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

Autor: ANDREW DINIZ DA COSTA
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2009
Předmět:
Druh dokumentu: TEXTO
DOI: 10.17771/PUCRio.acad.13383
Popis: [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.
[en] Multi-agent systems are societies with autonomous and heterogeneous agents that can work together to achieve similar or different goals. Agents executing in such systems may not be able to achieve their goals due to failures during system execution. When an agent tries to achieve its desired goals, but faces failures during execution, it becomes important to understand why such failures occurred and what can be done to remedy the problem. The distributed, dynamic and nature of multi-agent systems calls for a new form of failure handling approach to address its unique requirements, which involves both diagnosing specific failures and recommending alternative plans for successful agent execution and goal attainment. We discuss solutions to the main challenges of creating a system that can perform diagnoses and provide recommendations about agent executions to support goal attainment, and propose a hybrid diagnostic-recommendation framework that provides support for methods to address such challenges. From the framework, instances of different domains can be created, such as, applications based on ubiquitous computing and different diagnoses and recommendations can be provided.
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
Externí odkaz: