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Sumário Objetivo Conceitos Fundamentais   Ontologia   Agentes e Comunicação   Lógica Fuzzy Problemática Fluxo do Mo...
ObjetivoDesenvolver um modelo de interoperabilidade da comunicação de agentes com ontologia, utilizando lógica fuzzy e sin...
Ontologia                  Relação humanística sobre o                    mundo em um componente de                    so...
Agentes e Comunicação Comunicação entre agentes para conquista de  objetivos (global ou individual). Requisição de infor...
Comunicação - Problema Agentes só conhecem um mundo binário. Bases de dados são necessárias para fornecer referência a c...
Ontologia - Problema Não trata imprecisão da informação devido a sua rigidez na estrutura de conceitos e relacionamentos.
Lógica Fuzzy Utiliza-se de um conjunto de definições e operadores  para tratar imprecisão da informação. Conjuntos Fuzzy...
E agora? Agentes precisam utilizar Ontologia. Para os conceitos tem-se sinônimos que para o mesmo  objeto podem ter vári...
Processos do Modelo Troca de Mensagens - Protocolo de Comunicação (KIF, KQML, FIPA-ACL)             SMA
Processos do ModeloCamada mediadora (Jena)                          Protocolo de Comunicação (KIF, KQML,                  ...
Processos do Modelo                            Jena + SPARQLCamada mediadora (Jena)                         Ontologia     ...
Processos do Modelo   Lógica   Fuzzy       aplicado                            Jena + SPARQLCamada mediadora (Jena)       ...
O Modelo   Lógica   Fuzzy       aplicado                            Jena + SPARQLCamada mediadora (Jena)                  ...
Estudo de caso: Hortas Urbanas de Sevilha,                    Espanha Utilizando a modelagem de SMA que tem sido  realiza...
Principais estruturas
Ontologia
Ontologia
Conjunto Fuzzy para Ontologia No descritor rdfs:comment de cada classe podemos ter um  conjunto de sinônimos descritos co...
Conclusão e Trabalhos Futuros Ontologia com aplicação de lógica fuzzy desenvolvida. Dentro    da camada mediadora, algor...
Referências1.   Dimuro, G., Dimuro, G., Costa, A. C. R., Pinheiro, T. V. T., Grol, C.     V., Rodrigues, T., and Santos, F...
Referências das Imagens Ontologista: http://www.sonhosbr.com.br/ Stickmen:    http://www.zazzle.com.br/presentes?ch=cart...
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Artigo apresentado no V Conferência Sul em Modelagem Computacional - MCSUL

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Um Modelo para Comunicação de Agentes Tratando Informações Imprecisas Baseadas em Sinônimos

