Sistemas Multi-Agentes Exemplos

Apresentação em tema: "Sistemas Multi-Agentes Exemplos"— Transcrição da apresentação:

1 Sistemas Multi-Agentes Exemplos

2 Domínios de Aplicação Gestão do conhecimento Apoio à tomada de decisão
Educação a Distância Software Embarcado Aplicações em Dispositivos Móveis Simulação/Jogos Análise de comportamento emergente Treinamentos Aplicações Financeiras Negociações Leilão Data warehouse e Data mining Gerenciamento de Cadeia de Suprimentos Agentes para Medicina Biologia computacional, bioinformática ... © LES/PUC-Rio

3 Exemplo 1: TAC Classic © LES/PUC-Rio

4 Exemplo 2: TAC SCM © LES/PUC-Rio

5 Exemplo 4: Agente de reputação para ART Testbed
Agentes devem escolher com quem interagir Objetivo de capacitar os agentes a fazer a escolha correta Comparações de diferentes estratégias © LES/PUC-Rio

6 Exemplo 5: Immune System Modelling with Situated Cellular Agents
The IS (Immune System) constitutes the defence mechanism of higher level organisms to micro organismic threats. Distributed system Adaptation Cooperation Heteregeneous autonomous entities Learning The IS helps to find out novel and more effective security models, e.g., for mobile autonomous agents. © LES/PUC-Rio

7 Exemplo 5: Immune System Modelling with Situated Cellular Agents
Situated Cellular Agents (SCA) Model Represents elements and mechanism of the IS Allows a more detailed representation of the interaction between entities IS mobile entities Antibodies B lymphocytes T lymphocytes Antigen IS entities Blood Lymph nodes Tissues Membranes © LES/PUC-Rio

8 Exemplo 6: modeling molecular self-organization
The application to molecular self-assembly: Given N molecules, what is the lowest-energy organized structure that they can form? The goal is to achieve optimal aggregates in the process of self-assembly with less computational effort than MC simulations. © LES/PUC-Rio

9 Exemplo 6: modeling molecular self-organization
The test-bed Cell interactions are nearest-neighbor only repulsion/attraction Possible shapes: Two cells are neutral, one is positive, and one is negative All four are neutral red, neutral; blue, positive; black, negative. © LES/PUC-Rio

10 Exemplo 6: modeling molecular self-organization
The algorithm Agent: a molecule or group of molecules 1) move to a new position Stochastically 2) merge with another agent Deterministically 3) or, split into two different agents Learning/adaptation mechanism © LES/PUC-Rio

11 Exemplo 6: modeling molecular self-organization
© LES/PUC-Rio

12 Exemplo 7: Modelling the Dynamics of Intracellular Processes as Organization of Multiple Agents
AGR + TTL E.coli © LES/PUC-Rio

13 Example: Dynamic properties for Organization as a Whole
Exemplo 7: Modelling the Dynamics of Intracellular Processes as Organization of Multiple Agents Example: Dynamic properties for Organization as a Whole © LES/PUC-Rio

14 Exemplo 7: Modelling the Dynamics of Intracellular Processes as Organization of Multiple Agents
Diagnosis a software environment can automatically check whether such properties hold for a given (empirical or simulated) trace over time for the dynamics of an organization. E.g., diagnosis of dysfunction within an organization. © LES/PUC-Rio

15 Some simulation results
Exemplo 7: Modelling the Dynamics of Intracellular Processes as Organization of Multiple Agents Some simulation results © LES/PUC-Rio

16 Exemplo 8: Mitochondria in Silico Project
Simulation of mitochodrial metabolism respiratory chain reactions © LES/PUC-Rio

17 Exemplo 8: Mitochondria in Silico Project
A: abstracted 3D structure. B: application to a phospholipid © LES/PUC-Rio

18 Outros Exemplos Agentes para sistemas de métricas
Coleta, Avaliação, Apresentação para o Usuário Agentes para gerência de ordens de serviço Organização, Escalonamento e Negociação de ordens de serviço Agentes para gerência de compromissos Agendamento, Estratégia de Negociação, Lembretes Agentes para gerenciamento de tráfego Informação de melhores caminhos Agentes para Sistemas de Geoprocessamento SIG Agentes Context-Aware PDA, Palm, celular... Agentes para Sistemas Autonômicos Configuração automática dos parâmetros de servidores Web Aplicações de Diagnósticos de Servidores Administração do sistema (utilização de CPU, workload, utilização do disco...) © LES/PUC-Rio

19 Jade: Java Agent Development Framework
Jade é um middleware para o desenvolvimento de sistemas multi-agentes Inclui Um ambiente de execução onde os agentes JADE "vivem" e que deve estar ativo em um host antes que um agente possa ser executado Uma biblioteca de classes que programadores podem usar para desenvolver agentes Um conjunto de ferramentas gráficas que permite a administração e o monitoramento das atividades dos agentes em execução © LES/PUC-Rio

20 Jade: Java Agent Development Framework
Implementa o modelo de infraestrutura FIPA com registro, páginas amarelas e mecanismo de envio de mensagens Abordagem orientada a tarefas: o comportamento dos agentes é decomposto em pedaços menores (Behaviour) que são adicionados ao agente quando necessário © LES/PUC-Rio

21 Contêiner e Plataforma
Instância de um ambiente Jade É onde os agentes executam Ao iniciar o Jade, um MainContainer é criado Plataforma Conjunto de contêineres ativos © LES/PUC-Rio

