[pt] ENGENHARIA DE SISTEMAS MULTI-AGENTES AUTO- ORGANIZÁVEIS: UM MÉTODO DE PROJETO E ARQUITETURA - MAIRA ATHANAZIO CERQUEIRA GATTI (2010)
[pt] Arquitetos de software utilizam cada vez mais mecanismos de auto- organização para projetar sistemas distribuídos em um ambiente dinâmico, com ruído e imprevisível. Neste cenário, além de não existir uma entidade centralizadora que possua o conhecimento completo do estado do ambi- ente como um todo, mecanismos de auto-organização são principalmente inspirados pela natureza e permitem o comportamento com controle de- scentralizado. Existem duas linhas de pesquisa que direcionam esta tese: a primeira, como é o caso de qualquer paradigma de engenharia de soft- ware, o sucesso e abrangência de uso de sistemas auto-organizáveis requerem notações que exploram o uso de abstrações relacionadas a auto-organização e promovam a rastreabilidade a partir de modelos de projeto à código, e re- querem métodos de engenharia para prover know-how e guiar um engenheiro durante o projeto da aplicação. A segunda linha de pesquisa foca no incen- tivo do reuso de software em sistemas auto-organizáveis. Os objetivos desta tese são: prover um método de engenharia baseado em simulação para apoiar o projeto, desenvolvimento, simulação, validação e refinamento de sistemas multi-agentes auto-organizáveis; e prover uma arquitetura baseada em sim- ulação. Um projeto arquitetural ajuda no desenvolvimento de uma estrutura de programa modular e na representação dos relacionamentos de controle entre módulos e encoraja o engenheiro de software a se concentrar no pro- jeto arquitetural antes de se preocupar com otimizações e código. Esta tese apresenta: um ciclo de vida de desenvolvimento iterativo baseado no Pro- cesso Unificado, SSOA - uma arquitetura de auto-organização baseada em simulação, e o framework que implementa a arquitetura. O método de pro- jeto e a arquitetura foram avaliados através de três domínios de aplicação diferentes: veículos guiados automatizados, contratos que governam sistemas multi-agentes emergentes, e modelagem computacional do comportamento de células-tronco.