[en] MAS-SCHOOL E ASYNC: A METHOD AND A FRAMEWORK FOR BUILDING INTELLIGENT AGENTS

[pt] MAS-SCHOOL E ASYNC: UM MÉTODO E UM FRAMEWORK PARA CONSTRUÇÃO DE AGENTES INTELIGENTES

[pt] JOSE ALBERTO RODRIGUES PEREIRA SARDINHA

[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA

[pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL

[pt] SISTEMAS MULTI-AGENTES

[pt] ENGENHARIA DE SOFTWARE

[en] MACHINE LEARNING

[en] ARTIFICIAL INTELLIGENCE

[en] MULTI-AGENT SYSTEMS

[en] SOFTWARE ENGINEERING

[pt] Agentes de Software é uma tecnologia que permite criar simuladores e sistemas inteligentes que tomam decisões automaticamente. A primeira contribuição dessa tese é o MAS-School, um método para modelar e implementar agentes de software inteligentes desde as primeiras fases de desenvolvimento. Esse método também apresenta várias orientações de como incluir aprendizado na fase de design e implementação. O método apresenta no final uma estratégia incremental de desenvolvimento para permitir a avaliação do desempenho das técnicas de machine learning. A segunda contribuição dessa tese é o framework ASYNC. O ASYNC é composto por um conjunto de ferramentas de engenharia de software para auxiliar a construção de sistemas baseados em agentes assíncronos, cooperativos e inteligentes. Esta tese apresenta quatro estudos de casos complexos desenvolvidos com agentes inteligentes para exemplificar o uso do método e framework. A primeira aplicação apresenta um sistema baseado em agentes para criar promoções em um mercado varejista utilizando o conceito de agregação de produtos. A segunda aplicação apresenta um mercado virtual para compra e venda de bens. A terceira aplicação é um sistema multi-agente distribuído para um complexo cenário de procurement em leilões simultâneos e interdependentes. Essa aplicação participou do Trading Agent Competition em 2004 e obteve a terceira colocação. A quarta aplicação é um sistema multi-agente para um Supply Chain Management.

[en] The agent technology is used to develop systems that perform several complex tasks. This thesis presents the MAS-School method for modeling and implementing intelligent agent-based systems. The method presents a systematic approach to support a disciplined introduction of machine learning techniques in multi-agent systems from an early stage of design. The proposed approach encompasses guidelines to both the design and implementation phases of an agent-based system. It is based on an incremental development strategy that largely relies on simulation and testing techniques. This thesis also presents the ASYNC framework that is composed of software engineering tools for building agent based system for asynchronous, cooperative and intelligent agents. This thesis presents four complex applications that used the proposed method and framework in the design and implementation phase. The first case study presents an application that discovers the most appealing offerings for consumers in a retail market. The second case study presents a virtual marketplace for buying and selling goods with automatic negotiation. The third case study is a multi-agent system for a complex procurement scenario with interdependent and simultaneous auctions. This system achieved the third place in the 2004 TAC Classic competition. The fourth case study is a multi-agent system for a PC manufacturer scenario based on sourcing of components, manufacturing of PC's and sales to customers.

RUY LUIZ MILIDIU

CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA

BRUNO FEIJO

HUGO FUKS

CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA

RUY LUIZ MILIDIU

JAIME SIMAO SICHMAN

RICARDO CHOREN NOYA

2005-07-08

2005-03-18

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6681@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6681@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.6681