Agentes Inteligentes Rosa Candida Pinto Rosa Candida Pinto Metodologias para Sistemas de Software Baseados em Agente.

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1 Agentes Inteligentes Rosa Candida Pinto Rosa Candida Pinto Metodologias para Sistemas de Software Baseados em Agente

2 Complexidade do Software... muitas partes...... com muitas interações...

3 Construir ilusão de... Simplicidade Responsabilidades do Engenheiro de Software

4 Engenharia de Software  Seu papel Fornecer métodos, ferramentas e procedimentos que facilitem a manipulação da complexidade do software. É uma disciplina que se preocupa com os problemas práticos inerentes ao desenvolvimento de sistemas de grande porte.

5  Ciclo de Vida do Software Refere-se à progressão dos projetos de software, ao desenvolvimento e manutenção, e eventualmente à sua substituição. Engenharia de Software Especificação Projeto Validação Evolução

6  Modelos de Ciclo de Vida do Software São descrições abstratas do processo de desenvolvimento de software, mostrando as atividades e dados usados no ciclo de vida do software. Engenharia de Software

7  Modelos Clássico Engenharia de Software

8 Engenharia de Requisitos  Atividades do Processo Estudo de viabilidade Análise de requisitos Definição de requisitos Especificação de requisitos É o processo de:  Refinamento  Verificação  das necessidades do cliente Aquisição  Com o objetivo de obter uma especificação correta e completa dos requisitos. 

9  Tipos de Requisitos: Cedo X Tarde Engenharia de Requisitos Conceitos Pode ser necessário distinguir entres as primeiras fases da análise de requisitos, quando o analista está tentando entender o ambiente da organização, das fases mais tardes quando o analista está começando a formular uma solução.

10  Tipos de Requisitos: Cedo X Tarde Engenharia de Requisitos Organização Sistema CedoRequisitosTarde Modelo Organizacional Requisitos Contratuais

11 Eng. de Software X Eng. de Requisitos Engenharia de Requisitos Objetivos do Sistema Engenharia de Software Documentos de Requisito Especificação de Software Projeto Pedaços de Código Metodologia de Análise e Projeto

12 Metodologias de Análise e Projeto  Responsabilidades Suportar o processo de elicitação dos requisitos e do sistema Analisar o ambiente organizacional Projetar o sistema de informação  Fases e Modelos Fase de Requisitos Iniciais e Análise Fase de Projeto

13 MAP: Fase de Análise  Trata com a especificação do sistema Modela o domínio da aplicação usando noções abstratas e gera o modelo conceitual - organizacional Envolve a engenharia de requisito, a modelagem estratégica e a modelagem empresarial Modelo Conceitual descreve... O processo organizacional As entidades organizacionais Relacionamentos entre as entidades organizacionais

14  Responde a: Como o sistema nos auxiliará a realizar os objetivos de negócio? Como o sistema se adaptará com o processo de trabalho? Que unidades organizacionais e entidades externas irão interagir com o sistema? Como o processo de trabalho atenderá a implementação do sistema? MAP: Fase de Análise Modelo Conceitual

15  Trata como o sistema realizará os requisitos Modela o sistema de informação Modelo de Projeto fornece... Informações detalhadas de com o que o sistema parece...... Sem fornecer instruções de como implementar o projeto É similar a um plano de arquitetura: descreve a forma exata do produto final sem especificação das técnicas e métodos que devem ser usados para realizar o plano. MAP: Fase de Projeto Usando conceitos concretos que descrevem componentes de software diretamente...... Gerando o modelo de projeto

16 Metodologias de A&P  Fase de Projeto Modelo Projeto deve responder a... Que tipos de dados serão usados? Qual será o fluxo de informação dentro do sistema?

