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In humankind's history, many natural and man-made disasters have happened and will continue to happen. In a post-disaster scenario, many processes and actors must be organized to provide the needed supplies to the affected people. Although it is similar to a supply chain, it is called Humanitarian Logistics in a disaster context. Many papers present centralized approaches to organizing different aspects of humanitarian logistics. However, a centralized approach is not always appropriate due to the dynamics and uncertainty present in a post-disaster scenario. This paper describes a distributed approach based on Multiagent Systems (MAS) to organize the elements of humanitarian logistics in a post-disaster scenario (MAS-HL). Intelligent agents in the MAS-HL, represent real-world elements, such as affected zones, distribution centers, donors, and trucks. The agents negotiate among themselves using a Contract-Net Protocol (CNP) to organize the operations of the elements represented. Due to dynamics and uncertainty in a post-disaster scenario, the agents must reorganize the operations of the elements. The MAS-HL is evaluated by simulating and evaluating a case study focused on bottled water delivery in post-disaster scenarios, they represent when major changes occur. The computational results confirmed that the MAS-HL quickly generates plans to organize the elements of humanitarian logistics and reorganize the plans when the environment changes. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

RESUMO Este artigo tem como objetivo prover informações para que o leitor comum possa melhor entender os principais aspectos da IA, em que ela difere da computação convencional e como ela pode ser inserida nos processos organizacionais da sociedade humana. Além disso, busca evidenciar os grandes avanços e potenciais riscos que essa tecnologia, tal como qualquer outra, pode provocar caso os atores envolvidos na sua produção, utilização e regulação não criem um espaço de discussão adequado destas questões.

Los dispositivos como, teléfonos móviles y tablets son aliados de la educación, dado que permiten acceder a contenidos y actividades educativas desde cualquier lado y en cualquier momento. Sin embargo, el apoyo o asistencia al estudiante no siempre se encuentra disponible cuando un estudiante presenta un problema en su aprendizaje. En este sentido, es conveniente contar con algún mecanismo automatizado que permita detectar esos problemas para así poder ofrecer la ayuda en el momento adecuado y de la mejor manera. En esta situación, la tecnología de agentes inteligentes puede resultar beneficiosa, debido a que es capaz de evaluar las acciones de cada estudiante y detectar problemas, brindando la ayuda correspondiente. En este trabajo se presenta el desarrollo de un prototipo de sistema de recomendación de tutores, basado en una arquitectura multi-agentes para monitorear la interacción del estudiante con un entorno educativo virtual ubicuo en el nivel universitario, y detectar el tema en el que el estudiante presenta problemas. La recomendación de tutores se realiza a través de un mapa teniendo en cuenta sus ubicaciones, y de esa manera el estudiante tiene la libertad de acudir al más cercano. De las pruebas realizadas se demostró que el sistema propuesto facilita al estudiante la tarea de encontrar un tutor adecuado que se encuentre geográficamente cerca y lo pueda ayudar en el tema que presenta problemas.

El aprendizaje por refuerzo es una forma de aprendizaje basado en la prueba y error. Este tipo de aprendizaje se aplica a problemas complejos que requieren en la actualidad procesar grandes volúmenes de datos. Algunas de estos problemas sonadministración de recursos, problemas de planificación, control de tráfico, robótica, detección de intrusos, control de sistemas energéticos, detección de fraude en banca online, etc.Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo tradicionales no están preparados para tratar conentornos big data, desde el enfoque de un único agente. Aprovechando las capacidades de computo de los sistemas multicomputadorse diseñó una variante del algoritmo Q-Learningenfocada a sistemas multiagentes. Luego con ambas variantes se realizó un experimento para validar que la solución acelera el proceso de aprendizaje basado en la cantidad de iteraciones que tardan las soluciones en completar un episodio. Finalmente se valida la solución a partir de la aplicación de una prueba estadística con los resultados obtenidos.

