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Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.

A Aquisição de Conhecimento em Sistemas Multiagentes Cognitivos, além de estar sujeita às dificuldades de um processo convencional de desenvolvimento segundo uma abordagem baseada em conhecimento, deve ainda supor a imersão do agente em uma sociedade, cujo modelo de mundo deve considerar as mudanças impostas pelos outros membros do sistema. Não obstante, a aquisição de conhecimento é, ainda hoje, viabilizada sem uma metodologia ou sistemática padrão, sujeita às especificidades de cada domínio. Neste trabalho, propõe-se uma metodologia de aquisição de conhecimento para sistemas multiagentes cognitivos baseado em um modelo de cognição genérico, utilizando Redes de Petri como linguagem de especificação. As principais características deste modelo são a estruturação do conhecimento de um domínio em diferentes níveis de abstração, a utilização de uma linguagem única desde a especificação social até a especificação inidividual no nível de ações no ambiente, e a capacidade de adaptação a qualquer formalismo de representação de conhecimento. Os principais méritos do modelo foram o deslocamento do foco do projeto para o nível de conhecimento do sistema, permitindo que engenheiro de conhecimento e especialista interajam independente dos aspectos de implementação. Além disso, o nível de especificação social permite uma maior flexibilidade de ações por parte dos agentes, devido ao modelo de coordenação adotado, garantindo maior robustez ao sistema. Este modelo é empregado na Expert-Coop++, um arcabouço para o desenvolvimento deste tipo de sistema e foi implementado no desenvolvimento de uma equipe de futebol de robôs, o UFSC-Team, segundo as diretrizes da Robocup.