Ao tentar agendar uma atividade que dependa da presença de outras pessoas, geralmente acabamos desperdiçando tempo precioso avaliando os possíveis horários e verificando se os mesmos são aceitos por todos envolvidos. Embora a modelagem e a resolução do problema de agendamento multiagente pareçam estar completamente entendidas e ainda diversos algoritmos possam ser encontrados na literatura, uma questão ainda existe: Como definir horários compatíveis para uma atividade compartilhada sem que os usuários tenham que manualmente escolher horários livres de seus calendários até que todos envolvidos aceitem um horário. A principal contribuição é um algoritmo chamado Descobridor Asíncrono de Horários (ATF) baseado no Rastreamento Asíncrono (ABT) que permite que aplicações encontrem horários compatíveis para atividades compartilhadas requerendo mínima intervenção manual dos usuários. Esta dissertação revisita o Problema Temporal Simples (STP) e a sua versão multiagente (MaSTP), demonstra como eles podem ser utilizados para resolver o problema de agentamentos e ao final apresenta o ATF, a avaliação experimental e a análise de complexidade. / In order to schedule an activity that depends on other people, we very often end up wasting precious time trying to find compatible times and evaluating if they are accepted by all involved. Even though modeling and solving multiagent scheduling problems seem completely understood and several algorithms can be found in the literature, one limitation still stands up: How to find a compatible time slot for an activity shared by many users without requiring the users themselves to spend time going through their calendar and choosing time slots until everybody agrees. The main contribution of this work is an algorithm called Asynchronous Time Finder (ATF) based on the Asynchronous Backtracking (ABT) that enables applications to find compatible times when scheduling shared activities among several users while requiring minimal user interaction. This dissertation starts by revisiting the Simple Temporal Problem (STP) and its multiagent version (MaSTP), it then shows how they can be used to solve the problem of managing agendas and then finally it presents the ATF giving an experimental evaluation and the analysis of its complexity.

Com a proliferação de computadores pessoais e a popularização da Internet, as novas tecnologias da comunicação começam a provocar impactos no setor educacional, com a promessa de construção de cenários inovadores, apoiados em diferentes formas de educação baseada na Web. Estas inovações tecnológicas aplicadas ao ensino caracterizam a intensificação dos processos de educação à distância como uma das tendências mais marcantes desse final de milênio. A tendência destas inovações é crescer e juntamente com a Internet contribuir para a melhoria do ensino e/ou aprendizagem a distância. A Educação à Distância (EAD) tem sido um termo usado para qualquer forma de estudo em que os alunos não estejam em contato direto com seu professor. Este tipo de ensino pode ser considerado como uma alternativa educacional capaz de propiciar a ampliação de oportunidades educativas, através de programas de qualidade. Atualmente, para desenvolver ambientes para o ensino a distância são utilizados os conceitos de Inteligência Artificial Distribuída, mais precisamente o conceito de sistemas multiagentes, com a finalidade de aprimorar e monitorar o ensino através da Internet. O sistema AME-A proposto por D’Amico é um exemplo de ambiente que utiliza a tecnologia de multiagentes. Ele é constituído de vários agentes inteligentes que atuam de forma concorrente e comunicam-se através de mensagens. Dessa maneira, transformam o sistema em um conjunto de agentes cooperantes em busca de um objetivo que é o de ensinar e/ou aprender. Este trabalho tem como objetivo utilizar o estudo e a abordagem de modelagem do sistema de ensino/aprendizagem definido por D’Amico no que se refere ao agente ferramentas para o professor. Propõe-se a desenvolver uma ferramenta que irá auxiliar o professor na distribuição de seus conhecimentos na Internet, armazenando as informações inseridas pelo professor bem como fornecer orientações a respeito de determinadas operações que o sistema realiza. Estas orientações também apresentam como foco os seguintes fatores: descrição da importância da motivação e interatividade num curso a distância, sugestões de metodologias de ensino que o professor pode usar nas suas aulas, orientações a respeito de avaliação do aprendizado do aluno, dicas sobre conteúdos de materiais complementares às aulas e por fim, menciona exemplos de ferramentas em modo texto e multimídia que podem ser utilizadas para comunicação.

