Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/1466
Tipo: masterThesis
Título: Um framework para a organização do conhecimento de agentes de software
Autor(es): Lemke, Ana Paula
Orientador: Ribeiro, Marcelo Blois
Editora: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Data de Publicação: 2007
Palavras-chave: INFORMÁTICA
SISTEMAS MULTIAGENTES
FRAMEWORK
GESTÃO DO CONHECIMENTO
Resumo: Toda vez que um agente de software adquire conhecimento pela experiência ou pela absorção de novos conceitos é necessário controlar quais são os conhecimentos que o agente domina, ou seja, é necessário gerir seu conhecimento. Sabendo-se que um processo de Gestão de Conhecimento serve como um controlador dos recursos de conhecimento de uma organização, auxiliando a encontrar, organizar e compartilhar o conhecimento, o presente trabalho utilizou-se das partes deste processo para desenvolver um framework para a organização do conhecimento de agentes de software, onde o conhecimento é estruturado por meio de ontologias. O framework proposto permite aos agentes capturar conhecimento para a execução de suas tarefas e também compartilhar o conhecimento disponível para que ele possa ser reusado por outros agentes do sistema. O entendimento e uso de ontologias e motores de inferência são características fundamentais em aplicações que objetivam utilizar o framework proposto, pois, além de estruturar o conhecimento disponível, ontologias são utilizadas na representação do conteúdo de mensagens e dos objetivos dos agentes.
Knowledge acquisition in software agents can be done through experience and explicit concepts’ capturing. Both acquisition approaches require knowledge management capabilities in the agents. Knowledge management approaches are usually applied to allow organizations to find, organize, and share knowledge. This work proposes a framework for software agents’ knowledge management based on a compilation of those approaches that uses ontology-based knowledge representation. It allows agents to capture knowledge to perform their tasks and to transmit this knowledge to other agents. Ontologies and inference engines are key elements for those who want to use the framework, since ontologies are used not only to represent knowledge, but also to represent agent goals and to encapsulate message content.
URI: http://hdl.handle.net/10923/1466
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