17  Paradigmas Orientada a Função : Top-dow [Yord,1992] Orientada a Dados : Relacional [Cood,1970] Orientada a Objetos : Booch/Rambough/ Jacobson [Booc, 1999] Orientada a Agentes : Shalon [Shoh,1993] Orientada a Requisitos : Tropos [Mylo,2000] Metodologias de Análise e Projeto

18  Agentes do Ponto de vista da ES É o sistema de computador encapsulado que se encontra situado em algum ambiente e é capaz de ter ações flexíveis e autônomas naquele ambiente a fim de alcançar seus objetivos de projeto [Wool,1995]. Esse é o conceito de agente fraco definido em [Wool,1995] (i.e., tem autonomia, habilidade social, reativos e pró-ativos) MAP Orientada a Agente - MAPOA - Cobre as fases iniciais - especificação e projeto- do ciclo de vida de uma aplicação baseada em agente.

19  Abordagens da 1 a. Geração de MAPOA Expansão de metodologias existentes MAP Orientada a Agente - MAPOA - Metodologia Orientada a Objeto Engenharia do Conhecimento

20 MAPOA: Extensão OO Vantagens Há similaridade entre os paradigmas - OO e OA Linguagens OO são usadas comumente para implementar sistemas baseados em agentes Popularidade da metodologia OO As visões de sistemas em metodologias OO são úteis na descrição de agentes. - estática, dinâmica e funcional -

21 Comunicam-se por passagem de mensagem OO: é só uma invocação de método; Sempre executa a ação solicitada. OA: distingue diferentes tipos de mensagens; Modela as mensagens com ato-de-fala; Usa protocolos complexos para negociar; Pode ou não executar a ação solicitada. MAPOA: Extensão OO OA X OO

22 Estado Mental OA: agentes podem ser caracterizados pelo seu estado mental OO: não define técnicas para modelagem de como o agente executa suas inferências, seus processos de planejamento, etc. Dimensão Social OA: agentes são caracterizados pelas suas dimensões sociais OO: não define procedimentos para modelagem desses relacionamentos sociais entre agentes. MAPOA: Extensão OO OA X OO

23 Metodologia Orientada a Agente Baseada em BDI - Beliefs, Desires and Intentions [Kinn,1996] MAPOA: Extensão OO Soluções Existentes AUML Agente [Odel,2000] Metodologia Gaia para Análise e Projeto Orientado a Agente [Wool,2000]

24 MAPOA: Extensão EC Vantagens Fornece as técnicas para modelagem do conhecimento do agente. A definição de conhecimento do agente pode ser considerada como um processo de aquisição de conhecimento Popularidade Experiência já adquirida nessa metodologia

25 MAPOA: Extensão EC Vantagens É possível reusar: Ferramentas existentes Bibliotecas de Ontologias desenvolvidas; Biblioteca de Métodos de Resolução de Problemas

26 Aspecto Distribuído EC: concebem um sistema baseado em conhecimento como algo centralizado. OA: os agentes possuem: Aspectos sociais ou distribuídos; Atitudes refletidas e orientadas a objetivos. MAPOA: Extensão EC OA X EC

27 MAPOA: Extensão EC Soluções Existentes CoMoMAS: CommonKADS para modelagem MAS M AS-CommonKADS

28 CoMoMAS X MAS-CommoKADS MAPOA: Extensão EC Soluções Existentes Construídos sobre técnicas e modelos do CommonKADS Estendidos para capturar aspectos relevantes de sistemas multiagentes CoMoMAS: é uma MAP para desenvolvimento de sistemas multiagentes MAS-CommonKADS: é um ambiente para suportar o desenvolvimento de descrições conceituais de sistemas multiagentes

29 MAP Orientada a Agente Um Estudo de Caso Sistema de Gerenciamento de Tráfego Aéreo Metodologia: Técnicas de Modelagem de Agentes para Sistemas de Agentes BDI

30 MAP Orientada a Agente Um Estudo de Caso Metodologia: Técnicas de Modelagem de Agentes para Sistemas de Agentes BDI - MOA/BDI -

31  Ponto de Vista Externo MOA/BDI: Níveis Principais Consiste da decomposição do sistema em agentes e das definições de suas interações  Ponto de Vista Interno Executa a modelagem de cada classe do agente BDI A decomposição é executada usando dois modelos de Agentes / de Interações A modelagem é executada usando três modelos de Crença / de Objetivo / de Plano

