Abstract:
As emoções são consideradas a regra central de nossas vidas, tendo grande impacto na tomada de decisões, ações, memória, atenção, etc. Sendo assim, existe grande interesse em simulá-las em ambientes computacionais, possibilitando que situações do cotidiano humano possam ser estudadas em ambientes controlados.
Embora existam modelos teóricos para o funcionamento de emoções, estes por si só são insuficientes para uma simulação precisa em meios computacionais. Tendo como base um destes modelos, o modelo OCC, essa dissertação propõe a simulação de emoções em ambientes mutiagentes através da criação de uma rede Bayesiana capaz de traduzir estímulos gerados neste ambiente em emoções.
A utilização de redes Bayesianas combinadas à estrutura do modelo OCC busca a adição de imprevisibilidade ao modelo, além de fornecê-lo uma estrutura computacional. A aplicação do modelo proposto a um sistema multiagentes proporciona o estudo da influência das emoções sobre as ações e comportamento dos agentes, possibilitando um estudo de comparação entre os resultados obtidos ao se realizar uma simulação multiagentes clássica e uma simulação multiagentes contendo emoções.
De forma a validar e avaliar seu funcionamento, é apresentado o estudo da aplicação da rede Bayesiana de emoções sobre um modelo multiagentes exemplo, observando as variações que as emoções provocam sobre o comportamento dos agentes.
Emotions are considered the central rule of our lives, having great impact in decision-making, actions, memory, attention, etc. Thus, there is great interest in simulating them in computing environments, thus enabling the day-to-day human situations be studied in controlled environments.
Although are theoretical models for the operation of emotions does exist, these alone are insufficient for accurate simulation on computational means. Based on one of these models, the OCC model, this thesis proposes the simulation of emotions in multiagents environments by creating a Bayesian network able to translate stimulus generated in this environment on emotions.
The combined use of Bayesian networks in the structure of the OCC model seeks to add unpredictability to the deterministic model, besides providing a computational structure to the model. The application of the proposed model to a multiagent system provides the study of the influence of emotions on the actions and behavior of agents, thus allowing a study comparing the results obtained by performing a classical multi-agent simulation and multi-agent simulation having emotions.
In order to validate and evaluate its functioning, the study of the application of the Bayesian network of emotions over a multiagent model example is presented, noting the changes that emotions provoke on agents' behavior.
