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La demanda de sistemas con inteligencia artificial, como los sistemas multiagentes, está creciendo continuamente. Al mismo tiempo, hay una necesidad de desarrollar herramientas para ayudar en esta área, asegurando una mejor tolerancia a fallos para el diseño, dado que estos sistemas poseen características que los hacen no deterministas y aumentan la dificultad en la realización de pruebas. Para intentar resolver este problema, se ha desarrollado una herramienta de mapeo que genera automáticamente un modelo gráfico que puede ser utilizado para identificar caminos de prueba para un determinado sistema multiagente. Esta herramienta utiliza como entrada un archivo XML de Moise+, un modelo organizacional para sistemas multiagentes, mapeándolo en una red de Petri coloreada, una herramienta de modelado gráfico y matemático. El mapeo resultante se utiliza para generar casos de prueba, necesarios para validar el modelo Moise+, y se utiliza como guía durante la realización de las pruebas del sistema. La automatización hace que el proceso sea más rápido y elimina la posibilidad de error humano.
The demand for systems with artificial intelligence such as multi-agent systems is continuously growing. At the same time, there is a need for the development of tools for helping this area, ensuring better fault tolerance for the project, since these systems have characteristics that make the system non-deterministic and increase the dificulty in carrying out tests. To try to solve this problem, a mapping tool was developed that automatically generates a graphical model that can be used to identify test paths for a given multi-agent system. This tool takes as input an XML file from Moise+, an organizational model for multi-agent systems, mapping it into a colored Petri net, a graphical and mathematical modeling tool. The resulting mapping is used to generate test cases, necessary for validating the Moise+ model, being used as a guide when carrying out system tests. Automation makes the process faster and eliminates the possibility of human error.
A demanda por sistemas com inteligência artificial, como sistemas multiagente, está continuamente crescendo. Ao mesmo tempo, há uma necessidade de desenvolvimento de ferramentas para auxiliar nesta área, garantindo uma melhor tolerância a falhas para o projeto, uma vez que esses sistemas possuem características que tornam o sistema não determinístico e aumentam a dificuldade na realização de testes. Para tentar resolver esse problema, foi desenvolvida uma ferramenta de mapeamento que gera automaticamente um modelo gráfico que pode ser utilizado para identificar caminhos de teste para um determinado sistema multiagente. Esta ferramenta utiliza como entrada um arquivo XML do Moise+, um modelo organizacional para sistemas multiagente, mapeando-o em uma rede de Petri colorida, uma ferramenta de modelagem gráfica e matemática. O mapeamento resultante é utilizado para gerar casos de teste, necessários para validar o modelo Moise+, sendo utilizado como guia durante a realização dos testes do sistema. A automação torna o processo mais rápido e elimina a possibilidade de erro humano.
