
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado
Centro: Tecnológico
Departamento: Informática e Estatística/INE
Dimensão Institucional: Pesquisa
Dimensão ODS: Econômica
Tipo do Documento: Projeto de Pesquisa
Título: COMPLEXIDADE COMPUTACIONAL NO PARADIGMA DE AGENTES
Coordenador
- MAICON RAFAEL ZATELLI
Participante
- MAICON RAFAEL ZATELLI (Di)
Conteúdo
O objetivo desta pesquisa é realizar um estudo ...o objetivo desta pesquisa é realizar um estudo e propor um modelo e técnica para cálculo da complexidade computacional de um programa de agente, considerando sempre as características e conceitos inerentes ao paradigma de agentes. as formas atuais de medir o desempenho de um agente ainda não são ideais em muitos casos. por exemplo, muitas ferramentas e técnicas realizam a avaliação da eficiência em tempo de execução, o que depende da infraestrutura de hardware onde o agente é executado, da plataforma de execução, e da instância de execução. assim, o resultado da medição pode ter o efeito direto ou indireto da plataforma de execução, o que não permite uma avaliação do que de fato está relacionado ao agente, isto é, considerando exclusivamente o programa do agente. ou seja, não é possível estimar o tempo de execução sem que o sistema seja efetivamente executado. para que os objetivos sejam atingidos, inicialmente serão levantados os trabalhos relacionados a complexidade computacional e avaliação de desempenho com foco em agentes. serão estudadas técnicas para calcular complexidade computacional e avaliação de desempenho em sistemas concorrentes e distribuídos, baseados em linguagens lógicas (prolog), e outras áreas afins. a seguir, será feita uma caracterização da execução de agentes, para assim propor ou adotar um modelo de execução. neste modelo, entre outras coisas, pretende-se identificar de maneira clara as etapas de execução de uma agente (por exemplo, o ciclo de raciocínio), bem como suas demais atividades (intenções). então, será explorada a teoria de complexidade computacional a fim de adaptá-la para melhor calcular a complexidade computacional de um programa de agente, considerando seus próprios conceitos, características e modelo de execução. tanto o modelo de execução de agentes como a teoria de complexidade computacional (com foco em agentes) propostos serão avaliados com base em diversos cenários e também de maneira formal. os cenários serão concebidos de maneira que explorem características e demandas diferentes, que podem ser gargalos em algum agente, variações de carga de troca de mensagens, dinamicidade do ambiente, quantidade e tipos de metas, entre outros. uma comparação para realçar as semelhanças e diferenças entre a complexidade computacional utilizada na análise de algoritmos e a complexidade computacional proposta para avaliar um programa de agente também será realizada. assim, um dos principais resultados esperados é uma análise mais profunda em relação a como calcular a complexidade computacional de um programa de agente independentemente da plataforma de execução e da infraestrutura de hardware onde o agente é executado. a principal contribuição desta pesquisa vem no sentido de enriquecer o paradigma de agentes com técnicas mais apropriadas para a avaliação da eficiência de um agente, por meio da complexidade computacional, permitindo, entre outras coisas, estimar com mais precisão o tempo de execução de um agente nas fases de projeto e desenvolvimento.
Índice de Shannon: 3.95592
Índice de Gini: 0.93318
ODS 1 | ODS 2 | ODS 3 | ODS 4 | ODS 5 | ODS 6 | ODS 7 | ODS 8 | ODS 9 | ODS 10 | ODS 11 | ODS 12 | ODS 13 | ODS 14 | ODS 15 | ODS 16 |
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4,58% | 5,75% | 6,87% | 7,10% | 5,76% | 4,79% | 6,21% | 6,71% | 11,66% | 4,43% | 6,87% | 5,87% | 5,53% | 6,00% | 4,79% | 7,08% |
ODS Predominates


4,58%

5,75%

6,87%

7,10%

5,76%

4,79%

6,21%

6,71%

11,66%

4,43%

6,87%

5,87%

5,53%

6,00%

4,79%

7,08%