32  Modelo de Agente MOA/BDI: Ponto de Vista Externo Modelos de Execução Descreve os relacionamentos hierárquicos entre as diferentes classes de agentes Identifica as instâncias do agente que podem existir no sistema  Modelo de Interação Descreve as responsabilidades, serviços e interações entre agentes e o sistema externo Inclui a sintaxe e a semântica das mensagens usadas para a comunicação

33 1.Identifica os papéis do domínio da aplicação para encontrar os agentes e organiza-los em classes hierárquicas MOA/BDI: Ponto de Vista Externo Processo de Desenvolvimento Para cada papel: identifica as responsabilidades junto com os serviços fornecidos e usados para cumprir-la 2.Identifica as interações necessárias para cada serviço, o conteúdo de informação e o ato da fala de todas elas 3.Introduz as instâncias dos agentes baseados em considerações de tempo de vida e multiplicidade.

34  Modelo de Crença - belief MOA/BDI: Ponto de Vista Interno Modelos de Execução Descreve: Consiste em um ou mais estado de crença que pode ser definido e usado para especificar o estado inicial do agente O conjunto de crenças do agente sobre o ambiente O estado interno do agente As ações que o agente pode executar

35  Modelo de Objetivo - goal MOA/BDI: Ponto de Vista Interno Modelos de Execução Descreve os: Consiste em: Um conjunto de objetivos que especificam as metas e o domínio de eventos Um ou mais estados de objetivos usados para especificar o estado mental inicial do agente Objetivos e...... Eventos que o agente pode responder e adotar

36  Modelo de Plano - plan MOA/BDI: Ponto de Vista Interno Modelos de Execução Descreve os planos usados para que os agentes alcancem os seus objetivos Consiste em um conjunto de planos que descrevem: As propriedades e as estruturas de controle de planos individuais

37 1.Analisa os diferentes planos para encontrar os objetivos do agente seguindo os passos: MOA/BDI: Ponto de Vista Interno Processo de Desenvolvimento Para cada objetivo, analisa os diferentes contextos nos quais o objetivo tem que ser encontrado; Para cada um desses contextos, decompõe os objetivos em atividades representados por subobjetivos e ações; Para cada objetivo, analisar em que ordem e sobre que condições essas atividades e ações necessitam ser executadas, como falhas devem ser conduzidas e gerar um plano para encontrar o objetivo.

38 2.Constrói as crenças do sistema, seguindo os passos: MOA/BDI: Ponto de Vista Interno Processo de Desenvolvimento Analisa os vários contextos e condições que controlam a execução das atividades e das ações; Analisa os dados de entradas e saídas requeridos por cada sub-objetivo no plano e assegura-se que essa informação seja disponível tanto como crença ou como saída de sub-objetivos anteriores no plano.

39 MAP Orientada a Agente Um Estudo de Caso Sistema de Gerenciamento de Tráfego Aéreo

40  Responsabilidade Sistema de Gerenciamento de Tráfego Aéreo Estrutura do Sistema GTA Auxiliar o controlador de fluxo de tráfego aéreo a: Determinar a seqüência de aterrissagem de uma aeronave num aeroporto com múltiplas pistas; Manter a segurança e outras restrições; Minimizar atrasos e congestionamentos.

41  Agentes Sistema de Gerenciamento de Tráfego Aéreo Estrutura do Sistema GTA Permanentes: Coordenador Sequenciador Modelador do tempo - windmodel. Variáveis Aeronaves onde cada uma delas: 1. Está associada a um vôo particular e 2. Só existe durante o tempo que está sob controle do controlador de fluxo.

