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Tipo do documento: Dissertação
Título: Diretrizes para avaliação de modelos de sistemas multiagentes: uma proposta baseada em métricas
Título(s) alternativo(s): Guidelines for multiagent systems models evaluation: a proposal based on metrics
Autor: Arcoverde, Lidiane Damasceno Monteiro 
Primeiro orientador: Werneck, Vera Maria Benjamim
Primeiro coorientador: Oliveira, Marcelo Schots de
Primeiro membro da banca: Costa, Rosa Maria Esteves Moreira da
Segundo membro da banca: Bayser, Maira Gatti de
Terceiro membro da banca: Braga, Regina Maria Maciel
Resumo: A utilização de Sistemas Multiagentes (SMAs) tem aumentado ao longo dos anos devido à sua capacidade de lidar com problemas em uma variedade de domínios. A modelagem de tais sistemas não é trivial: além do conhecimento e das habilidades em engenharia de software orientada a agentes e uma compreensão básica do domínio alvo a ser modelado, exige familiaridade com metodologias de modelagem orientadas a agentes. Este nem sempre é o caso, especialmente para os recém-chegados no campo. Este trabalho propõe um conjunto de diretrizes sob a forma de um questionário para avaliação de modelos de SMAs, com o objetivo de apoiar a verificação de sua qualidade. O questionário baseia-se nos resultados de um mapeamento sistemático conduzido para identificar como modelos de SMAs foram avaliados e quais métricas foram utilizadas. As diretrizes propostas foram avaliadas através de (i) uma revisão por pares realizada por especialistas em SMAs e Qualidade de Software e (ii) aplicação real por estudantes de pós graduação, aplicando metodologias de modelagens no contexto do projeto Guardian Angel (GA), um sistema de saúde centrado no paciente para suporte automático a pacientes que sofrem de doenças crônicas. Os participantes forneceram um feedback geral positivo e propuseram algumas melhorias no questionário, a maioria dos quais foi prontamente incorporada
Abstract: The use of Multiagent Systems (MAS) has been increasing over the years due to their capacity of dealing with problems in a variety of domains. The modeling of such systems is not trivial: besides the knowledge and skills on agent-oriented software engineering and a basic understanding of the target domain to be modeled, it demands familiarity with agent-oriented modeling methodologies. This is not always the case, though, especially for newcomers in the field. This work proposes a set of guidelines in the form of a questionnaire for the evaluation of MAS models, aiming at supporting the verification of their quality. The questionnaire is built upon the results of a systematic mapping conducted to identify how MAS models have been evaluated and what metrics have been used. The proposed guidelines were evaluated through (i) a peer review by experts in MAS and Software Quality and (ii) its actual application by graduate students applying modeling methodologies in the context of Guardian Angel (GA), a patient-centered health system that automatically supports patients suffering from chronical diseases. Participants provided an overall positive feedback and proposed some improvements on the questionnaire, most of which were promptly incorporated
Palavras-chave: Multiagent systems model
Evaluation
Quality assurance
Metrics
Modelo de sistemas multiagentes
Avaliação
Garantia de qualidade
Métrica
Sistemas multiagentes
Software - Desenvolvimento
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
Citação: ARCOVERDE, Lidiane Damasceno Monteiro. Diretrizes para avaliação de modelos de sistemas multiagentes: uma proposta baseada em métricas. 2018. 111 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem matemático-estatístico-computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2018.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7725
Data de defesa: 8-Mar-2018
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciências Computacionais

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