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DOI: 10.1007/978-0-387-34747-9_43
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Modeling Travel Assistant Agents: a graded BDI approach

Abstract: Abstract. In this paper, we use a graded BDI agent model based on multi-context systems to specify an architecture for a Travel Assistant Agent that helps a tourist to choose holiday packages. We outline the theories of the different contexts and the bridge rules and illustrate the overall reasoning process of our model.

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“…Finalmente, no contexto de agentes BDI, nos trabalhos de Casali et al [3] foi definido o modelo de agente BDI graduado, através de uma arquitetura baseada em sistemas multicontextos, que admite atitudes mentais (crenças, desejos e intenções) graduadas, em sentido similar ao da LF. Em [4], este modelo de agente BDI graduado foi utilizado pelos autores para especificar um agente para assistência a viagens, que ajuda turistas a escolher pacotes de férias.…”
Section: Trabalhos Relacionadosunclassified
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“…Finalmente, no contexto de agentes BDI, nos trabalhos de Casali et al [3] foi definido o modelo de agente BDI graduado, através de uma arquitetura baseada em sistemas multicontextos, que admite atitudes mentais (crenças, desejos e intenções) graduadas, em sentido similar ao da LF. Em [4], este modelo de agente BDI graduado foi utilizado pelos autores para especificar um agente para assistência a viagens, que ajuda turistas a escolher pacotes de férias.…”
Section: Trabalhos Relacionadosunclassified
“…Em [19], Peixoto et al introduziram um sistema baseado em regras fuzzy para elaborar um modelo presa-predador específico para estudar a interação entre "pulgões" (as presas) e "joaninhas" (os predadores) em citricultura 4 . Pela falta de informação sobre o fenômeno, ao invés de utilizar as equações diferenciais usuais características dos modelos determinísticos, os autores introduziram uma abordagem fuzzy para analisar este problema específico.…”
Section: O Ambiente Presa-predador Fuzzyunclassified
“…Basically a tourist plan may be considered as a time sequence of subplans (see [3] for details), and the satisfaction estimation depends on how much a preference is expected to be satisfied in each stage of a trip. As it was presented above, the packages are structured as: P ackage ::= (Id, P rovider, Cost, T rip) where T rip is a travel-stay sequence [(T ravel i , Stay i )] i = 1, n. In our approach each T ravel i and Stay i parts of the T rip are considered as atomic package stages (sub-plans), amenable to satisfy desires.…”
Section: Preference Satisfaction Estimationmentioning
confidence: 99%
“…In previous works we have presented the modelling process of a Travel Recommender Agent using the g-BDI architecture [3] and a general methodology for engineering g-BDI agents [?]. In this paper we describe the most relevant aspects of the tourism recommender system implementation and particularly we focus on the T-Agent implementation.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…Along this research line we have proposed a general model for Graded BDI Agents, specifying an architecture able to deal with the environment uncertainty and with graded mental attitudes. The logical framework of this model has been presented in [3] and how this model can be used to specify an architecture for a Travel Assistant Agent can be seen in [4].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%