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Designing a meta-model for a generic robotic agent system using Gaia methodology

Título
Designing a meta-model for a generic robotic agent system using Gaia methodology
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2012
Autores
Rodrigo A M Braga
(Autor)
FEUP
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Eugenio Oliveira
(Autor)
FEUP
Revista
Título: Information SciencesImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 195
Páginas: 190-210
ISSN: 0020-0255
Editora: Elsevier
Indexação
Classificação Científica
FOS: Ciências exactas e naturais > Ciências da computação e da informação
Outras Informações
ID Authenticus: P-002-7ZY
Abstract (EN): The emergence of multi-agent systems in the past years has led to the development of new methodologies to assist in the requirements and architectural analysis, as well as in the design phases of such systems. Consequently, several Agent Oriented Software Engineering (AOSE) methodologies have been proposed. In this paper, we analyze some AOSE methodologies, including Gaia, which supports the architectural design stage, and some proposed extensions. We then use an adapted version of this methodology to design an abstract generic system meta-model for a multi-robot application, which can be used as a basis for the design of these systems, avoiding or shortening repetitive tasks common to most systems. Based on the proposed Generic Robotic Agent Meta-Model (GRAMM), two distinct models for two different applications are derived, demonstrating the versatility and adaptability of the meta-model. By adapting the Gaia methodology to the design of open systems, this work makes the designers' job faster and easier, decreasing the time needed to complete several tasks, while at the same time maintaining a high-level overview of the system.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Contacto: dcs@dei.uc.pt; rodrigo.braga@fe.up.pt; lpreis@fe.up.pt; eco@fe.up.pt
Nº de páginas: 21
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