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Testes em sistemas multiagentes sob modelo organizacional Moise+

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Machado, Ricardo Arend
Orientador(a): Gonçalves, Eder Mateus Nunes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/9609
Resumo: A fase de teste é uma etapa crucial para buscar a correção de todo sistema de software de modo a dar garantias de funcionamento e segurança para os usuários. Porém o teste em Sistemas Multiagentes (SMA) é uma tarefa desafiadora devido ao comportamento autônomo, proativo e não-determinístico dos agentes, o que faz com que seja muito difícil prever todas as possibilidades de cenários necessários para sua completa validação. Quanto a dimensão social na concepção de SMA's, modelos organizacionais impõem restrições à atuação dos agentes que o constituem, coordenando ações e estabelecendo regras de comportamento. Apesar do nível maior de controle sobre os agentes, o sistema não fica livre de comportamentos imprevisíveis que fogem ao controle do projetista. Assim técnicas de teste voltadas especificamente para SMA se justificam para aumentar a confiabilidade da aplicação. Nesse trabalho é apresentado um método para o dimensionamento e sistemática de testes em SMA especificados sob o modelo organizacional Moise+. Para isso, propõe-se um mapeamento em uma Rede de Petri Colorida que dimensiona o número de testes necessários à validação de uma especificação Moise+, e uma sistemática para a geração dos casos de testes. A validação deu-se através de testes de sistema utilizando casos de testes gerados a partir de exemplos clássicos na literatura sobre Moise+. O resultado é uma metodologia de testes para o nível social de SMA's especificados através deste modelo organizacional.
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Quanto a dimensão social na concepção de SMA's, modelos organizacionais impõem restrições à atuação dos agentes que o constituem, coordenando ações e estabelecendo regras de comportamento. Apesar do nível maior de controle sobre os agentes, o sistema não fica livre de comportamentos imprevisíveis que fogem ao controle do projetista. Assim técnicas de teste voltadas especificamente para SMA se justificam para aumentar a confiabilidade da aplicação. Nesse trabalho é apresentado um método para o dimensionamento e sistemática de testes em SMA especificados sob o modelo organizacional Moise+. Para isso, propõe-se um mapeamento em uma Rede de Petri Colorida que dimensiona o número de testes necessários à validação de uma especificação Moise+, e uma sistemática para a geração dos casos de testes. A validação deu-se através de testes de sistema utilizando casos de testes gerados a partir de exemplos clássicos na literatura sobre Moise+. O resultado é uma metodologia de testes para o nível social de SMA's especificados através deste modelo organizacional.The test phase is a crucial step to seek the correction of the entire software system in order to provide guarantees of operation and safety for users. However, testing in Multi-Agent Systems (MAS) is a challenging task due to the autonomous, proactive and non-deterministic behavior of agents, which makes it very difficult to predict all the possible scenarios necessary for its complete validation. As for the social dimension in the conception of MAS, organizational models impose restrictions on the performance of the agents that constitute it, coordinating actions and establishing rules of behavior. Despite the greater level of control over agents, the system is not free from unpredictable behaviors that are beyond the control of the designer. Thus, testing techniques aimed specifically at SMA are justified to increase the reliability of the application. This work presents a method for the dimensioning and systematic testing of MAS specified under the Moise+ organizational model. For this, is proposed a mapping in a Coloured Petri Net that scales the number of tests necessary to validate a Moise+ specification, and a systematic way to generate test cases. The validation took place through system tests using test cases generated from classic examples in the literature about Moise+. The result is a testing methodology for the social level of MAS.porTestabilidadeMoiseSistemas multiagentesRede de PetriOrganizaçãoTestabilityMulti-agent systemsPetri netOrganizationTestes em sistemas multiagentes sob modelo organizacional Moise+Tests on Multiagent Systems under Organizational Model Moise+info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINAL0000013544.pdf0000013544.pdfapplication/pdf1642182https://repositorio.furg.br/bitstreams/b260f583-aa9b-4353-b0e2-0198160cb38b/downloade62c71d0ec03f1b45e24160f8b0a6763MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstreams/0199a640-a485-4dc1-ba6c-770fb790fdc1/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXT0000013544.pdf.txt0000013544.pdf.txtExtracted texttext/plain103258https://repositorio.furg.br/bitstreams/52e61653-b35e-4e94-839c-0b194b809b2e/download4bdc9ee3bd0f90feddf8de68b2c497c6MD53falseAnonymousREADTHUMBNAIL0000013544.pdf.jpg0000013544.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3195https://repositorio.furg.br/bitstreams/121df523-5f09-4702-b304-8f2f57519195/download8e9cab87bf6faef0c5f897172f33e39dMD54falseAnonymousREAD1/96092025-12-10 00:38:14.338open.accessoai:repositorio.furg.br:1/9609https://repositorio.furg.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestrepositorio@furg.br||sib.bdtd@furg.bropendoar:2025-12-10T03:38:14Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)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