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Uma Uma extensão ao modelo de emoções e de personalidades baseado em sistemas multiagentes utilizando distribuição normal, lógica Fuzzy e matemática intervalar
Author(s) -
Christian Pereira Tavares,
Cléo Zanella Billa,
Diana Francisca Adamatti
Publication year - 2020
Publication title -
revista brasileira de computação aplicada
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2176-6649
DOI - 10.5335/rbca.v12i1.9326
Subject(s) - physics , humanities , philosophy
Este artigo consiste em uma extensão ao modelo de emoções e de personalidades baseado em sistemas multiagente, na qual, para que os agentes sobrevivam, eles necessitam realizar trocas de recurso. A inicialização deste modelo tem valores fixos para a personalidade e a influência da personalidade sobre a emoção. Este valor deve variar no intervalo [0;1], sendo que o valor zero representa quase inexistência da determinada personalidade ou influência sobre as emoções, e um, a presença total. Portanto, sendo fixado um valor na inicialização do modelo, o mesmo não será capaz de mostrar precisamente o modo que estas emoções e personalidades influenciam nas decisões do ser humano, uma vez que cada indivíduo não possui a capacidade de uma ponderação quantitativa de suas emoções e personalidade. Para tornar o modelo uma solução mais próxima do comportamento humano, froam estudadas técnicas para resolver o problema da inicialização fixa na influência da personalidade sobre a emoção. Para isso, o desejo de que as variáveis da influência de personalidade iniciem em um intervalo, no qual possa ser retirado um valor aleatório, que por sua vez, será utilizado para a inicialização do modelo. Para isso, o artigo apresenta três técnicas diferentes de inicialização: Distribuição Normal, Lógica Fuzzy e Matemática Intervalar. O intuito da utilização destas técnicas consiste em poder ter uma visão mais ampla e melhor apresentada de diferentes resultados de saída do modelo. Além disso, possibilita uma comparação com os resultados do modelo original, para tentar obter uma melhor representação do modelo humano.

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