Este trabalho situa-se na área de Sistemas Multiagente, que é uma sub-área da Inteligência Artificial Distribuída. Em particular, o problema abordado nesta dissertação é o da modelagem de ambientes, um aspecto importante na criação de simulações baseadas em sociedades de agentes cognitivos, no entanto pouco tratado na literatura da área. A principal contribuição deste trabalho é a concepção de uma linguagem, chamada ELMS, própria para a definição de ambientes multiagente, e a implementação de um protótipo de interpretador para esta linguagem. O resultado da interpretação é um processo que simula o ambiente descrito em alto nível, e é apropriado para a interação com os agentes cognitivos que irão compartilhar o ambiente. Esta linguagem foi desenvolvida no contexto do projeto MASSOC, que tem como objetivo a criação de simulações sociais com agentes cognitivos. A abordagem deste projeto dá ênfase ao uso da arquitetura BDI para agentes cognitivos, a comunicação inter-agente de alto nível (ou seja, baseada em atos de fala) e a modelagem de ambientes com a linguagem ELMS, que é proposta neste trabalho. Os ambientes e agentes que podem ser usados na criação de simulaçõpes, bem como a comunicação entre eles utilizando a ferramenta SACI, são definidos ou gerenciados a partir de uma interface gráfica, que facilita a criação e controle de simulações com a plataforma MASSOC. Além de apresentar a linguagem ELMS e seu interpretador, esta dissertação menciona ainda, como breve estudo de caso, uma simulação de aspectos sociais do crescimento urbano. Esta simulação social auxiliou na concepção e avaliação da linguagem ELMS.

Modelos BDI (ou seja, modelos Beliefs-Desires-Intentions models) de agentes têm sido utilizados já há algum tempo. O objetivo destes modelos é permitir a caracterização de agentes utilizando noções antropomórficas, tais como estados mentais e ações. Usualmente, estas noções e suas propriedades são formalmente definidas utilizandos formalismos lógicos que permitem aos teóricos analisar, especificar e verificar agentes racionais. No entanto, apesar de diversos sistemas já terem sido desenvolvidos baseados nestes modelos, é geralmente aceito que existe uma distância significativa entre esta lógicas BDI poderosas e sistemas reais. Este trabalho defende que a principal razão para a existência desta distância é que os formalismos lógicos utilizados para definir os modelos de agentes não possuem uma semântica operacional que os suporte. Por “semântica operacional” entende-se tanto procedimentos de prova que sejam corretos e completos em relação à semântica da lógica, bem como mecanismos que realizem os diferentes tipos de raciocínio necessários para se modelar agentes. Há, pelo menos, duas abordagens que podem ser utilizadas para superar esta limitação dos modelos BDI. Uma é estender as lógicas BDI existentes com a semântica operacional apropriada de maneira que as teorias de agentes se tornem computacionais. Isto pode ser alcançado através da definição daqueles procedimentos de prova para as lógicas usadas na definição dos estados mentais. A outra abordagem é definir os modelos BDI utilizando formalismos lógicos apropriados que sejam, ao mesmo tempo, suficientemente poderosos para representar estados mentais e que possuam procedimentos operacionais que permitam a utilizaçao da lógica como um formalismo para representação do conhecimento, ao se construir os agentes. Esta é a abordagem seguida neste trabalho. Assim, o propósito deste trabalho é apresentar um modelo BDI que, além de ser um modelo formal de agente, seja também adequado para ser utilizado para implementar agentes. Ao invés de definir um novo formalismo lógico, ou de estender um formalismo existente com uma semântica operacional, define-se as noções de crenças, desejos e intenções utilizando um formalismo lógico que seja, ao mesmo tempo, formalmente bem-definido e computacional. O formalismo escolhido é a Programação em Lógica Estendida com Negação Explícita (ELP) com a semântica dada pelaWFSX (Well-Founded Semantics with Explicit Negation - Semântica Bem-Fundada com Negação Explícita). ELP com a WFSX (referida apenas por ELP daqui para frente) estende programas em lógica ditos normais com uma segunda negação, a negação explícita1. Esta extensão permite que informação negativa seja explicitamente representada (como uma crença que