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24 de setembro de 2007Inteligência Artificial1 Engenharia de Software Orientada a Agentes Renata S. S. Guizzardi.

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1 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial1 Engenharia de Software Orientada a Agentes Renata S. S. Guizzardi

2 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial2 Resumo Por que Engenharia de Software orientada a Agentes? Agentes x Objetos Metodologias de ESOA Programação Orientada a Agentes

3 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial3 Duas Visões Inteligência Artificial: enfatiza o comportamento flexível e inteligente dos agentes, vistos como entidades autônomas, de comportamentos reativos e proativos, e capazes de interagir com outros agentes e aprender Engenharia de Software: agentes são usados como modelo para desenvolver sistemas. Sistema Multiagentes: grupo de entidades ativas (agentes), cada um tendo seus objetivos e comportamentos próprios. A soma dos comportamentos individuais dá ao sistema um comportamento mais complexo.

4 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial4 O que é um agente? Um sistema computacional encapsulado, situado em um ambiente e capaz de realizar ações autônomas e flexíveis nesse ambiente em busca de seus objetivos.

5 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial5 O que é um agente? Um sistema computacional encapsulado, situado em um ambiente e capaz de realizar ações autônomas e flexíveis nesse ambiente em busca de seus objetivos. É um componente com interface bem definida.

6 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial6 O que é um agente? Um sistema computacional encapsulado, situado em um ambiente e capaz de realizar ações autônomas e flexíveis nesse ambiente em busca de seus objetivos. É um componente com interface bem definida. Interage com o ambiente, percebendo-o a partir de sensores e agindo sobre ele para modificá-lo.

7 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial7 O que é um agente? Um sistema computacional encapsulado, situado em um ambiente e capaz de realizar ações autônomas e flexíveis nesse ambiente em busca de seus objetivos. É um componente com interface bem definida. Interage com o ambiente, percebendo-o a partir de sensores e agindo sobre ele para modificá-lo. Tem controle sobre seu estado e seu comportamento.

8 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial8 O que é um agente? Um sistema computacional encapsulado, situado em um ambiente e capaz de realizar ações autônomas e flexíveis nesse ambiente em busca de seus objetivos. É um componente com interface bem definida. Interage com o ambiente, percebendo-o a partir de sensores e agindo sobre ele para modificá-lo. Tem controle sobre seu estado e seu comportamento. É, ao mesmo tempo: Reativo: reage a mudanças no ambiente; Proativo: toma iniciativas em busca de seus objetivos.

9 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial9 O que é um agente? Um sistema computacional encapsulado, situado em um ambiente e capaz de realizar ações autônomas e flexíveis nesse ambiente em busca de seus objetivos. É um componente com interface bem definida. Interage com o ambiente, percebendo-o a partir de sensores e agindo sobre ele para modificá-lo. Tem controle sobre seu estado e seu comportamento. É, ao mesmo tempo: Reativo: reage a mudanças no ambiente; Proativo: toma iniciativas em busca de seus objetivos. Projetados para realizar um conjunto de objetivos.

10 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial10 Engenharia de Software Orientada a Agentes (ESOA) Adotar uma abordagem orientada a agentes para a engenharia de software significa decompor o problema em múltiplos componentes autônomos e interativos que têm objetivos específicos a atingir. As principais abstrações são: Agentes Interações Organizações

11 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial11 Agentes x Objetos Nível de autonomia: objetos: estado; agentes: estado e comportamento. Mensagens: objetos: invocação de métodos; agentes: mensagens em uma linguagem de comunicação de agentes (ACL – Agent Communication Language). Comportamentos: objetos: reação a eventos; agentes: comportamentos + flexíveis (reativos, proativos e sociais). Controle: objetos: thread comum aos demais objetos do sistema; agentes: thread único.

12 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial12 Agentes x Objetos (2/2) OA é uma evolução da OO? Há vantagens efetivas em usar agentes ao invés de objetos? Visão conciliatória: a OA é apenas um outro paradigma. OA//OO: desenvolvimentos paralelos Gastos exagerados de empresas com mudança de paradigmas não se justificam. O domínio e/ou situação em que o paradigma será aplicado precisam ser analisados. Pesquisas/desenvolvimentos em OO influenciam a OA, ex. frameworks de desenvolvimento, metodologias etc.

13 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial13 Principais Áreas de Aplicação Características do domínio: domínios complexos, com distribuição de recursos, de controle etc. ambientes organizacionais telemedicina informática educativa … Características do sistema sistemas distribuídos sistemas adaptativos sistemas com capacidade de raciocínio integração de sistemas legados …

14 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial14 Áreas Menos Indicadas Domínios restritos e bem definidos Sistemas puramente reativos, com funcionalidades bem conhecidas Sistemas operacionais Sistemas standalone …

15 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial15 Metodologias de Desenvolvimento OA Gaia ROADMAP OperA Prometheus Tropos AORML Message/UML AUML Mas-CommonKADS … Baseadas em UML Forte Influência de sistemas baseados em conhecimento (IA) Forte Influência de OO + métodos formais Forte Influência de análise organizacional

16 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial16 Novos Conceitos, nova maneira de pensar sobre desenvolvimento... Gaia/Roadmap/OperA: papéis, responsabilidades, permissões... Tropos: ator, objetivo, plano, recurso... Message/UML: agente, organização, papel, recurso, interação AORML: agente, objeto, relacionamento, crença, evento, mensagem...

