[en] CONTEXT-AWARE APPLICATION DEVELOPMENT USING MULTI-AGENT SYSTEMS

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: REGIANE LIMA DE SOUSA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SISTEMA; [pt] MULTI-AGENTES; [pt] REENGENHARIA; [pt] FRAMEWORKS; [pt] ENGENHARIA DE SOFTWARE; [pt] AVALIACAO; [en] SYSTEMS; [en] MULTI-AGENT; [en] REENGINEERING; [en] FRAMEWORKS; [en] SOFTWARE ENGINEERING; [en] EVALUATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11607&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11607&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.11607

[pt] O desenvolvimento de aplicações sensíveis ao contexto (ASCs) constitui-se como uma tarefa não-trivial em conseqüência das características relacionadas à sensibilidade ao contexto, como abertura, comunicação assíncrona e falta de mecanismos modulares na propagação de informações de contexto. Por outro lado, um paradigma de desenvolvimento de software é considerado uma ferramenta básica para a construção de sistemas de software. Particularmente, a Engenharia de Software para Sistemas Multi-Agentes (ESSMA) tem se apresentado como paradigma promissor para o desenvolvimento de aplicações distribuídas, abertas e extensíveis. Agentes de software são elementos cuja execução leva ao alcance dos objetivos de um sistema através de suas propriedades de interação, adaptação e autonomia. Partindo destas características, é possível propor soluções para o desenvolvimento de ASCs que facilitem a satisfação dos requisitos mencionados acima. Este trabalho tem dois objetivos principais: (1) apresentar estudos de caso envolvendo o uso de ESSMA no desenvolvimento de ASCs e (2) propor um framework como ferramenta de reuso de sensibilidade ao contexto nas aplicações. A avaliação dos estudos e da proposta do framework é utilizada para a demonstração da usabilidade de ESSMA em ASCs. A avaliação dos estudos é efetuada através da generalização de resultados, além da aplicação de métricas com foco em atributos, como a modularidade.