Alternative dispute resolution and the intensive use of technologies are part of the Brazilian Judiciary's plan to reduce the number of the judicial process in progress. In this context, it presents the research problem: Has the conciliation and mediation hearing of the Civil Procedure Code 2015 been underperforming in making deals? The initial hypothesis is positive. However, applications of Artificial Intelligence, with a focus on Machine Learning, and Distributed Artificial Intelligence, with an emphasis on Multi-Agent Systems, can make this procedural act intelligent and increase its success. Thus, using the inductive method, the article carries out a case study involving the observation of the CEJUSC (Judicial Center for the Resolution of Conflicts and Citizenship) hearings in Maringá - PR, to verify how the technology can help them. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Na Educação a Distância (EaD) apoiada pelas tecnologias digitais, os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) são softwares constituídos por interfaces que favorecem o processo de ensino e de aprendizagem por meio da Internet. Observa-se, no entanto, que os diferentes AVAs existentes possuem recursos e ferramentas voltados ao processo educativo, não contemplando, porém, aspectos relativos à gestão na EaD. Este trabalho apresenta um estudo de caso ao implementar suporte à gestão no AVA MOODLE, possibilitando a incorporação de leis e normas que regem a EaD de um Instituto Federal (IF) por meio de Inteligência Artificial (IA) em sua customização a partir de Sistemas Multiagentes (SMA).

Existem muitos métodos de simular uma multidão, todos com suas vantagens e desvantagens. Com o aumento de situações de risco iminente em grandes metrópoles, como incêndios e atentados terroristas, se faz necessário estudar o comportamento das pessoas nesse tipo de situação. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo matemático-computacional para simular multidões em situações de incêndio, a fim de estabelecer relações entre as variáveis encontradas nestes cenários. O modelo utiliza o conceito instintivo de multidões em situações com altos níveis de stress para configurar as interações entre as pessoas e o ambiente em um sistema multiagentes dinâmico, onde cada indivíduo possui capacidades cognitivas e motoras distintas, a fim de diagnosticar a segurança de um ambiente fechado de maneira mais rápida que os métodos atuais, além de estabelecer uma relação entre o nível do incêndio, número de pessoas e a porcentagem de sobreviventes, e também avaliar a possibilidade adaptação do sistema em um algoritmo de otimização de funções.

There are many methods of simulating a crowd of people, each with its advantages and disadvantages. The increasing number of risk situations in big cities, such as fires or terrorist attacks, made it important to study the behavior of individuals in this type of situation. The purpose of this work is to develop a mathematical-computational model to simulate crowds in fire situations in order to establish relationships between different variables found in those scenarios. This work uses the instinctive concept of crowds in situations with high levels of stress to configure the interactions between people and the environment in a dynamic multiagent system, where each individual presents different cognitive and motor capacities, so that the safety of a closed environment can be diagnosed quicker than the current methods, as well as establishing relation between the fire stage, number of people and the percentage of survivors of the group, and also evaluate the possibility of applying the agent-environment interactions for the implementation of a function optimization system. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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O comércio ilegal de animais silvestres é uma das atividades criminais mais lucrativas da atualidade. No Brasil, a grande variedade de fauna nativa tem alimentado o mercado ilegal, o que gera sérias implicações ambientais e sociais. A luta contra o comércio ilegal de animais silvestres é crucial para ajudar a proteger os recursos naturais e evitar a disseminação de outras formas de crime. Esse tipo de comércio ilegal usa cada vez mais, a internet para realizar suas atividades. A fim de combater tal crime, um sistema automático de monitorização é essencial. No entanto, para realizar essa tarefa de forma eficaz, o sistema deve ser capaz de analisar as mensagens trocadas durante essa prática. Para isso, é necessário o conhecimento dos conceitos e relações que ocorrem nesse domínio. Este artigo apresenta um sistema multiagente apoiado por ontologia de domínio e frames semânticos para buscar evidências de comércio ilegal de animais silvestres. No artigo, é mostrado como o sistema pode ser usado na tarefa de rastreamento do comércio ilegal de animais silvestres, além de apresentar os resultados da aplicação do sistema em um pequeno corpus.

