Busca de informação distribuída usando heurísticas adaptativas para agentes móveis em tempo real

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010Com a contínua expansão da Internet, a busca de informação relevante deve atender requisitos de tempo e qualidade. A área da inteligência artificial possui soluções de busca informada sofisticadas que tratam essas variáveis: tempo e qualidade. Esses sistemas de busca de informação são sistemas distribuídos de tempo real, uma área emergente de pesquisa e que tem nos apresentado soluções de arquitetura computacional com alta escalabilidade. Uma alternativa para a busca de informação em tempo real é a tecnologia de agentes móveis, a qual vem sendo objeto de pesquisa desde antes da popularização da Internet, mas vem ganhando força com a padronização desta tecnologia através da FIPA, uma fundação filiada ao IEEE. A introdução de agentes móveis no cenário de sistemas distribuídos traz diversas vantagens e possuem características que são altamente desejáveis para sistemas distribuídos de tempo real. Os agentes móveis também utilizam técnicas originadas na inteligência artificial para melhorar seu desempenho em cenários com restrição temporal. Uma dessas técnicas é a de anytime algorithms, que permite ao algoritmo controlar a qualidade da resposta em função do tempo de execução. Neste trabalho serão apresentados cenários envolvendo busca de informação em servidores distribuídos. Para realizar experimentos nestes cenários, serão apresentadas novas heurísticas para determinação de itinerário de agentes móveis na busca de informação em ambientes distribuídos com características de tempo real. Serão utilizadas plataformas de agentes móveis existentes no mercado, padrões de tecnologia de agentes e também técnicas de controle de execução de algoritmos em ambientes de tempo real

A migration strategy of mobile agents for the transport network applications

International audienceThis paper presents a migration strategy for a set of mobile agents (MAs) in order to satisfy customers' requests in a transport network, through a multimodal information system. In this context, we propose an optimization solution which operates on two levels. The first one aims to constitute a set of MAs building their routes, called Workplans. At this stage, Workplans must incorporate all nodes, representing information providers in the multimodal network, in order to explore it completely. Thanks to an evolutionary approach, the second level must optimize nodes' selection in order to increase the number of satisfied users. The assignment of network nodes to the required services must be followed by a Workplan update procedure in order to deduce final routes paths. Finally, simulation results are mentioned to invoke the different steps of our adopted approach