Testabilidade de sistemas multiagentes organizados usando o modelo Moise : uma abordagem com Redes de Petri

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Rodrigues, Bruno Coelho
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/8125
Resumo: Os Sistemas Multiagentes (SMA) possuem propriedades que dificultam prever completamente seus comportamentos. Para limitar comportamentos atípicos, modelos organizacionais, como o Moise, podem ser empregados para especificar o sistema a partir de um modelo de organização. Estes modelos estruturam os agentes em grupos, onde os membros destes grupos possuem papéis a desempenhar e restrições a obedecer. Mesmo com este nível de controle sobre os SMA, comportamentos inesperados podem surgir. Para garantir que comportamentos imprevistos não prejudiquem o funcionamento do sistema, e assegurar que software cumpra com os requisitos previstos, técnicas de teste de software podem ser empregadas como uma das ferramentas. Entretanto, para garantir uma melhor cobertura possível do sistema, com os recursos disponíveis, estratégias específicas devem ser tomadas, e para isso é necessário avaliar a testabilidade do sistema, ou seja saber o esforço necessário para testar adequadamente um programa. O objetivo principal deste trabalho é desenvolver um método para avaliar a testabilidade de SMA que empregam o modelo de organização Moise, utilizando Rede de Petri (RP) como ferramenta de descrição e análise, onde as especificações do modelo Moise do SMA devem ser mapeado para Redes de Petri para realizar a análise. O resultado indica o número de cenários de testes necessários para garantir através da abordagem todos os caminhos uma boa cobertura testes.