Dentre as principais dificuldades encontradas para a construção de sistemas multiagentes em que existe a disponibilidade de um sistema de visão local, como é o caso de algumas categorias de futebol de robôs, destacam-se: necessidade de resposta em tempo real para identificação dos objetos em cena, conhecimento do ambiente, distribuição das competências de controle entre os comportamentos reativos a cargo de cada agente. O presente artigo descreve a implementação de uma arquitetura embarcada reativa para controle de Sistemas Multiagentes equipados com sistema de visão local e dotados de sensores, e sua aplicação em ambientes de futebol de robôs. Neste trabalho, foram descritas as técnicas de processamento digital de imagens e a arquitetura proposta para satisfazer às restrições relacionadas ao problema.

Dentre as principais dificuldades encontradas para a construção de sistemas multiagentes em que existe a disponibilidade de um sistema de visão local, como é o caso de algumas categorias de futebol de robôs, destacam-se: necessidade de resposta em tempo realpara identificação dos objetos em cena, conhecimento do ambiente, distribuição das competências de controle entre os comportamentos reativos a cargo de cada agente. O presente artigo descreve a implementação de uma arquitetura embarcada reativa paracontrole de Sistemas Multiagentes equipados com sistema de visão local e dotados de sensores, e sua aplicação em ambientes de futebol de robôs. Neste trabalho, foram descritas as técnicas de processamento digital de imagens e a arquitetura proposta para satisfazer às restrições relacionadas ao problema.There are a lot of difficulties that must be faced during the development of multi-agent systems equipped with local vision, as is the case of some robotic soccer leagues, such as: the real-time constraints for recognition of scene objects, acquisition of environment knowledge, and the distribution and allocation ofcontrol competencies among reactive behaviors under the responsibility of each agent. This article describes the implementation of an onboard reactive control architecture for a multiagent system, equipped with local vision camera and local sensors. This multiple agent system is applied in robot soccer environments. The work describes the digital image processing techniques as well as the proposed control architecture that satisfy the constraints related with this kind of application.

Tomando como marco de referencia a la Inteligencia Artificial Distribuida y la Robótica Distribuida, particularmente a la Copa Mundial de Fútbol de Robots RoboCup, en este trabajo se propone una arquitectura para múltiples agentes móviles, autónomos, racionales, coordinados, la cual comprende un modelo de organización para los agentes, una estructura funcional y de control para cada uno de los agentes, un mecanismo de razonamiento o toma de decisiones automáticas, un sistema de visión artificial, un sistema de navegación y una arquitectura para un equipo de pequeños minibots con capacidad de actuación en la Liga de Pequeños Robots. En el diseño, desarrollo y construcción de estos componentes se acoplan métodos y técnicas clasificadas dentro de Computación Emergente con modelos basados en la representación tradicional de la Inteligencia Artificial, dando lugar a algoritmos que combinan las propiedades de adaptabilidad, robustez y uniformidad con la representación, inferencia y la universalidad. Los Agentes están conformados por mecanismos que integran sensores ubicados fuera del cuerpo del robot con efectores instalados en el robot y procesos que se ejecutan en forma conjunta sobre diferentes dispositivos de cómputo, dotándolos de comportamientos competitivos y cooperativos los cuales son exhibidos por los minibots al operar en tiempo real. La ejecución y rendimiento de la arquitectura propuesta ha sido experimentada y evaluada mediante la implementación de un Sistema Multiagentes que permite la operación de uno o más robots en un ambiente de trabajo constituido por un campo de fútbol, construido de acuerdo a las normativas de RoboCup.

