Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
ROCHA, Fernando Antônio Farias |
| Orientador(a): |
RAMALHO, Geber Lisboa |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18302
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Resumo: |
O desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial (IA) para sistemas computacionais é complexo dado a natureza dos problemas atacados, em particular quando envolvem problemas multiagentes e multitarefas (MAMT). Apesar de existirem vários métodos para o desenvolvimento de Sistema Multiagentes (SMA), são poucos os que dão alguma importância à compreensão do problema; e mesmo estes métodos não abordam os problemas MAMT com o devido detalhamento. Abordando a deficiência destas metodologias, estamos propondo o método Icelus que foca em guiar o analista em compreender e descrever corretamente o problema a ser solucionado. Icelus permitirá uma melhor abordagem na análise e compreensão de um problema MAMT, facilitando a distribuição do conhecimento para o restante do time de desenvolvimento, reduzindo o risco de erros de codificação ao longo do desenvolvimento do projeto. |
