O documento descreve um modelo para comunicação entre agentes tratando informações imprecisas baseadas em sinônimos utilizando ontologias fuzzy e lógica fuzzy. O modelo inclui uma ontologia construída com conjuntos fuzzy para tratar sinônimos e uma camada mediadora que aplica lógica fuzzy para manipular variáveis linguísticas recuperadas da ontologia, permitindo que agentes tratem informações de forma imprecisa.

1. Um Modelo para Comunicação de
Agentes Tratando Informações
Imprecisas Baseadas em Sinônimos
FABIO AIUB SPEROTTO, DIANA F. ADAMATTI
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE (FURG)
V MCSUL – CONFERÊNCIA SUL EM MODELAGEM
COMPUTACIONAL
V MCSUL
19 a 21 de
setembro de 2012

2. Sumário
 Objetivo
 Conceitos Fundamentais
 Ontologia
 Agentes e Comunicação
 Lógica Fuzzy
 Problemática
 Fluxo do Modelo
 Apresentação do Modelo
 Ontologia Construída
 Aplicação de lógica fuzzy na ontologia

3. Objetivo
Desenvolver um modelo de interoperabilidade da
comunicação de agentes com ontologia, utilizando
lógica fuzzy e sinônimos para o tratamento da
imprecisão da informação.

4. Ontologia
 Relação humanística sobre o
mundo em um componente de
software.
 Base de dados para o
compartilhamento de
conhecimento.
 Formalização da conceituação em uma rede semântica:
cada nodo um conceito, e cada ligação uma relação
semântica.

5. Agentes e Comunicação
 Comunicação entre agentes para conquista de
objetivos (global ou individual).
 Requisição de informações sobre o ambiente,
compartilhamento de conhecimento.
 KIF, KQML, FIPA-ACL.

6. Comunicação - Problema
 Agentes só conhecem um mundo binário.
 Bases de dados são necessárias para fornecer
referência a conteúdo ou tirar dúvidas.
 Mesmo com bases de conhecimento,
agentes podem tratar a informação
de forma imprecisa. Não se
preocupe,
vamos dar
um jeito!
Um Agente Um Ontologista

7. Ontologia - Problema
 Não trata imprecisão da informação devido a sua
rigidez na estrutura de conceitos e relacionamentos.

8. Lógica Fuzzy
 Utiliza-se de um conjunto de definições e operadores
para tratar imprecisão da informação.
 Conjuntos Fuzzy modelam matematicamente objetos
do mundo real que não possuem precisão de
pertinência a determinados conjuntos.
 Variáveis linguísticas denotam variáveis cujos
valores são palavras:
Idade = {muito jovem, jovem, não tão jovem, velho,
muito velho}

9. E agora?
 Agentes precisam utilizar Ontologia.
 Para os conceitos tem-se sinônimos que para o mesmo
objeto podem ter várias interpretações. Como lidar com a
imprecisão? Lógica Fuzzy!
 Como manipular esses sinônimos na Ontologia?
Ontologias Fuzzy?
 Como desenvolver um modelo para que os agentes
possam consultar na ontologia?
 Neste modelo de interoperabilidade, como priorizar a
transparência na utilização do modelo pelos
desenvolvedores de agentes e para os próprios agentes
(em contraposição a complexidade estrutural)?

10. Processos do Modelo
Troca de Mensagens - Protocolo
de Comunicação (KIF, KQML,
FIPA-ACL)
SMA

11. Processos do Modelo
Camada mediadora (Jena)
Protocolo de Comunicação (KIF, KQML,
FIPA-ACL)
SMA

12. Processos do Modelo
Jena + SPARQL
Camada mediadora (Jena) Ontologia
RDF/OWL
Protocolo de Comunicação (KIF, KQML,
FIPA-ACL)
SMA