uma propriedade P não se verifica, que uma intenção I não deva se verificar) e aumenta a expressividade da linguagem. No entanto, quando se introduz informação negativa, pode ser necessário ter que se lidar com programas contraditórios. A ELP, além de fornecer os procedimentos de prova necessários para as teorias expressas na sua linguagem, também fornece um mecanismo para determinar como alterar minimamente o programa em lógica de forma a remover as possíveis contradições. O modelo aqui proposto se beneficia destas características fornecidas pelo formalismo lógico. Como é usual neste tipo de contexto, este trabalho foca na definição formal dos estados mentais em como o agente se comporta, dados tais estados mentais. Mas, constrastando com as abordagens até hoje utilizadas, o modelo apresentanto não é apenas uma especificação de agente, mas pode tanto ser executado de forma a verificar o comportamento de um agente real, como ser utilizado como mecanismo de raciocínio pelo agente durante sua execução. Para construir este modelo, parte-se da análise tradicional realizada na psicologia de senso comum, onde além de crenças e desejos, intenções também é considerada como um estado mental fundamental. Assim, inicialmente define-se estes três estados mentais e as relações estáticas entre eles, notadamente restrições sobre a consistência entre estes estados mentais. Em seguida, parte-se para a definição de aspectos dinâmicos dos estados mentais, especificamente como um agente escolhe estas intenções, e quando e como ele revisa estas intenções. Em resumo, o modelo resultante possui duas características fundamentais:(1) ele pode ser usado como um ambiente para a especificação de agentes, onde é possível definir formalmente agentes utilizando estados mentais, definir formalmente propriedades para os agentes e verificar se estas propriedades são satifeitas pelos agentes; e (2) também como ambientes para implementar agentes.

Trata o presente objeto de pesquisa da proposta de desenvolvimento de um modelo de ambiente de avaliação remota para Ensino à Distância, baseado no paradigma de Orientação a Objetos e elaborado com base na tecnologia de sistemas multiagentes. Para a validação do modelo, foi desenvolvido um protótipo denominado Javal, capaz de permitir a aplicação e monitoração da realização de avaliações e testes à distância. As soluções comerciais disponíveis no mercado, como Question Mark Perception, Aula Net e WebCT possuem código fechado e custo elevado, além de serem baseadas em soluções proprietárias (QML - Question Mark, ASP - Microsoft, etc.), necessitando de plataforma específica para instalação de servidores e clientes. Quanto ao aspecto funcional, estas ferramentas possuem a base de sua lógica de funcionamento em execução de scripts no servidor. Para cada item de uma avaliação a ser respondido, torna-se necessária a efetivação de uma nova conexão. O modelo proposto traz toda a funcionalidade do sistema para o ambiente do aluno, tornando necessária apenas uma conexão para a busca da avaliação e outra para o envio dos resultados, reduzindo o tráfego na rede. Quanto ao aspecto pedagógico, estas ferramentas limitam-se apenas a apresentar uma avaliação somativa do aluno, geração de graus e estatísticas, não se preocupando em monitorar seus aspectos comportamentais, capazes de apontar indícios de possíveis falhas no aprendizado ou na elaboração da avaliação. A proposta do modelo é da apresentação de um ambiente orientado a objetos, capaz de distribuir elementos representativos das avaliações existentes no modelo tradicional de ensino, incorporando recursos capazes de possibilitar a monitoração de aspectos comportamentais do aluno, pelo emprego de agentes monitores ou tutores, que podem acompanhar o aluno e auxiliá-lo em situações de dificuldade. O modelo proposto por este trabalho envolve as avaliações formativas e somativas, aplicadas de forma assíncrona e individual. Como sugestão para trabalhos futuros, o modelo propõe o desenvolvimento de classes capazes de implementar a aplicação de avaliações síncronas e em grupo. A validação do modelo proposto foi realizado através do desenvolvimento de um protótipo que, com base no desenvolvimento de uma API Javal específica, implementa os principais tipos de questões disponíveis no sistema de ensino tradicional, além de agentes tutores de avaliação.

