masterThesis
Kagent: uma APL Java para agentes inteligentes em dispositivos móveis
Registro en:
Leite Albuquerque, Ryan; Lisboa Ramalho, Geber. Kagent: uma APL Java para agentes inteligentes em dispositivos móveis. 2002. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2002.
Autor
Leite Albuquerque, Ryan
Institución
Resumen
O recente lançamento da plataforma Java 2 Micro Edition (J2ME)
para o desenvolvimento de aplicações de propósito geral em
dispositivos móveis como telefones celulares, pagers e palm-tops,
vem abrindo uma série de oportunidades com relação ao
desenvolvimento de aplicações embarcadas. Entre a imensa variedade
de aplicações para esses dispositivos, algumas delas são complexas e
necessitam de um comportamento inteligente tipicamente provido pelos
agentes de software provenientes da Inteligência Artificial. Uma vez
que J2ME é uma plataforma bastante recente, não há ainda esforços
relevantes na construção dos dois principais componentes para o
desenvolvimento de agentes: raciocínio e comunicação.
Esta dissertação de mestrado apresenta um trabalho pioneiro de
implementação de ambos os componentes na forma de duas APIs
(Application Programming Interfaces): KSACI e KEOPS. Para isso
estendemos e adaptamos APIs já prontas, escritas originalmente em
J2SE.
KSACI é uma extensão da arquitetura do SACI, uma API que provê
comunicação entre agentes. A nova arquitetura permite a introdução
de clientes que rodam em dispositivos móveis nas sociedades SACI,
assim como um mecanismo para a troca de estados de objetos Java na
forma de XML. A API KEOPS é uma adaptação do motor de inferência JEOPS que
integra objetos e regras de produção. Esta adaptação alterou os dois
ambientes do JEOPS (compilação e execução) devido ao uso de
funcionalidades não existentes em J2ME, tais como a reflexão. O
conjunto de APIs implementados neste trabalho foi batizada de kAgent
e pretende abrir várias portas para o desenvolvimento de aplicações
ubíquas que utilizem abordagens baseadas em agentes