13. Processos do Modelo
Lógica
Fuzzy aplicado
Jena + SPARQL
Camada mediadora (Jena) Ontologia
RDF/OWL
Protocolo de Comunicação (KIF, KQML,
FIPA-ACL)
SMA

14. O Modelo
Lógica
Fuzzy aplicado
Jena + SPARQL
Camada mediadora (Jena) Ontologia
RDF/OWL
Protocolo de Comunicação (KIF, KQML,
FIPA-ACL)
SMA

15. Estudo de caso: Hortas Urbanas de Sevilha,
Espanha
 Utilizando a modelagem de SMA que tem sido
realizado tendo como base o Parque San Jerónimo.
 Hortas urbanas incentivam agricultura orgânica.
 Educação ambiental e práticas sociais.
 Os regulamentos publicados em [1-2-3] sobre os
indivíduos são utilizados na construção de vários
componentes deste modelo, como forma de
validação futura.

16. Principais estruturas

17. Ontologia

18. Ontologia

19. Conjunto Fuzzy para Ontologia
 No descritor rdfs:comment de cada classe podemos ter um
conjunto de sinônimos descritos como:
T(Hortelão) = horticultor + agricultor. Onde:
Hortelão = 0.9/horticultor + 0.3/agricultor

20. Conclusão e Trabalhos Futuros
 Ontologia com aplicação de lógica fuzzy desenvolvida.
 Dentro da camada mediadora, algoritmo para
manipulação das variáveis linguísticas recuperadas da
ontologia desenvolvido.
 Ainda existem outras regras a serem desenvolvidas do
modelo dentro da camada mediadora e também em
especificar a interface de comunicação que ainda não foi
escolhida (KIF, KQML ou FIPA-ACL).
 Este modelo torna-se uma opção inovadora para a
utilização de ontologias pelos agentes, de forma fácil e
com tratamento de informações imprecisas.

21. Referências
1. Dimuro, G., Dimuro, G., Costa, A. C. R., Pinheiro, T. V. T., Grol, C.
V., Rodrigues, T., and Santos, F. C. P. (2011). Modelagem do
sistema multiagente para simulação de processos de gestão social
em ecossistemas urbanos, estudo de caso: Horta San Jerónimo.
Relatório Técnico, FURG/Universidad de Sevilla, 25 p.
2. Santos, I. S.; Rodrigues, T. F.; Dimuro, G. P.; Costa, A. C. R.;
Dimuro, G.; Manuel, E. (2010) Modelagem Inicial da Organização
Social de um Experimento de Gestão Social de Hortas Urbanas. In
WESAAC 2010 Post-Proceedings. IEEE, Los Alamitos, 1-4pp.
3. Santos, I. S.; Rodrigues, T. F.; Dimuro, G.; Costa, A. C. R.;
Dimuro, G. P. (2011) Modelando a Organização Social de um
Experimento de Gestão Social de Hortas Urbanas. V Workshop-
Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e apliCações
(Wesaac), 163-166pp.

22. Referências das Imagens
 Ontologista: http://www.sonhosbr.com.br/
 Stickmen:
http://www.zazzle.com.br/presentes?ch=cartoonsanimated
 Stickman sad:
http://ratianda.blogspot.com.br/2012/02/nuffnangs-
birthday-bash-2012.html
 Hardware icon: http://www.iconarchive.com/show/oxygen-
icons-by-oxygen-icons.org/Apps-hardware-icon.html
 Stickman ontologista: http://pixabay.com/pt/black-
esquerda-vara-homem-42884/
 Árvore ontologia:
http://alpiqueiro.blogspot.com.br/2012/03/talvez-ontologia-
rapidinhas-0054.html
 Todas as demais não possuem licença de uso ou são de autoria
própria.

23. Um Modelo para Comunicação de
Agentes Tratando Informações
Imprecisas Baseadas em Sinônimos
OBRIGADO!
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Fabio Aiub Sperotto,
about.me/fabiosperotto
fabio.aiub@gmail.com