A utilização da abordagem de agentes, nas mais diversas áreas de aplicações, mostra o interesse nas pesquisas sobre sistemas multiagentes. Este interesse surgiu da necessidade de aplicar novas técnicas e conceitos para a construção de sistemas e para auxiliar no seu desenvolvimento. Neste sentido, os agentes satisfazem às expectativas, não sendo apenas utilizados para a solução de problemas acadêmicos, mas também de sistemas reais. Na ciência da computação, a inteligência artificial distribuída está profundamente relacionada com o problema de coordenação. O objetivo é projetar mecanismos de coordenação para grupos de agentes artificiais. Várias características envolvem a atuação de agentes em um ambiente multiagente, como os mecanismos de cooperação, coordenação, comunicação, organização, entre outros. Este trabalho apresenta um estudo sobre coordenação multiagente, enfatizando a sua avaliação. O objetivo é apresentar uma proposta de avaliação, com um conjunto de critérios definidos para serem aplicados em modelos de coordenação. Inicialmente, é apresentado um estudo sobre coordenação de agentes. A seguir, são abordados vários modelos de coordenação encontrados na literatura da área. A parte principal do trabalho corresponde à definição de critérios para avaliação da coordenação, a serem utilizados em duas etapas: uma análise do problema, com vistas à escolha de um modelo de coordenação a ser empregado em uma determinada aplicação, e uma avaliação a posteriori, baseada nos critérios propostos para avaliar o comportamento de um sistema coordenado após o uso de um modelo de coordenação específico.Para exemplificar a aplicação dos critérios, dois estudos de caso são apresentados e foram utilizados para os experimentos: um referente ao domínio da Robocup, utilizando o Time UFRGS e, outro, referente ao gerenciamento de agendas distribuídas.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:57:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3218_1.pdf: 3612539 bytes, checksum: 40d4ce8fc0d298c91987ed31e8b8fc74 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A avaliação de sistemas computacionais é uma importante fase em seu processo de desenvolvimento, e isso não é diferente para sistemas que utilizam Inteligência Artificial (IA). Para esses sistemas, em particular, existe uma tendência à utilização de ambientes de simulação, conhecidos como testbeds, os quais auxiliam na avaliação desses sistemas em diferentes cenários de teste. A área de concentração desse trabalho é Sistemas Multiagentes (SMA). Essa área de pesquisa encontra-se em fase de expansão devido aos SMAs estarem sendo empregados em problemas considerados difíceis ou até mesmo impossíveis de serem solucionados por um único agente ou por sistemas monolíticos. Além disso, vários problemas interessantes surgem durante a interação entre os agentes normalmente envolvendo a resolução distribuída de problemas em tempo real. Atualmente existem vários testbeds utilizados na atividade de pesquisa na área de SMA tais como Trading Agent Competition, RoboCup Rescue e ORTS. Entretanto, a maioria desses testbeds não apresenta as características necessárias para auxiliar os pesquisadores na definição, implementação e validação de suas hipóteses. Este trabalho apresenta um ambiente de simulação, chamado RTSCup, para ser utilizado como testbed para implementação de aplicações na área de Sistemas Multiagentes. O RTSCup já foi utilizado com sucesso em experimentos práticos durante competições realizadas entre estudantes da Universidade Federal de Pernambuco

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5570_1.pdf: 952298 bytes, checksum: 80aef8a2a16e9ca453da3b48ee29b9e1 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A Patrulha multiagente é uma tarefa onde os agentes devem, coordenadamente, visitar lugares, representados por nós de um grafo, a fim de protegê-los ou supervisionálos. Para tanto, os agentes devem minimizar a ociosidade do conjunto dos nós do grafo, i.e., minimizar o tempo passado entre uma visita e outra a cada nó. Sistemas multiagente podem ser usados para realizar a tarefa da patrulha em domínios onde vigilância, inspeção ou controle distribuído são requeridos. Ao distribuírem entre si os nós que formam o grafo do mundo, os agentes negociadores reduzem o caminho que tem que percorrer e o número de nós a patrulhar, tornando mais fácil manter baixa a ociosidade média dos nós do mundo. Leilões formam os