable domains, turns necessary the elaboration of techniques and methodologies focusing on development paradigms more suitable for approaching these conflicting features, like the multiagent one. On the other hand, the sotware reuse process promotes the creation of new applications employing reusable software artifacts previously developed. This work introduces MAAEM, an ontology-driven methodology for analysis, design and implementation of multi-agent applications through the reuse of models and components that represent the requirements of a family of applications in a domain as well as the corresponding agent-oriented solutions to these ones. ONTORMAS, an ontology whose instantiation is useful for modeling and representing specific applications developed with MAAEM methodology, is also presented. Two case studies elaborated in order to evaluate the methodology and ontology are also described, exploring the cases with and without reuse, respectively, in the touristic and juridical domains. / A crescente demanda por aplicações de software cuja construção concilie produtividade, baixo custo e alta qualidade, mesmo em domínios complexos e mutáveis, torna necessária a elaboração de técnicas e metodologias que foquem paradigmas de desenvolvimento mais adequados para abordar aquelas características conflitantes, tal como o paradigma multiagente. Por outro lado, o processo de reutilização de software permite promover a criação de novas aplicações empregando artefatos de software reutilizáveis previamente desenvolvidos. Esse trabalho introduz a MAAEM, uma metodologia baseada em ontologias para a análise, o projeto e a implementação de aplicações multiagente através do reuso de modelos e componentes que representam os requisitos de uma família de aplicações em um domínio, assim como as correspondentes soluções orientadas a agentes para tais requisitos. É também apresentada a ONTORMAS, uma ontologia cuja instanciação é útil para modelar e representar aplicações específicas desenvolvidas com a metodologia MAAEM. São descritos ainda dois estudos de caso elaborados no sentido de avaliar a metodologia e a ontologia, explorando os casos com e sem reuso, respectivamente, nos domínios turístico e jurídico.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leandro Balby Marinho.pdf: 1280354 bytes, checksum: 9dd7494777864e76ff13f7880d7faa7b (MD5) Previous issue date: 2005-03-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / With the continuous migration of a great diversity of services to the Web, the need for characterizing the users in this environment increases. For that, components that can continually perceive their environment and rapidly adapt to its changes are required, thus reflecting the changes in the user behaviors. Among the existent approaches for modeling Web users, Web usage mining appears as one of the most interesting. Through Web usage mining a user can be implicitly and automatically modeled through his/her usage data, generated from his/her interaction with the Web. This work proposes ONTOWUM, a user modeling and usage mining-based multi-agent framework for Web personalization. The framework comprises two layers, where four agents are distributed according to their responsibilities: Interface agent, responsible for both capturing the user browsing information and performing the adaptation effects; User Modeling agent, responsible for creating and updating both user models and adaptation models; Acquirer agent, responsible for creating and updating an usage data repository containing past user models; and finally, Miner agent, responsible for both discovering group of users with similar browsing behavior and classifying the current user in these groups. The Interface and User modeling agents belong to the user information-processing layer, and the Acquirer and Miner agents belong to the pattern-discovering layer. The methodology and tool used to guide the analyses and design phases were MADEM ( Multi-Agent Domain Engineering Methodology ) and ONTOMADEM, respectively. For the implementation of ONTOWUM it was used the JADE framework. / Com a incessante migração das mais diversas categorias de serviços ao ambiente Web, a necessidade de caracterizar os usuários nesse ambiente nunca foi tão presente. Para isso, são necessários componentes que tenham a habilidade de continuamente perceber o ambiente e rapidamente se adaptarem a ele, refletindo assim as próprias mudanças no comportamento do usuário. Dentre as abordagens existentes para a modelagem de usuários da Web, a mineração de uso da Web figura entre as mais interessantes, pois através dessa abordagem pode-se modelar o usuário implicitamente através dos dados de uso gerados através da sua interação com a Web. Este trabalho propõe ONTOMUW", um framework multiagente para a personalização da Web baseado na modelagem de usuários e na mineração de uso. O framework é composto por duas camadas onde se distribuem quatro agentes de acordo com suas responsabilidades: agente Interfaceador, responsável tanto pela captura das informações provenientes da navegação do usuário quanto pela execução da adaptação; agente Modelador, responsável por criar e atualizar tanto modelos de usuários quanto modelos de adaptação; agente Aquisitor, responsável pela criação e manutenção de um repositório de dados de uso contendo os modelos de usuários passados; e, finalmente, agente Minerador, responsável tanto pela descoberta de grupos de usuários com comportamento de navegação similar quanto pela classificação do usuário corrente nos grupos descobertos. Os agentes Interfaceador e Modelador compõem a camada de processamento de informações do usuário, enquanto que os agentes Aquisitor e Minerador compõem a camada de descoberta de padrões. A metodologia e ferramenta utilizadas para guiar o processo de análise e projeto de domínio do ONTOMUW foram a MADEM ( Multi-Agent Domain Engineering Methodology ) e a ONTOMADEM respectivamente. Para a implementação do framework utilizou-se o ambiente JADE.