Revista Brasileira de Computação Aplicada (May 2015)

Sistemas imunológicos artificiais no teste de agentes inteligentes

  • Sávio Mota Carneiro,
  • Thiago Allisson Ribeiro da Silva,
  • Ricardo de Andrade Lira Rabêlo,
  • Francisca Raquel de Vasconcelos Silveira,
  • Gustavo Augusto Lima de Campos

DOI
https://doi.org/10.5335/rbca.2015.4540
Journal volume & issue
Vol. 7, no. 2
pp. 62 – 76

Abstract

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Agentes inteligentes consistem em uma tecnologia da computação promissora para o desenvolvimento de sistemas distribuídos complexos. Apesar dos referenciais teóricos disponíveis para orientar o projetista desses agentes, existem poucas técnicas de testes propostas para validar esses sistemas. Sabe-se que essa validação depende dos casos de teste selecionados, os quais devem providenciar informações a respeito dos componentes na estrutura do agente que estão com desempenho insatisfatório. Este artigo apresenta a aplicação de sistemas imunológicos artificiais (SIA), por meio do algoritmo de seleção clonal (Clonalg), para o problema de otimização de seleção de casos de teste para o teste de sistemas computacionais baseados em agentes inteligentes. A fim de validar o uso do Clonalg, foram realizadas comparações entre as técnicas de algoritmos genéticos (AG) e algoritmos de otimização por colônia de formigas (ACO). Nos experimentos com a abordagem testando agentes inteligentes com diferentes tipos de arquitetura em ambientes parcialmente e totalmente observáveis, a abordagem selecionou um conjunto de casos de teste satisfatório em termos das informações geradas sobre o desempenho irregular do agente. Com base nesse resultado, a abordagem possibilita a identificação dos episódios problemáticos, permitindo ao projetista realizar mudanças objetivas na estrutura interna do agente de forma a melhorar seu desempenho.

Keywords