[en] A HYBRID DIAGNOSTIC-RECOMMENDATION APPROACH FOR MULTI-AGENT SYSTEMS

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: ANDREW DINIZ DA COSTA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] FRAMEWORK; [pt] DIAGNOSTICO; [pt] SISTEMAS MULTI-AGENTES; [en] FRAMEWORK; [en] DIAGNOSTIC; [en] MULTI-AGENT SYSTEMS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=13383&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=13383&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.13383

[pt] Sistemas multi-agentes são sociedades com agentes autônomos e heterogêneos que podem trabalhar em conjunto para alcançar objetivos similares ou totalmente diferentes. Quando falhas acontecem enquanto algum agente de software tenta alcançar seus objetivos, torna-se importante entender porque tais falhas acontecem e o que pode ser feito para remediar tais problemas. Considerando o ambiente distribuído, dinâmico e a natureza dos sistemas multi-agentes, é importante definir os requisitos necessários para realizar diagnósticos das falhas e recomendações de planos alternativos para agentes que desejam alcançar seus objetivos. Assim, esta dissertação propõe soluções para os principais desafios de criar um sistema que realize diagnósticos e proveja recomendações sobre execuções de agentes. Além disso, o trabalho propõe um framework híbrido de diagnóstico e recomendação que provê suporte para tais desafios. A partir do framework, instâncias de diferentes domínios podem ser criadas, como, por exemplo, aplicações baseadas em computação ubíqua e diferentes diagnósticos e recomendações podem ser providas.