Mudança de modo em modelo de simulação baseada em agentes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Castro, Marcelo George de, 1973-
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640959
Resumo: Orientadores: Paulo Sérgio Martins Pedro, Edson Luiz Ursini
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spelling Mudança de modo em modelo de simulação baseada em agentesMode change in simulation model based on agentsModelagemSimulaçãoAgentes inteligentes (Software)Lógica fuzzyModelingSimulatioIntelligent agents (Computer software)Fuzzy logicOrientadores: Paulo Sérgio Martins Pedro, Edson Luiz UrsiniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: Sistemas de simulação baseados em agentes (SBA) estão sendo cada vez mais utilizados nas áreas acadêmicas e industriais devido às características que estes sistemas possuem como maleabilidade e cooperação. Estas características se apresentam como grandes facilitadores para a simulação de modelos, sendo eficazes e multifuncionais nas simulações de eventos reais. Uma abordagem diante do uso dos sistemas de simulação por agentes e inteligência artificial (IA) vem sendo tratada por algumas empresas de maneira a se criar uma nova geração de modelos de simulação. Os sistemas de simulação têm como premissa proporcionar o entendimento, analisar e predizer o comportamento de diversos elementos que compõem um sistema. Grande parte da simulação computacional consiste em detalhar máquinas e equipamentos e o componente humano acaba sendo retratado como apenas um recurso com características simples, o que na simulação baseada em agentes não reflete a dinâmica das interações entre indivíduos. Os modos de operação e as mudanças de modo são uma abstração útil para permitir sistemas de simulação configuráveis e flexíveis capazes de retratarem a dinâmica das interações entre os agentes e o meio onde vivem. Por meio de uma mudança de modo, o modelo de simulação altera suas características ao longo do tempo, podendo assim se adaptar às mudanças nas situações de ambiente. Para realizar mudanças de modo de maneira eficiente em modelos de simulação é necessário um protocolo de mudança de modo, com comportamento em tempo real. Neste trabalho, apresentamos alguns conceitos sobre a mudança de modo em sistemas e como a modelagem baseada em agentes (ABM) pode propor um modelo capaz de simular e analisar a mudança de modo em um sistema. Por meio de uma proposta com mudanças de modo de operação e utilizando um protocolo baseado em valores variáveis de entrada aplicados à lógica fuzzy para determinar a mudança de modo, foi estabelecido o processo a fim de otimizar o comportamento do sistema. Alterar tarefas é fundamental porque deve ser feito em um curto espaço de tempo e a CPU (Unidade Central de Processamento) deve ficar o menos ociosa possível. O modelo ABM é visto como uma ferramenta capaz de construir análises de sistemas onde o comportamento está associado a propriedades emergentes resultantes das iterações entre seus componentes, então o ABM é considerado capaz de lidar com questões complexas ainda não totalmente abordadas pelas metodologias de simulação tradicionais. Nesse modelo podem ser utilizados algoritmos preditores capazes de escalonar as mudanças de modo permitindo assim um acionamento proativo para a mudança de modo a partir de valores de características variáveis de agentes como a reação a fim de melhorar a resposta a um estímulo. Sendo os agentes seres autônomos e com capacidade intelectual, a determinação do comportamento de variáveis inerentes a esses agentes torna os resultados da simulação mais próximos da realidade. A metodologia foi validada pelo uso da simulação computacional comum, em um sistema previamente validado por um modelo analítico de pior caso, seguindo um procedimento passo a passo. Com base no trabalho proposto foi possível, metodologicamente e de forma prática, avaliar e validar o uso do SBA por comparação com resultados já validados, seus benefícios e dificuldades, permitindo concluir que o SBA cumpre as promessas de flexibilidade, representatividade e sofisticação potencial para representação de sistemas.Abstract: Agent-based simulation systems (SBA) are being increasingly used in academic and industrial areas due to the characteristics that these systems have such as malleability and cooperation. These characteristics are presented as great facilitators for the simulation of models, being effective and multifunctional in the simulations of real events. An approach to the use of agent simulation and artificial intelligence systems (IA) has been addressed by some companies in order to create a new generation of simulation models. Simulation systems are based on the premise of understanding, analyzing and predicting the behavior of several elements that make up a system. Much of the computer simulation consists of detailing machines and equipment and the human component ends up being portrayed as just a resource with simple characteristics, which in the agent-based simulation does not reflect the dynamics of interactions between individuals. The modes of operation and the changes in mode are a useful abstraction to allow configurable and flexible simulation systems capable of portraying the dynamics of interactions between agents and the environment where they live. Through a change of mode, the simulation model changes its characteristics over time, thus being able to adapt to changes in environmental situations. To perform mode changes efficiently in simulation models, a mode change protocol is required, with real-time behavior. In this work, we present some concepts about the mode change in systems and how the agent-based modeling (ABM) can propose a model capable of simulating and analyzing the mode change in a system. Through a proposal with changes in operating mode and using a protocol based on variable input values applied to the fuzzy logic to determine the mode change, the process was established in order to optimize the system's behavior. Changing tasks is essential because it should be done in a short time and the CPU (Central Processing Unit) should be kept as idle as possible. ABM is seen as a tool capable of building analysis of systems where behavior is associated with emergent properties resulting from the iterations between its components, so ABM is considered capable of dealing with complex issues not yet fully understood. addressed by traditional simulation methodologies. In this model, predictive algorithms capable of staggering the mode changes can be used, thus allowing a proactive activation for the mode change based on values of variable characteristics of agents such as the reaction in order to improve the response to a stimulus. Since the agents are autonomous and with intellectual capacity, the determination of the behavior of variables inherent to these agents makes the results of the simulation closer to reality. The methodology was validated by using simulation, in a previously validated system, following a step-by-step procedure. Based on the proposed work, it was possible, methodologically and in a practical way, to evaluate and validate the use of SBA in comparison with already validated results, its benefits and difficulties, allowing to conclude that SBA fulfills the promises of flexibility, representativeness and potential sophistication for systems representation.MestradoSistemas de Informação e ComunicaçãoMestre em Tecnologia[s.n.]Martins Pedro, Paulo Sérgio, 1967-2024Ursini, Edson Luiz, 1951-Massaro Júnior, Flavio RubensAlves, Evandro RobertoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em TecnologiaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCastro, Marcelo George de, 1973-20202020-12-18T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online ( 81 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640959CASTRO, Marcelo George de. Mudança de modo em modelo de simulação baseada em agentes . 2020. 1 recurso online ( 81 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640959. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1162073Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-04-06T10:32:22Zoai::1162073Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-04-06T10:32:22Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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