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Abstract:
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Analisar um algoritmo envolve pensar quais e quanto dos recursos computacionais serão necessários para a sua execução (ex: a quantidade de tempo (CPU) e espaço (memória)), os quais variam de acordo com o tamanho e dados da entrada. Com a introdução de arquiteturas de hardware, como arquiteturas multi-core, e o advento de redes e sistemas distribuídos, avaliar a eficiência de aplicações baseadas no paradigma de agentes torna-se ainda mais importante.
Estabelecer métricas de eficiência em agentes é um tema de crescente preocupação uma vez que o uso de agentes vem tornando-se cada vez mais comum, porém, frequentemente, as métricas que são utilizadas para avaliar um agente são baseadas em características temporais (ex: tempo de execução) ou em relação à troca de mensagens. Além de não serem suficientes para avaliar a complexidade computacional de um programa de agente, elas dependem da plataforma de execução e da infraestrutura de hardware onde o agente é executado e avaliado. Também não é possível estimar o tempo de execução sem que o sistema seja efetivamente executado, o que pode ser problemático quando pensa-se na realização de experimentos.
O objetivo desta pesquisa é realizar um estudo e propor um modelo e técnica para cálculo da complexidade computacional de um programa de agente, considerando sempre as características e conceitos inerentes ao paradigma de agentes. |
