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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorRAMALHO, Geber Lisboa-
dc.contributor.authorROCHA, Fernando Antônio Farias-
dc.date.accessioned2017-02-13T15:08:25Z-
dc.date.available2017-02-13T15:08:25Z-
dc.date.issued2015-03-13-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18302-
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAgentes Inteligentespt_BR
dc.subjectSistemas Multi-Agentespt_BR
dc.subjectMétodo de Análise de Problemaspt_BR
dc.subjectIntelligent Agentspt_BR
dc.subjectMulti-Agent Systemspt_BR
dc.subjectProblem Analysis Methodpt_BR
dc.titleUm método de análise de problemas multitarefas concorrentes: uma aplicação em jogos RTSpt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coTEDESCO, Patrícia Cabral de Azevedo Rastelli-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8268484475677529pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9783292465422902pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxThe development of Artificial Intelligence (AI) to computational systems is a complex activity, given the nature of the problems attacked, in particular when they involve multi-agent problems and multitasking (MAMT). Although there are several methods for the development of Multi-agent System (MAS), there are just a few that give any importance to understanding the problem; and even these methods do not address the problems with all detailing that MAMT problems needs. Addressing the deficiency of these methods, we are proposing the Icelus method that focuses on leading the analyst to understand and describe correctly the problem to be solved. Icelus will enable a better approach in the analysis and understanding of a MAMT problem, facilitating the distribution of knowledge to the rest of the development team, reducing the risk of coding errors throughout the development of the project.pt_BR
Aparece en las colecciones: Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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