MAS-SCHOOL E ASYNC: A METHOD AND A FRAMEWORK FOR BUILDING INTELLIGENT AGENTS
CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === Agentes de Software é uma tecnologia que permite criar simuladores e sistemas inteligentes que tomam decisões automaticamente. A primeira contribuição dessa tese é o MAS-School, um método para modelar e implementar agentes de soft...
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
2005
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ndltd-IBICT-oai-MAXWELL.puc-rio.br-66812019-03-01T15:35:01Z MAS-SCHOOL E ASYNC: A METHOD AND A FRAMEWORK FOR BUILDING INTELLIGENT AGENTS MAS-SCHOOL E ASYNC: UM MÉTODO E UM FRAMEWORK PARA CONSTRUÇÃO DE AGENTES INTELIGENTES JOSE ALBERTO RODRIGUES PEREIRA SARDINHA RUY LUIZ MILIDIU CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA BRUNO FEIJO HUGO FUKS CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA RUY LUIZ MILIDIU CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO Agentes de Software é uma tecnologia que permite criar simuladores e sistemas inteligentes que tomam decisões automaticamente. A primeira contribuição dessa tese é o MAS-School, um método para modelar e implementar agentes de software inteligentes desde as primeiras fases de desenvolvimento. Esse método também apresenta várias orientações de como incluir aprendizado na fase de design e implementação. O método apresenta no final uma estratégia incremental de desenvolvimento para permitir a avaliação do desempenho das técnicas de machine learning. A segunda contribuição dessa tese é o framework ASYNC. O ASYNC é composto por um conjunto de ferramentas de engenharia de software para auxiliar a construção de sistemas baseados em agentes assíncronos, cooperativos e inteligentes. Esta tese apresenta quatro estudos de casos complexos desenvolvidos com agentes inteligentes para exemplificar o uso do método e framework. A primeira aplicação apresenta um sistema baseado em agentes para criar promoções em um mercado varejista utilizando o conceito de agregação de produtos. A segunda aplicação apresenta um mercado virtual para compra e venda de bens. A terceira aplicação é um sistema multi-agente distribuído para um complexo cenário de procurement em leilões simultâneos e interdependentes. Essa aplicação participou do Trading Agent Competition em 2004 e obteve a terceira colocação. A quarta aplicação é um sistema multi-agente para um Supply Chain Management. The agent technology is used to develop systems that perform several complex tasks. This thesis presents the MAS-School method for modeling and implementing intelligent agent-based systems. The method presents a systematic approach to support a disciplined introduction of machine learning techniques in multi-agent systems from an early stage of design. The proposed approach encompasses guidelines to both the design and implementation phases of an agent-based system. It is based on an incremental development strategy that largely relies on simulation and testing techniques. This thesis also presents the ASYNC framework that is composed of software engineering tools for building agent based system for asynchronous, cooperative and intelligent agents. This thesis presents four complex applications that used the proposed method and framework in the design and implementation phase. The first case study presents an application that discovers the most appealing offerings for consumers in a retail market. The second case study presents a virtual marketplace for buying and selling goods with automatic negotiation. The third case study is a multi-agent system for a complex procurement scenario with interdependent and simultaneous auctions. This system achieved the third place in the 2004 TAC Classic competition. The fourth case study is a multi-agent system for a PC manufacturer scenario based on sourcing of components, manufacturing of PC's and sales to customers. 2005-03-18 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=6681@1 http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=6681@2 por info:eu-repo/semantics/openAccess PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO PPG EM INFORMÁTICA PUC-Rio BR reponame:Repositório Institucional da PUC_RIO instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro instacron:PUC_RIO |
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CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === Agentes de Software é uma tecnologia que permite criar
simuladores e
sistemas inteligentes que tomam decisões
automaticamente.
A primeira
contribuição dessa tese é o MAS-School, um método para
modelar e implementar
agentes de software inteligentes desde as primeiras
fases
de desenvolvimento.
Esse método também apresenta várias orientações de como
incluir aprendizado na
fase de design e implementação. O método apresenta no
final uma estratégia
incremental de desenvolvimento para permitir a avaliação
do desempenho das
técnicas de machine learning. A segunda contribuição
dessa
tese é o framework
ASYNC. O ASYNC é composto por um conjunto de ferramentas
de engenharia
de software para auxiliar a construção de sistemas
baseados em agentes
assíncronos, cooperativos e inteligentes. Esta tese
apresenta quatro estudos de
casos complexos desenvolvidos com agentes inteligentes
para exemplificar o uso
do método e framework. A primeira aplicação apresenta um
sistema baseado em
agentes para criar promoções em um mercado varejista
utilizando o conceito de
agregação de produtos. A segunda aplicação apresenta um
mercado virtual para
compra e venda de bens. A terceira aplicação é um
sistema
multi-agente
distribuído para um complexo cenário de procurement em
leilões simultâneos e
interdependentes. Essa aplicação participou do Trading
Agent Competition em
2004 e obteve a terceira colocação. A quarta aplicação é
um sistema multi-agente
para um Supply Chain Management. === The agent technology is used to develop systems that
perform several
complex tasks. This thesis presents the MAS-School method
for modeling and
implementing intelligent agent-based systems. The method
presents a systematic
approach to support a disciplined introduction of machine
learning techniques in
multi-agent systems from an early stage of design. The
proposed approach
encompasses guidelines to both the design and
implementation phases of an
agent-based system. It is based on an incremental
development strategy that
largely relies on simulation and testing techniques. This
thesis also presents the
ASYNC framework that is composed of software engineering
tools for building
agent based system for asynchronous, cooperative and
intelligent agents. This
thesis presents four complex applications that used the
proposed method and
framework in the design and implementation phase. The
first case study presents
an application that discovers the most appealing offerings
for consumers in a retail
market. The second case study presents a virtual
marketplace for buying and
selling goods with automatic negotiation. The third case
study is a multi-agent
system for a complex procurement scenario with
interdependent and simultaneous
auctions. This system achieved the third place in the 2004
TAC Classic
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