
handle: 10451/14280 , 10451/14284
Esta dissertação aborda a influência que fenómenos de base emocional podem ter nos processos de raciocínio e tomada de decisão de agentes inteligentes, no sentido de tornar viável a utilização de agentes com esse tipo de capacidades cognitivas, em cenários concretos, onde é exigida uma resposta em tempo-real. São contribuições específicas da tese um modelo de emoção para suporte à modelação de fenómenos emocionais em agentes inteligentes, no qual são enfatizadas as dinâmicas subjacentes ao surgimento desses fenómenos, e um modelo de agente capaz de suportar a modelação da relação entre fenómenos emocionais e cognitivos, tendo por base o carácter dinâmico e contínuo dessa relação. Estes modelos servem de suporte à implementação de mecanismos de regulação e adaptação dos processos de raciocínio e tomada de decisão, capazes de tirar partido da relação entre fenómenos emocionais e cognitivos para focar a actividade cognitiva. Esses mecanismos permitem controlar a utilização dos recursos computacionais envolvidos na actividade cognitiva dos agentes e o tempo disponível para essa actividade cognitiva, bem como tirar partido de experiências passadas para antecipar situações futuras, através da formação de memórias emocionais autobiográficas e da exploração dessas memórias por meio de raciocínio prospectivo. É proposta uma arquitectura de agente genérica, capaz de suportar a implementação de agentes de diferentes tipos e níveis de complexidade, integrando aspectos de base emocional e cognitiva. Como suporte experimental, apresentam-se três protótipos vocacionados para contextos de aplicação distintos: contexto de dinamismo do ambiente variável; contexto com restrições sensoriais e temporais; contexto de raciocínio social.
learning, modelos cognitivos, Intelligent agents, cognitive models, aprendizagem, adaptation, artificial intelligence, adaptação, sistemas multi-agente,, agentes inteligentes, inteligência artificial, modelos de emoção, multi-agent systems, emotion models, raciocínio com recursos limitados, resource-bounded reasoning
learning, modelos cognitivos, Intelligent agents, cognitive models, aprendizagem, adaptation, artificial intelligence, adaptação, sistemas multi-agente,, agentes inteligentes, inteligência artificial, modelos de emoção, multi-agent systems, emotion models, raciocínio com recursos limitados, resource-bounded reasoning
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