  1. 1. Um Modelo para Comunicação de Agentes Tratando InformaçõesImprecisas Baseadas em Sinônimos FABIO AIUB SPEROTTO, DIANA F. ADAMATTI UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE (FURG) V MCSUL – CONFERÊNCIA SUL EM MODELAGEM COMPUTACIONAL V MCSUL 19 a 21 de setembro de 2012
  2. 2. Sumário Objetivo Conceitos Fundamentais  Ontologia  Agentes e Comunicação  Lógica Fuzzy Problemática Fluxo do Modelo Apresentação do Modelo Ontologia Construída Aplicação de lógica fuzzy na ontologia
  3. 3. ObjetivoDesenvolver um modelo de interoperabilidade da comunicação de agentes com ontologia, utilizando lógica fuzzy e sinônimos para o tratamento da imprecisão da informação.
  4. 4. Ontologia  Relação humanística sobre o mundo em um componente de software.  Base de dados para o compartilhamento de conhecimento. Formalização da conceituação em uma rede semântica: cada nodo um conceito, e cada ligação uma relação semântica.
  5. 5. Agentes e Comunicação Comunicação entre agentes para conquista de objetivos (global ou individual). Requisição de informações sobre o ambiente, compartilhamento de conhecimento. KIF, KQML, FIPA-ACL.
  6. 6. Comunicação - Problema Agentes só conhecem um mundo binário. Bases de dados são necessárias para fornecer referência a conteúdo ou tirar dúvidas.  Mesmo com bases de conhecimento, agentes podem tratar a informação de forma imprecisa. Não se preocupe, vamos dar um jeito! Um Agente Um Ontologista
  7. 7. Ontologia - Problema Não trata imprecisão da informação devido a sua rigidez na estrutura de conceitos e relacionamentos.
  8. 8. Lógica Fuzzy Utiliza-se de um conjunto de definições e operadores para tratar imprecisão da informação. Conjuntos Fuzzy modelam matematicamente objetos do mundo real que não possuem precisão de pertinência a determinados conjuntos. Variáveis linguísticas denotam variáveis cujos valores são palavras: Idade = {muito jovem, jovem, não tão jovem, velho, muito velho}
  9. 9. E agora? Agentes precisam utilizar Ontologia. Para os conceitos tem-se sinônimos que para o mesmo objeto podem ter várias interpretações. Como lidar com a imprecisão? Lógica Fuzzy! Como manipular esses sinônimos na Ontologia? Ontologias Fuzzy? Como desenvolver um modelo para que os agentes possam consultar na ontologia? Neste modelo de interoperabilidade, como priorizar a transparência na utilização do modelo pelos desenvolvedores de agentes e para os próprios agentes (em contraposição a complexidade estrutural)?
  10. 10. Processos do Modelo Troca de Mensagens - Protocolo de Comunicação (KIF, KQML, FIPA-ACL) SMA
  11. 11. Processos do ModeloCamada mediadora (Jena) Protocolo de Comunicação (KIF, KQML, FIPA-ACL) SMA
  12. 12. Processos do Modelo Jena + SPARQLCamada mediadora (Jena) Ontologia RDF/OWL Protocolo de Comunicação (KIF, KQML, FIPA-ACL) SMA
  13. 13. Processos do Modelo Lógica Fuzzy aplicado Jena + SPARQLCamada mediadora (Jena) Ontologia RDF/OWL Protocolo de Comunicação (KIF, KQML, FIPA-ACL) SMA
  14. 14. O Modelo Lógica Fuzzy aplicado Jena + SPARQLCamada mediadora (Jena) Ontologia RDF/OWL Protocolo de Comunicação (KIF, KQML, FIPA-ACL) SMA
  15. 15. Estudo de caso: Hortas Urbanas de Sevilha, Espanha Utilizando a modelagem de SMA que tem sido realizado tendo como base o Parque San Jerónimo. Hortas urbanas incentivam agricultura orgânica. Educação ambiental e práticas sociais. Os regulamentos publicados em [1-2-3] sobre os indivíduos são utilizados na construção de vários componentes deste modelo, como forma de validação futura.
  16. 16. Principais estruturas
  17. 17. Ontologia
  18. 18. Ontologia
  19. 19. Conjunto Fuzzy para Ontologia No descritor rdfs:comment de cada classe podemos ter um conjunto de sinônimos descritos como: T(Hortelão) = horticultor + agricultor. Onde: Hortelão = 0.9/horticultor + 0.3/agricultor
  20. 20. Conclusão e Trabalhos Futuros Ontologia com aplicação de lógica fuzzy desenvolvida. Dentro da camada mediadora, algoritmo para manipulação das variáveis linguísticas recuperadas da ontologia desenvolvido. Ainda existem outras regras a serem desenvolvidas do modelo dentro da camada mediadora e também em especificar a interface de comunicação que ainda não foi escolhida (KIF, KQML ou FIPA-ACL). Este modelo torna-se uma opção inovadora para a utilização de ontologias pelos agentes, de forma fácil e com tratamento de informações imprecisas.
  21. 21. Referências1. Dimuro, G., Dimuro, G., Costa, A. C. R., Pinheiro, T. V. T., Grol, C. V., Rodrigues, T., and Santos, F. C. P. (2011). Modelagem do sistema multiagente para simulação de processos de gestão social em ecossistemas urbanos, estudo de caso: Horta San Jerónimo. Relatório Técnico, FURG/Universidad de Sevilla, 25 p.2. Santos, I. S.; Rodrigues, T. F.; Dimuro, G. P.; Costa, A. C. R.; Dimuro, G.; Manuel, E. (2010) Modelagem Inicial da Organização Social de um Experimento de Gestão Social de Hortas Urbanas. In WESAAC 2010 Post-Proceedings. IEEE, Los Alamitos, 1-4pp.3. Santos, I. S.; Rodrigues, T. F.; Dimuro, G.; Costa, A. C. R.; Dimuro, G. P. (2011) Modelando a Organização Social de um Experimento de Gestão Social de Hortas Urbanas. V Workshop- Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e apliCações (Wesaac), 163-166pp.
  22. 22. Referências das Imagens Ontologista: http://www.sonhosbr.com.br/ Stickmen: http://www.zazzle.com.br/presentes?ch=cartoonsanimated Stickman sad: http://ratianda.blogspot.com.br/2012/02/nuffnangs- birthday-bash-2012.html Hardware icon: http://www.iconarchive.com/show/oxygen- icons-by-oxygen-icons.org/Apps-hardware-icon.html Stickman ontologista: http://pixabay.com/pt/black- esquerda-vara-homem-42884/ Árvore ontologia: http://alpiqueiro.blogspot.com.br/2012/03/talvez-ontologia- rapidinhas-0054.html Todas as demais não possuem licença de uso ou são de autoria própria.
  23. 23. Um Modelo para Comunicação de Agentes Tratando InformaçõesImprecisas Baseadas em Sinônimos OBRIGADO! PERGUNTAS? Contatos: Fabio Aiub Sperotto, about.me/fabiosperotto fabio.aiub@gmail.com

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