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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.3.2017.tde-16032017-101727
Documento
Autor
Nome completo
Javier Martinez Silva
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2016
Orientador
Banca examinadora
Silva, José Reinaldo (Presidente)
Cozman, Fabio Gagliardi
Silva, Flavio Soares Correa da
Tonidandel, Flavio
Vaquero, Tiago Stegun
Título em português
Modelagem e análise de conhecimento para planejamento automático: uma abordagem baseada em GORE e redes de Petri.
Palavras-chave em português
Engenharia de requisitos
GHENeSys
Planejamento automático inteligente
Redes de Petri
ReKPlan
Resumo em português
Trabalhos recentes na área de Planejamento e Escalonamento têm gerado uma grande expectativa em relação à aplicação dos resultados em sistemas reais. Neste cenário, métodos, ferramentas e conceitos provenientes das Engenharia do Conhecimento e da Engenharia de Requisitos se tornam fundamentais para caracterizar melhor, entender e especificar os domínios de planejamento. Nesse caso uma especial importância deve ser dada às etapas iniciais do processo, onde o conhecimento sobre o domínio é incompleto e onde existem poucas ferramentas, seja para o suporte ou automação parcial do processo, e as ferramentas já existentes carecem de métodos formais para a modelagem e análise dos requisitos. Neste trabalho propõe-se o ReKPlan (Ambiente para a Engenharia de Requisitos usando KAOS em problemas de planejamento), que usa KAOS, um método orientado a objetivos, para a modelagem de requisitos. Entretanto, o uso do KAOS (ou de qualquer outro método goaloriented) não atende à necessidade de verificar formalmente o comportamento dinâmico quando o alvo são sistemas de planejamento. A proposta deste trabalho é combinar o uso do método orientado a objetivos com o formalismo das Redes de Petri (Rdp) -especificamente a abordagem seguida pelo GHENeSys- para representar e analisar requisitos no projeto de sistemas de planejamento. Finalmente é proposto um método sobre o processo de projeto que, guiado por modelos, gera instruções PDDL servindo de entrada para os planejadores. A método foi aplicado a vários estudos de caso que o avaliam como um mecanismo promissor e eficiente na Engenharia de Requisitos resultando em uma melhor definição dos requisitos em problemas de planejamento.
Título em inglês
Modeling and analysis of knowledge in automated planning: an approach based on GORE and Petri Nets.
Palavras-chave em inglês
Automated intelligent planning
GHENeSys
Petri Net
ReKPlan
Requirement engineering
Resumo em inglês
Recent works in Planning and Scheduling, lead to a great expectations about how to apply achieved results in real systems. In this scenario, methods, tools and concepts from Knowledge and Requirements Engineering seem to be a key issue for characterizing, understanding and specifying the domain of planning problems. In this case a special attention should be given to the initial stages of the process, where knowledge about the domain is incomplete and there are a few tools to support or partially automate the process, and there is a lack of formal methods for modeling and analysis of requirements in the existing tools. This work proposes the ReKPlan (Requirement Engineering Using KAOS for Planning Problems) which uses KAOS, a goal-oriented method, for modeling requirements. However, the use of KAOS (or another goal-oriented method) don't seem the most appropriate for formal verification of the dynamic behavior of planning systems. The purpose of this work is to combine the use of KAOS with Petri Nets formalism (Rdp) - GHENeSys approach specifically - for modeling and analyzing requirements in the design of planning system. Finally is proposed a model driven engineering mechanism over a design for guiding, until the generation of PDDL instructions as input for planners to solve problems.
 
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Data de Publicação
2017-03-17
 
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