mecanismos de negociação usados para dividir os nós do mundo. Neste trabalho, os resultados obtidos pelo novo tipo de abordagem baseada em negociação são comparados aos resultados de trabalhos anteriores. Além de propor uma nova abordagem de agentes patrulhadores baseada em negociação, este trabalho propõe novos critérios de avaliação de desempenho. (1) Escalabilidade que avalia se a abordagem é capaz de patrulhar mundos ou grafos de todos os tamanhos. (2) Estabilidade mede a variação na ociosidade do grafo. (3) Adaptabilidade offline que avalia a capacidade das abordagens de patrulhar em vários mundos de topologias diferentes sem a necessidade de definição de estratégia específica para cada grafo a ser patrulhado, ou seja, avalia a necessidade de pré-processamento das abordagens. (4) Adaptabilidade online também avalia a capacidade da abordagem de lidar com modificações do grafo durante a simulação. Uma avaliação empírica mostrou a eficiência desta abordagem distribuída quando comparada às abordagens anteriores. Os sistemas de agentes apresentados neste trabalho são estáveis, o que será demonstrado pelo baixo desvio padrão obtido na ociosidade dos nós. Além disso, os sistemas são mais adaptáveis e possuem uma maior escalabilidade, já que podem realizar a patrulha em mundos de vários tamanhos e topologias

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6346_1.pdf: 2223295 bytes, checksum: 31961d63a4b2fe25c3c724ccfc136ba8 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / A Computação Autônoma é uma área de pesquisa que busca o desenvolvimento de software capaz de autoconfiguração, auto-otimização, autoproteção, auto-reparação, autoconhecimento e antecipação de necessidades, utilizando-se de padrões abertos. No caso particular de Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBD), podemos resumir esses princípios como características para autogerenciamento. Uma das formas de implementar características de autogerenciamento é através do desenvolvimento de Sistemas Multiagentes (SMA) que realizem a monitoração, prevenção ou solução de falhas e aperfeiçoamento de um sistema alvo. Não há ainda muitas especificações formais de como implementar autonomia para SGBD, em especial se desenvolvida via SMA. No contexto acima, o objetivo deste trabalho é a especificação de um framework arquitetural que guie o desenvolvimento de componentes de SMA que possam prover SGBD de capacidade de autogerenciamento, auxiliando os Administradores de Bancos de Dados nas suas atividades diárias. O Framework DBSitter-AS foi concebido utilizando a metodologia Tropos para desenvolvimento de SMA e especifica como construir uma sociedade de agentes capaz de realizar ações coordenadas de monitoria, prevenção e resolução de falhas em SGBD de mercado. A sociedade de agentes concebida está configurada em uma camada externa ao SGBD, possui uma estrutura de persistência própria e permite registro de regras e políticas organizacionais a serem obedecidas. O DBSitter-AS é uma especificação flexível no que tange a permitir o cadastro de sintomas de falhas e ações de resolução configuráveis para tipos diferentes de SGBD. Para mostrar como a especificação pode ser adaptada para casos reais, mostramos um exemplo de implementação para um caso típico de falha

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6952_1.pdf: 1936777 bytes, checksum: 779ef9efb15174a50d169b2c897993c2 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / O RTSCup é um ambiente de simulação de jogos RTS (Real Time Strategy) criado no Centro de Informática (CIn) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) por Vicente Vieira Filho, que permite ao usuário realizar simulações em diferentes cenários de teste. Essas simulações contemplam códigos utilizando Inteligência Artificial (IA) que podem ser utilizados para aplicações em Sistemas Multiagentes (SMA). O RTSCup é utilizado como ferramenta da disciplina de agentes autônomos, ministrada pelos professores Geber Ramalho e Patrícia Tedesco, do CIn/UFPE, onde são criadas competições entre as equipes nas modalidades de pathfinding, coleta de recursos e luta pela sobrevivência entre agentes. A dificuldade de realizar simulações com menor tempo de ciclo contendo mais de vinte agentes motivou a busca por soluções de desempenho no RTSCup. O objetivo deste trabalho é aumentar o número de agentes envolvidos na simulação permitindo a utilização do mesmo em competições regionais e nacionais