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dc.contributor.advisorRalha, Célia Ghedini-
dc.contributor.authorBarros, Allisson Matheus de Rezende-
dc.identifier.citationBARROS, Allisson Matheus de Rezende. Conversão de modelo orientado a objetivos para planejador automatizado baseado em redes de tarefas hierárquicas. 2017. xi, 85 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.pt_BR
dc.description.abstractO desenvolvimento de software é imprescindível à sociedade e permeado de vários contextos. Entre eles, destaca-se o contexto da Engenharia de Requisitos (ER), como a etapa inicial no projeto de software. Para tanto, abordagens, conceitos e ferramentas são empregados, de forma a garantir a qualidade do software a ser desenvolvido. Em outro contexto, insere-se a Inteligência Artificial, como um caminho alternativo à definição e solução de problemas. Dessa forma, é possível conjugar conhecimentos das duas áreas, a fim de criar modelos e ferramentas capazes de agregar conhecimento e qualidade ao processo de especificação de software. Este trabalho apresenta uma proposta de solução para a conversão entres os elementos desses domínios. Essa conversão visa oferecer uma nova forma de avaliação e análise dos modelos de requisitos através do Planejamento Automatizado. Utilizando como ferramenta de modelagem o framework Goal Oriented Dependability Analysis (GODA), que implementa a análise de requisitos orientados à objetivos e como planejador o Pyhop, que implementa a abordagem Hierarchical Task Networks (HTN) como formalização de domínios e problemas de planejamento, esse trabalho é ilustrado por um protótipo implementado utilizando as linguagens de programação Java e Python a fim de integrar as duas ferramentas citadas, representando na prática o modelo de conversão proposto. Para atestar a adequação do modelo e a implementação do protótipo, foram concebidos quatro experimentos, sendo um deles aplicado a um cenário real.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordEngenharia de requisitospt_BR
dc.subject.keywordSoftware - desenvolvimentopt_BR
dc.subject.keywordInteligência artificialpt_BR
dc.titleConversão de modelo orientado a objetivos para planejador automatizado baseado em redes de tarefas hierárquicaspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2018-01-22T18:33:29Z-
dc.date.available2018-01-22T18:33:29Z-
dc.date.submitted2017-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/19146-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.description.abstract1The development of software is indispensable to society and filled with many different aspects. Between those, the context of Software Engineering stands out, as the initial phase on designing software. Therefore, aiming to achieve quality, different approaches, concepts and tools are adopted. In another context, Artificial Intelligence is employed as another form of achieving solutions to defined problems. Thus, it is possible to bind knowledge form both areas of study, with the intent to create models and tools capable of increasing quality on the process of software specification. This research aims at proposing a solution to translate elements between this two domains. This form of conversion is displayed as a new approach on evaluation and analysis of software requirements through Automated Planning. By adopting, as a modeling tool, the Goal Oriented Dependability Analysis (GODA) framework, which implements goal oriented requirements analysis and, as a planner, Pyhop, which implements Hierarchical Task Networks (HTN) as a formalization of planning problems and domains, this work is illustrated with a prototype, developed in Java and Python programming languages, as a composition of the tools mentioned and as a practical representation of the concepts proposed. Lastly, as a way of attesting the adequacy of the model and the correct implementation of the prototype, four different experiments were conceived, including a real life scenery.pt_BR
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