42  Coordenador Estrutura do Sistema GTA Responsabilidades dos Agentes Permanentes Criar e remover os agentes aeronave Distribuir os planos de vôo iniciais das aeronaves  Sequenciador Determinar o tempo de aterrissagem Interage com os agentes aeronaves e o controlador de vôo para executar essa tarefa.  Modelador do Tempo - windmodel. Manter um modelo 4-dimensional das condições de clima passada, presente e futura no espaço aéreo controlado

43  Consistes de três c omponentes ativos Estrutura do Sistema GTA Agentes Variáveis Aeronaves Preditor Monitor  Agregados num agente concreto simples Tempo de vida são comuns Planejador Interações close

44 Estrutura do Sistema GTA Responsabilidades dos Preditor Executar vários serviços entre eles há o principal que: Computa o tempo esperado de chegada - TC Especifica as escalas - waypoints - no plano de vôo incluindo o pondo final de aterrissagem Entradas para execução do serviço principal Plano de vôo: pode ser modificado durante o vôo Profile de performance da aeronave, a qual é determinada pelo tipo da aeronave e pelas condições climáticas para determinar os últimos usa o agente windmodel

45 A computação do tempo de chegada produz: Tempos estimados e envelopes de performance os quais...... São anteriores e posteriores aqueles que a aeronave pode chegar ao ponto de escala enquanto...... Permanece dentro do seu perfil de operação permitido. Fornece as informações encontradas ao Monitor e o Planejador Estrutura do Sistema GTA Responsabilidades dos Preditor

46 Recebe uma informação tri-dimensional derivada dos dados do radar e da comparação do TC atual com aquele predito. Se ocorre desvios significativos ele analisa a razão para a ocorrência e notifica o Preditor e o Planejador. Estrutura do Sistema GTA Responsabilidades dos Monitor Causas de desvio do vôo: Não seguir o plano de vôo : detectado pelo radar Não voou na altitude planejada : detectado pelo radar Não manteve a velocidade planejada : análise global Informações imprecisas do tempo : análise global

47 Análise Global: Comparar o comportamento de várias aeronaves O Monitor pede ao Windmodel para executar a análise global Estrutura do Sistema GTA Responsabilidades dos Monitor

48 É solicitado pelo Sequenciador para construir um conjunto de planos que permitirão a aeronave aterrizar no horário. Chamado quando o Sequenciador atribui, ou revisa, a indicação de tempo de pouso da aeronave Estrutura do Sistema GTA Responsabilidades do Planejador Plano é : A Trajetória futura A Velocidade aérea e O Profile de altitude da aeronave

49 O Planejador usa diferentes estratégias, algoritmos e heurísticas para produzir essas planos. A escolha do melhor plano depende do estágio do vôo. Estrutura do Sistema GTA Responsabilidades dos Planejador O Planejador envia o conjunto de planos para o controlador de vôo o qual adota um de sua escolha O Planejador responde as divergências detectadas pelo Monitor determinando se a aeronave pode ainda alcançar o seu tempo de aterrissagem ou não. Se sim os planos atuais são modificados como requeridos Se não, o Planejador notifica o Sequenciador o qual computa um novo tempo de aterrissagem e repete o ciclo.

50 Aplicando a Técnica de Modelagem ao GTA Diagrama de Classes e Instâncias  Planejador A Preditor A Monitor A Aeronave Genérica A Dados do Tempo A Profile A Plano de Vôo A Dados Radar A Coordenador S Modelo Tempo S B737B747A320 WindmodelCoordenador B737B747A320

51 Diagrama de Classes de Crença Predicados Derivados e Funções ClassePredicadoFunção Envelope Time gen-time {static} Time-list toas Time-list e-toas Time-list l-toas Integer segment Waypoint next Boolean deviated = false on-time (Loen, Time) {eval} Time eta (Wayponit) {eval} envelope {inverse = flightplan Flight Plan Name flight {static} Name profile-name {static} Boolean verified Integer priority = 2 Altitude cruise-alt Loen origin Waypoint-list path Time lta on-path (Loen) {eval} gen-time (Envelope, Time) toas (Envelope, Time-list) e-toas (Envelope, Time-list) l-toas (Envelope, Time-list) segment (Envelope, Integer) next (Envelope, Waypoint) deviated(Envelope) on-time (Envelope, Loen, Time) envelope (Flightplan, Envelope) flightplan (Envelope, Flightplan) Time gen-time (Envelope) Time-list toas (Envelope) Time-list e-toas (Envelope) Time-list l-toas (Envelope) Integer segment (Envelope) Waypoint next (Envelope) Boolean devialed (Envelope) Time eta (Envelop, Wayponit) Envelope envelope (Flightplan) Flightplan flightplan (Envelop) flight (Flightplan, Name) profile-name (Flightplan, Name) verified (Flightplan) priority (Flightplan, Integer) cruise-alt (Flightplan,Alttidude) origin (Flightplan, Loen) path (Flightplan, Waypoint-list) lta (Flightplan, Timr) on-path (Flight, Loen) Name flight (Flightplan) Name profile-name (Flightplan) Boolean verified (Flightplan) Integer priority(Flightplan) Altitude cruise-alt (Flightplan) Loen origin (Flightplan) Waypoint-list path (Flightplan)