22 A Plataforma O Jade segue o modelo da FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) © LES/PUC-Rio

23 A Execução de um Agente © LES/PUC-Rio

24 Engenharia de software para a utilização de leis de interação em sistemas multiagentes abertos
Grupo E-Governance

25 Sistemas Abertos Incerteza
Agentes podem entrar e sair do sistema a qualquer momento Agentes podem fornecer respostas diferentes a uma mesma requisição Agentes desenvolvidos por diferentes equipes, diferentes objetivos, provavelmente desconhecidos a priori. Comportamento global = emerge da união dos comportamentos dos agentes Comportamento emergente & Incerteza ? Imprevisibilidade nociva Imprevisibilidade: tendência de mudanças repentinas sem nenhuma razão aparente. Imprevisibilidade à falhas no software É preciso controlar esta imprevisibilidade © LES/PUC-Rio

26 Governança usando Leis
Objetivos gerais Garantir que o comportamento de um SMA aberto exibam as propriedades desejadas Aumentar a confiança entre os agentes Como isso é alcançado? Especificação de leis que ditam o que a sociedade (de agentes) espera de seus membros © LES/PUC-Rio

27 Características O aspectos internos dos agentes não são acessíveis
Não é possível modificá-los para torná-los compatíveis com as leis do sistema Como projetar mecanismos para que as leis tenham impacto na execução do sistema sem acesso aos agentes? Qual o impacto das leis no desenvolvimento dos agentes? Os agentes tomam suas decisões baseando-se nas leis que existem? © LES/PUC-Rio

28 Onde entra a engenharia de software?
© LES/PUC-Rio

29 O problema – Engenharia de Software
Com o avanço adoção das abordagens de governança, surge a necessidade de técnicas e ferramentas que tornem o seu uso mais produtivo e controlado. © LES/PUC-Rio

30 Agora o título ficou mais claro
Engenharia de software para a utilização de leis de interação em sistemas multi-agentes abertos © LES/PUC-Rio

31 O que tem sido feito no LES?
XMLaw Reputação Ontologias … © LES/PUC-Rio

32 XMLaw Site do Projeto:

33 A Abordagem de Leis Leis Pode / Deve Organização Não Pode Agente B
possui Organização Agente B Agente A interação © LES/PUC-Rio

34 O Modelo Conceitual Conjunto de conceitos para representar as interações © LES/PUC-Rio

35 Exemplo: Protocolo de Interação
Alternativas de interação que os agentes podem seguir. Representando a interação Escolho o serviço de compras, quais as lojas que vendem televisões? Quais os serviços que você oferece? Lojas Americanas e Casa e Vídeo. Compras, horário de cinema e paquera ! requisitar serviços responder c/ lista informar seleção e requisitar lojas responder c/ lista © LES/PUC-Rio

36 Trabalhos em andamento
Técnicas de engenharia para Reutilização das leis Verificação da qualidade Método que guie o desenvolvimento através das várias etapas e ferramentas Requisitos Projeto Implementação Testes © LES/PUC-Rio

37 Trabalhos em andamento
Formalização do modelo do XMLAw Desenvolvimento da ferramenta de especificação gráfica das leis Integração da formalização do modelo a ferramenta de especificação gráfica. Desenvolvimento da ferramenta de monitoramento das leis. Manutenibilidade de frameworks de governança que utilizam XMLaw © LES/PUC-Rio

38 Preocupações referentes a Frameworks de Governança
Um framework de governança deve ter uma descrição clara referente a decisões de projeto (reuso e requisitos). Isto visa facilitar: Entendimento do projeto (Granularidade Alta – Visão geral) Entendimento dos pontos de flexibilização (Granularidade baixa) Entendimento da correlação entre requisitos identificados e a decisão por pontos de flexibilização (Casos de leis) Framework Ponto de Flexibilização Caso de Lei © LES/PUC-Rio

39 Tolerância a Falhas Análise e Monitoramento de Criticalidade em Sistemas Multiagentes Abertos Governados por Leis

40 Motivação Tolerância a falhas Tolerância a falhas em SMAs
Geralmente implementada com detecção de erros e recuperação do sistema Tolerância a falhas em SMAs Replicação de Agentes O grau de replicação do agente depende basicamente da criticalidade do agente © LES/PUC-Rio

41 Definição Intuitiva A criticalidade de um agente significa o quão importante um agente é para o sistema (ou outros agentes), isto é, qual o potencial impacto que um agente defeituoso pode causar. © LES/PUC-Rio

42 Arquitetura Conceitual XMLaw
Pode / Deve Não Pode Leis Normas (permissões, proibições e obrigações) Normas sensíveis ao tempo Restrições …. Organização A Organização B agente Papel de agente agente agente © LES/PUC-Rio

43 Como projetar e controlar sistemas complexos, dinâmicos e ABERTOS?
Replicação adaptativa e dinâmica Monitoring Agent i Agent criticality Replication Control Interdependence and Role Analysis Interactions’ Law Analysis Activity Analysis Observation Level Interaction Events System Events Event Observation Replication DarX Server (host a) Agent i Agent Level © LES/PUC-Rio

44 Arquitetura Agente Monitor 1 Agente Monitor 2 Agente Monitor 4
Nível de Observação Monitor Host i Monitor Host j Agente 1 Agente 3 Controle Evento Mensagem Legendas: Nível do Agente Agente 2 Agente 4 © LES/PUC-Rio

45 Framework de Governança Baseada em Testemunhos, Julgamento e Reputação

46 Framework de Governança
Framework para o Cálculo de Reputações de agentes de software baseado em Testemunhos © LES/PUC-Rio

47 FIM