A BDI-based approach for the assessment of driver's decision-making in commuter scenarios

The rapid growth of urban areas has a significant impact on traffic and transportation systems. New management policies and planning strategies are clearly necessary to cope with the more than ever limited capacity of existing road networks. The concept of Intelligent Transportation System (ITS) arises in this scenario; rather than attempting to increase road capacity by means of physical modifications to the infrastructure, the premise of ITS relies on the use of advanced communication and computer technologies to handle today’s traffic and transportation facilities. Influencing users’ behaviour patterns is a challenge that has stimulated much research in the ITS field, where human factors start gaining great importance to modelling, simulating, and assessing such an innovative approach. This work is aimed at using Multi-agent Systems (MAS) to represent the traffic and transportation systems in the light of the new performance measures brought about by ITS technologies. Agent features have good potentialities to represent those components of a system that are geographically and functionally distributed, such as most components in traffic and transportation. A BDI (beliefs, desires, and intentions) architecture is presented as an alternative to traditional models used to represent the driver behaviour within microscopic simulation allowing for an explicit representation of users’ mental states. Basic concepts of ITS and MAS are presented, as well as some application examples related to the subject. This has motivated the extension of an existing microscopic simulation framework to incorporate MAS features to enhance the representation of drivers. This way demand is generated from a population of agents as the result of their decisions on route and departure time, on a daily basis. The extended simulation model that now supports the interaction of BDI driver agents was effectively implemented, and different experiments were performed to test this approach in commuter scenarios. MAS provides a process-driven approach that fosters the easy construction of modular, robust, and scalable models, characteristics that lack in former result-driven approaches. Its abstraction premises allow for a closer association between the model and its practical implementation. Uncertainty and variability are addressed in a straightforward manner, as an easier representation of humanlike behaviours within the driver structure is provided by cognitive architectures, such as the BDI approach used in this work. This way MAS extends microscopic simulation of traffic to better address the complexity inherent in ITS technologies.

Modelo de planejamento estratégico de sistemas de informação : contribuições da aprendizagem organizacional e do processo decisório

Planejamento estratégico de sistemas de informação é atualmente um desafio gerencial crítico. Novas abordagem para o desenvolvimento de planejamento de sistemas de informação podem auxiliar os gerentes a vencer este desafio. As teorias de aprendizagem organizacional e de processo decisório podem oferecer uma abordagem que contribua neste sentido. O objetivo deste estudo é o de conceber e desenvolver um modelo de planejamento estratégico de sistemas de informação tendo por base a análise das contribuições da aprendizagem organizacional e do processo decisório. Esta pesquisa caracteriza-se como um estudo predominantemente exploratório, sendo que o principal método de pesquisa utilizado é o de estudo de caso. Os principais resultados obtidos envolvem a análise dos princípios da aprendizagem organizacional e do processo decisório aplicados na prática em um processo de planejamento estratégico de sistemas de informação, o desenvolvimento de um modelo explicativo do relacionamento entre as abordagens prescritivas e descritivas, o modelo proposto e a especificação de uma ferramenta CASE (Sistema CASIS) para apoiar a operacionalização do modelo proposto. Ao atingir satisfatoriamente os objetivos propostos, os resultados contribuem com o desenvolvimento teórico da área de sistemas de informação e também com os gerentes e profissionais da área, provendo conhecimento para auxiliá- los a lidar com os principais problemas do processo de planejamento de sistemas de informação, mediante uma visualização diferente do processo de planejamento, em uma linha descritiva.