52 Aplicando a Técnica de Modelagem ao GTA Gráfico de Planos Plan Name Plan Graph activation event [ activatrion condition ] / activation action Plan Body event [ condition ] / action [ condition ] / action evento/ [ condition ]evento/ action any [ abort condition ] /abort action fail / fail action pass / pass action Documentatiosn activy formula

53 MSS - Baseadas em Agentes Metodologias para Sistemas de Software Baseados em Agente

54 MSS - Baseados em Agente Várias metodologias vem surgindo normalmente extensões de modelos já existentes – OO e EC Várias características não estão sendo tratadas nessas metodologias – Ex.: projeto de agentes móveis e de interface do usuário Pode-se concluir que a área encontra-se aberta o suficiente para vários pesquisadores encontrem soluções para os problemas não resolvidos. Conclusões

55 MSS - Baseados em Agente [Booc-1999] Booch, G., Rumbaugh and Jacobson, I. The Unified Modeling Language User Guide Ed. Addison-Wesley - 1999. Bibliografias [Cood-1970] Cood, E. F. A relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communication of the ACM, 13 (06) June 1970. [Gene-1994] Genesereth, M. R. e Ketchpel, S.P. Softwares Agents. Communications od the ACM, 37(7):48-53, 1994. [Buss-1999] Busetta, Paolo, Rönnquist, Ralph, Hodgson, Andrew and Lucas, Andrew. JAKE Intelligent Agents – Components for Intelligent Agents in Java.AgentLink Newsletter. [Kinn-1996] Kinny, D., Georgeff, M. and Rao, A. A Methodology and Modelling Technique for Systems of BDI Agents, in W. Van Der Velde and J. Perram, editors., Agents Breaking Away: Proceedings of the Seventh European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World MAAMAW’96, (LNAI Volume 1038). Springer-Verlag: Heidelberg, Germany, 1996.

56 MSS - Baseados em Agente Bibliografias [Shoh-1993] Shoham, Y. Agent-Oriented Program.Artificial Intelligence, 60(1):51-92, 1993. [Somm-1996] Sommerville, I., Software Engineering – Addison-Wesley – England, 1996. [Odel-2000] Odell, J., Parunak, H. and Bauer, B. Representing Agents in UML, Proceedings of the AAAI Agents 2000 Conference, (paper submitted), Barcelona, Spain, June 3-7, 2000. [Mylo-2000] Mylopoulos, J. e Castro J. Tropos: A Framework for Requirements-Driven Software Development. Brinkkemper, J. and Solvberg, A. (eds.), Information Systems Engineering: State of the Art and Research Themes, Springer-Verlag, June 2000, pp. 262- 273.

57 MSS - Baseados em Agente Bibliografias [Wool-2000] Wooldridge, M., Jennings, N. and Kinny D. The Gaia Methodology for Agent-Oriented Analyis and Design, Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, (to appear) 2000. [Wool-2001] Wooldridge M. and Ciancarini, P. Agent-Oriented Software Engineering: The State of the Art In P. Ciancarini and M. Wooldridge, editors, Agent- Oriented Software Engineering. Springer-Verlag Lecture Notes in AI Volume 1957, January 2001. Agent-Oriented Software Engineering: The State of the Art [Your-1992] Yourdon, E. Análise Estrutrada Moderna – Ed. Campos - 1992 [Wool-1995] Wooldrige, M. and Jennings, N. R. Intelligent Agents: Theory and Practice, Knowledge Engineering Review 10 (2) (1995) 115-152.