Simulação Multiagente e a sua Integração com Sinais Fisiológicos
Resumo
Este artigo apresenta a proposta de integração de sinais fisiológicos em sistemas multiagentes, com o intuito de tornar as aplicações mais realistas e integrar o usuário ao sistema desenvolvido. Para tanto, um dispositivo de coleta de sinais fisiológicos foi desenvolvido em Arduino e integrado ao sistema multiagente via protocolo Javino.Referências
ADAMATTI, D. F. AFRODITE Ambiente de Simulação Baseado em Agentes com Emoções. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre. 2003.
ALVAREZ, L. O.; SICHMAN, J. Introdução aos Sistemas Multiagentes. Jornada de Atualização em Informática, Brasília, 1997. 138.
ARDUINO (2017) [link]. Acesso em 03 de Fevereiro de 2017.
COZMAN, F. G. Bayesian Networks in Java: User manual and download. JavaBayes, 2001. Disponivel em: [link]. Acesso em: 9 Abril 2013.
FROZZA, R. SIMULA: Ambiente para Desenvolvimento de Sistemas Multiagentes Reativos. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre. 1997.
GRATCH, J.; MARSELHA, S. Modeling Emotions in the Mission Rehearsal Exercice. Conference on computer generated forces and behavioral representation, 2001. 10.
JASON (2017). [link]. Acesso em 08 de Fevereiro de 2017.
JAVINO (2017) [link]. Acesso em 03 de Fevereiro de 2017.
NEVES, F. S. Modelagem de Emoções Usando Redes Bayesianas. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal do Rio Grande. Rio Grande, 2014.
NEVES, F. S.; WERHLI, A. V.; ADAMATTI, D.F Using Bayesian Networks to Structure the OCC Emotions Model. Journal of Intelligent Computing, v. 7, n. 4, pp.156171, 2016.
ORTONY, A.; CLORE, G.; COLLINS, A. The Cognitive Structure of Emotions. Cambridge: Cambridge University Press, 1988.
PEARL, J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. 1a. ed: Morgan Kaufmann, 1988.
RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence A Modern Approach. 2a. ed. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 2003.
WERHLI, A. V. Reconstruction of Gene Regulatory Networks from Postgenomic Data. Tese de doutorado. University of Edinburgh, 2007.
ALVAREZ, L. O.; SICHMAN, J. Introdução aos Sistemas Multiagentes. Jornada de Atualização em Informática, Brasília, 1997. 138.
ARDUINO (2017) [link]. Acesso em 03 de Fevereiro de 2017.
COZMAN, F. G. Bayesian Networks in Java: User manual and download. JavaBayes, 2001. Disponivel em: [link]. Acesso em: 9 Abril 2013.
FROZZA, R. SIMULA: Ambiente para Desenvolvimento de Sistemas Multiagentes Reativos. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre. 1997.
GRATCH, J.; MARSELHA, S. Modeling Emotions in the Mission Rehearsal Exercice. Conference on computer generated forces and behavioral representation, 2001. 10.
JASON (2017). [link]. Acesso em 08 de Fevereiro de 2017.
JAVINO (2017) [link]. Acesso em 03 de Fevereiro de 2017.
NEVES, F. S. Modelagem de Emoções Usando Redes Bayesianas. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal do Rio Grande. Rio Grande, 2014.
NEVES, F. S.; WERHLI, A. V.; ADAMATTI, D.F Using Bayesian Networks to Structure the OCC Emotions Model. Journal of Intelligent Computing, v. 7, n. 4, pp.156171, 2016.
ORTONY, A.; CLORE, G.; COLLINS, A. The Cognitive Structure of Emotions. Cambridge: Cambridge University Press, 1988.
PEARL, J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. 1a. ed: Morgan Kaufmann, 1988.
RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence A Modern Approach. 2a. ed. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 2003.
WERHLI, A. V. Reconstruction of Gene Regulatory Networks from Postgenomic Data. Tese de doutorado. University of Edinburgh, 2007.
Publicado
04/05/2017
Como Citar
BULSING, Rafael; LONGO, Carlos; FLECK, Gustavo Carneiro; ADAMATTI, Diana F..
Simulação Multiagente e a sua Integração com Sinais Fisiológicos. In: WORKSHOP-ESCOLA DE SISTEMAS DE AGENTES, SEUS AMBIENTES E APLICAÇÕES (WESAAC), 11. , 2017, São Paulo/SP.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2017
.
p. 193-198.
ISSN 2326-5434.
DOI: https://doi.org/10.5753/wesaac.2017.33241.
