BDI4JADE debugger : um ambiente de depuração para agentes BDI

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cenci, Rafael Krause
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/151071
Resumo: A Inteligência artificial vem mostrando que possui um grande potencial para a solução de problemas computacionais. Particularmente, a abordagem de Sistemas Multiagente tem interessado pela sua aplicação a várias áreas. Tanto a academia quanto a indústria têm investido nisso, e já existem diversas plataformas que implementam sistemas multiagente. Podemos citar JADE, JADEX, JAM, 3APL, JACK, entre outras. É importante, agora, que tais implementações sejam adequadas para o desenvolvimento de sistemas multiagente em larga escala. Com essa preocupação, foi criada a plataforma chamada BDI4JADE. Ela caracteriza-se principalmente por prover a arquitetura BDI (Belief -Desire-Intention) em uma camada adicional a uma plataforma já existente (JADE) e por ser totalmente escrita em Java. Por isso, é facilmente integrada a qualquer API, biblioteca, framework ou IDE utilizados na área industrial para desenvolvimento de software em Java. Este trabalho visa aprimorar o desenvolvimento com BDI4JADE. Quanto ao processo de depuração, não há ainda uma ferramenta adequada. O depurador comumente utilizado com BDI4JADE é o depurador do Eclipse. Ele apresenta muitas informações não relevantes do ponto de vista de uma arquitetura BDI. Assim, este trabalho visa prover uma visualização alternativa das informações, através de uma customização da visão de variáveis fornecida pelo depurador do Eclipse. Foi feito um projeto de visão de variáveis focada na arquitetura BDI e implementado através de um plugin para o Eclipse. Dessa forma, a proposta deste trabalho é oferecer uma ferramenta de depuração focada na arquitetura BDI, através da customização do depurador do Eclipse para BDI4JADE, o qual supre uma carência desta e, consequentemente, facilitará o desenvolvimento de sistemas multiagente em larga escala.
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