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La seguridad en las redes de datos es uno de los elementos neurálgicos dentro de una organización, ya que requiere de diferentes estrategias de protección para salvaguardar puntos vulnerables, y de la coordinación y distribución de esfuerzos para cercar todas las posibles formas de ataques informáticos. En este artículo se propone un sistema multiagente distribuido como herramienta de protección para redes con diferentes sistemas operativos y susceptibilidad de diversos ataques.El sistema propuesto está conformado por un grupo de agentes autónomos heterogéneos con características particulares en cuanto a sus estrategias de detección de intrusos y protección de los sistemas primordiales de la red, se tiene planeado que estos agentes basen sus decisiones en la aplicación de diferentes técnicas de inteligencia artificial como heurística de sistemas expertos, algoritmos evolutivos y redes neuronales.

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En este trabajo se propone una arquitectura multiagente para la recuperación de recursos educacionales, que ayude a los usuarios a encontrar cursos que se adecuen a sus características personales y aspectos culturales. En este trabajo, se considera como aspectos culturales a las características que permiten distinguir las preferencias de estudiantes pertenecientes a distintas regiones geográficas. La plataforma multiagente planteada incluye varios tipos de agentes que tienen funcionalidades diferentes. En particular, se modela el Educational Resources Finder Agent como un agente BDI Graduado. Este agente se encarga de la recuperación de los mejores cursos de acuerdo al perfil de cada estudiante. Se describe el sistema multiagente completo y se presenta un ejemplo ilustrativo del proceso de búsqueda.

En esta comunicación se presenta una arquitectura para los STI (Sistemas Tutores Inteligentes) que integra los aspectos más significativos tecnología de agentes.La arquitectura considera la incorporación de agentes en los módulos del tutor y del estudiante a fin de poder integrarlos al modelado considerando la base Teoría Uno de Perkins los estilos de aprendizaje y las inteligencias múltiples de Gardner. AbstractIn this communication an architecture for STI (Intelligent Tutoring Systems) is presented and considers the most significant aspects of agents technology.This architecture considers the incorporation of agents in the modules of the tutor and the student in order to be able to integrate them to the modeled one considering the Theory One of Perkins, the styles of learning and multiple intelligences of Gardner.

Este trabajo introduce el llamado ¿problema del turista¿ y presenta una solución basada en un sistema multiagente. Un grupo de agentes que usan un sistema para identificar acciones y planes es capaz de encontrar el itinerario más adecuado para un turista de acuerdo con ciertas restricciones. Los artefactos ¿sin hilos¿ se usan para que el turista interactúe con el agente. Se utilizan técnicas de ¿cálculo variacional¿ durante el proceso para identificar el conjunto de soluciones posibles del problema y técnicas de ¿campos de Jacobi¿ para encontrar la solución ¿más fácilmente replanificable¿. Este método analítico facilita la identificación de un itinerario turístico previamente y es capaz de modificar la ruta propuesta en tiempo de ejecución. Para finalizar se muestra el seguimiento de un caso de uso típico, en el cual un turista solicita al W-planner bajo ciertas condiciones la ruta más ajustada a sus requerimientos. MSC: 68Wxx, 68Txx

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The article focuses on SABIOS, which aims to improve the processes of insertion, cataloging and retrieval of digital documents by introducing emergent technologies based on semantics, integrated with multi-agent systems and information retrieval techniques. With this, it aims to implement a system which consists of three modules, which include a knowledge module, a semantic search module and a module for visualizing and navigating the results. Moreover, the authors explain the concept of the Semantic Web and how it converts information into knowledge.

This paper introduces the "tourist problem" and presents an Multi-agent system based solution for it. A set of agents that uses a case-based reasoning system to identify actions and plans is capable of determining the most suitable itinerary with restrictions for a tourist. Wireless devises are used by. the tourists to interact with the agent. Variational Calculus is used during the reasoning process to identify the set of posible problem solutions and Jacobi fields to find the most replanning-able solution. This analytical method facilitates the identification of a tourist itinerary in advance and is also capable of modifying the tourist route in execution time. To conclude, a case of typical use is shown, in which a tourist requests to the W-planner the most appropriate route that fits in well with the requirements. [ABSTRACT FROM AUTHOR]