Aplicação de Modelos Intencionais e Sistemas Multiagentes para Estabelecer Políticas de Monitoração de Transparência de Software

O artigo apresenta uma proposta de monitoração de características de transparência de software a partir de sistemas multiagentes. É um primeiro esforço para o entendimento de políticas e modelos intencionais aplicados a agentes autônomos monitores

Método Sistêmico com Suporte em GORE para Análise de Conformidade de Requisitos não Funcionais Implementados em Software

A análise de requisitos não funcionais (RNF) é umdesafio e vem sendo explorado na literatura científica há muito tempo. Tal iniciativa deve-se ao fato da existência do problema de se verificar o uso das operacionalizações desse tipo de requisito nosoftware construído. Nesse trabalho apresentamos um método, com técnicas e ferramentas de apoio, que verificam se um software está em conformidade com padrões de RNF estabelecidos em catálogo como alternativa para o problema de verificação de RNF. Verificação é uma técnica de análise que prescinde da execução do software, isto é, da demonstração de seu comportamento. O termoverificação é usado em contraponto ao termo validação. O espectro da verificação vai desde provas de programas contra especificaçõesem um sentido mais formal, até a inspeção visual de programas num sentido menos formal.A estratégia adotada utiliza agentes autônomos para verificação de conformidade de software em relação a operacionalizações de RNF, para isso utiliza uma base de conhecimentos de padrões persistidos em um catálogo. Os resultados, parciais, são indicativosde que a proposta de solução é aplicável. A avaliação da validade dá-se por demonstração de que um método parcialmente automatizado que é eficaz na identificação de conformidades. Um diferencial na proposta é que, de maneira geral, os trabalhos comfoco em verificação são fortemente voltados para a visão funcional, enquanto a solução aqui apresentada é inovadora na ligação dos RNF a sua efetiva implantação. Como prova de conceito aplicou-se e customizou-se uma técnica de padrões deRNFs baseados em orientação a objetivos em estudos de caso de exemplos do cotidiano prático de software. Como também a construção de um framework de agentes, que operam sob notaçõesXML, para identificar conformidades de software em relação a um catálogo de RNF

Modelling the provenance of data in autonomous systems

Determining the provenance of data, i.e. the process that led to that data, is vital in many disciplines. For example, in science, the process that produced a given result must be demonstrably rigorous for the result to be deemed reliable. A provenance system supports applications in recording adequate documentation about process executions to answer queries regarding provenance, and provides functionality to perform those queries. Several provenance systems are being developed, but all focus on systems in which the components are reactive, for example Web Services that act on the basis of a request, job submission system, etc. This limitation means that questions regarding the motives of autonomous actors, or agents, in such systems remain unanswerable in the general case. Such questions include: who was ultimately responsible for a given effect, what was their reason for initiating the process and does the effect of a process match what was intended to occur by those initiating the process? In this paper, we address this limitation by integrating two solutions: a generic, re-usable framework for representing the provenance of data in service-oriented architectures and a model for describing the goal-oriented delegation and engagement of agents in multi-agent systems. Using these solutions, we present algorithms to answer common questions regarding responsibility and success of a process and evaluate the approach with a simulated healthcare example

Modelling the Provenance of Data in Autonomous Systems ABSTRACT

Determining the provenance of data, i.e. the process that led to that data, is vital in many disciplines. For example, in science, the process that produced a given result must be demonstrably rigorous for the result to be deemed reliable. A provenance system supports applications in recording adequate documentation about process executions to answer queries regarding provenance, and provides functionality to perform those queries. Several provenance systems are being developed, but all focus on systems in which the components are reactive, for example Web Services that act on the basis of a request, job submission system, etc. This limitation means that questions regarding the motives of autonomous actors, or agents, in such systems remain unanswerable in the general case. Such questions include: who was ultimately responsible for a given effect, what was their reason for initiating the process and does the effect of a process match what was intended to occur by those initiating the process? In this paper, we address this limitation by integrating two solutions: a generic, re-usable framework for representing the provenance of data in service-oriented architectures and a model for describing the goal-oriented delegation and engagement of agents in multi-agent systems. Using these solutions, we present algorithms to answer common questions regarding responsibility and success of a process and evaluate the approach with a simulated healthcare example