Uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina para apoiar o design bottom-up de comportamentos emergentes simples em sistemas-de-sistemas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Silva, Kanan Castro
Orientador(a): Horita, Flávio Eduardo Aoki
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126217&midiaext=81131
Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUma abordagem baseada em aprendizagem de máquina para apoiar o design bottom-up de comportamentos emergentes simples em sistemas-de-sistemas2023-07-06Horita, Flávio Eduardo AokiSilva, Kanan CastroUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFABCporSISTEMAS-DE-SISTEMASCOMPORTAMENTO EMERGENTEDESIGN BOTTOM-UPAPRENDIZADO COMPUTACIONALDATASETREGRESSÃO POR VETORES DE SUPORTEAPLICAÇÃO WEBSYSTEMS-OF-SYSTEMSEMERGENT BEHAVIORBOTTOM-UP DESIGNMACHINE LEARNINGSUPPORT VECTOR REGRESSIONWEB APPLICATIONPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorSistemas-de-Sistemas (SoS) são compostos de sistemas independentes chamados constituintes os quais, em conjunto, atingem uma série de objetivos através de comportamentos emergentes. Estes comportamentos podem ser deliberadamente planejados como uma combinação das funcionalidades individuais fornecidas pelos constituintes. Atualmente, as partes interessadas em SoS dependem fortemente da criatividade dos engenheiros para combinar estas funcionalidades e projetar os comportamentos. A limitação da percepção humana em cenários complexos pode levar à engenharia de arranjos sub-ótimos de SoS, oferecendo comportamentos globais que são limitados às habilidades e experiência prévia do engenheiro, potencialmente causando desperdício de recursos, servi¸cos sub-ótimos e qualidade reduzida. Neste sentido, a contribuição principal deste trabalho é a introdução de um mecanismo baseado em aprendizagem de máquina para inferir/sugerir comportamentos emergentes que poderiam ser projetados sobre um dado conjunto de constituintes. Um dataset inicial foi elaborado a partir de um mapeamento sistemático para alimentar o mecanismo e uma aplicação web foi desenvolvida como um meio de permitir que experts pudessem avaliar este mecanismo por meio de um processo específico. Os relatos destes experts e as estatísticas coletadas sobre os dados de uso da aplicação revelaram que esta é uma técnica promissora na busca pela extrapolação das capacidades humanas e visualização de comportamentos globais, revelando comportamentos não previstos pelos engenheiros (ainda que presentes no dataset inicial) que poderiam ser oferecidos pelo SoS, além de auxiliar os engenheiros a projetarem SoS com (i) comportamentos mais diversificados e (ii) qualidade aprimorada.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126217&midiaext=81131application/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T22:05:15Zoai:BDTD:126217Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2024-12-04T16:31Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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