17 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial17 Tendências O projeto detalhado é frequentemente feito em OO. Comparar metodologias existentes para especificar em que domínios ou situações são adequadas. Combinar diferentes abordagens (method engineering, MDA) ex. Roadmap+Prometheus, ARKnowD, Open etc. Talvez uma linguagem/metodologia unificada para OA???

18 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial18 Combinando Agentes e Objetos Entidades ativas vs. entidades passivas do domínio. Objetos também podem representar crenças dos agentes. Combinação de técnicas apropriadas a cada paradigma. Passagem mais suave para o projeto detalhado, caso uma tecnologia OO seja escolhida para implementação.

19 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial19 Metodologia Gaia O sistema multiagentes pode ser visto como uma organização, em que os agentes assumem diferentes papéis, que têm um certo relacionamento, uns com os outros, e que participam em interações sistemáticas com os demais papéis.

20 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial20 Gaia - Análise A fase de análise dedica-se à compreensão dessa organização: modelo de papéis modelo de interação. Três passos: 1.identificar os papéis do sistema (resultado: protótipo do modelo de papéis); 2.para cada papel, identificar e documentar os protocolos associados (resultado: um modelo de interação); 3.usando o modelo de protocolos como uma base, elaborar o modelo de papéis (resultado: um modelo de papéis completamente elaborado);

21 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial21 Gaia – Modelo de Papéis Atributos de um papel: Responsabilidades: determinam a funcionalidade Propriedades vitais: indicam o que o agente deve fazer. Propriedades de segurança: tratam as exceções. Permissões: direitos associados a um papel Atividades: ações privadas, i.e., não há interações com outros agentes Protocolos: definem as formas de interação do papel

22 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial22 Gaia – Modelo de Papéis

23 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial23 Gaia – Modelo de Interação Atributos de um protocolo: proposta - descrição textual breve da natureza da interação; iniciador - papel (ou papéis) responsáveis por iniciar a interação; respondedor - papel (ou papéis) com que o iniciador interage; entradas - informação utilizada pelo iniciador ao realizar o protocolo; saídas - informação suprida pelo/para o respondedor durante o curso de interação; processamento: descrição textual breve de qualquer processamento que o iniciador do protocolo realiza durante o curso da interação.

24 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial24 Gaia – Modelo de Interação

25 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial25 Gaia - Projeto O objetivo é transformar os modelos da análise em modelos que tenham um nível suficientemente baixo nível de abstração que permita que técnicas tradicionais de projeto (incluindo técnicas da orientação a objetos) possam ser aplicadas para implementar agentes.

26 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial26 Gaia – Modelos de Projeto Três modelos: Modelo de agentes: documenta os vários tipos de agentes que serão usados no sistema (i.e. que papéis ele representa), e as instâncias desses tipos de agentes. Modelo de serviços: identifica os serviços associados a cada papel, especificando suas propriedades. Modelo de conhecimento: define os links de comunicação existentes entre os tipos de agentes.

27 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial27 Modelo de Agentes

28 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial28 Modelo de Serviços

29 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial29 Modelo de Conhecimento

30 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial30 AUML: Agent UML Por que estender UML para MAS? Modificações propostas na UML padrão: Suporte para expressar linhas de interação concorrentes (ex: broadcast) visando permitir a modelagem de protocolos de agentes Uma noção de papel que estende a que é fornecida na UML, permitindo a um agente desempenhar vários papéis Grupo Agent UML:

31 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial31 AUML: Representação do protocolo Contract Net

32 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial32 Uso de Pacotes aquisição fornecimento corretor varejista atacadista requisição informação Solicita Proposta proposta

33 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial33 TEMPLATE DO CENÁRIO COMPRADOR /VENDEDOR

34 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial34 NOVO PACKAGE USANDO O TEMPLATE PAPÉIS RESTRIÇÕES AÇÕES

35 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial35 Interações entre Agentes AUML utiliza os Diagramas de Interação para modelar a natureza dinâmica da interação entre agentes: Diagrama de Seqüência Seqüência cronológica da comunicação Diagrama de Colaboração Associação entre agentes Diagrama de Atividades e StateCharts Fluxo do processo de comunicação dos agentes.

36 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial36 AUML: interação entre agentes

37 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial37 AUML: Concorrência

38 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial38 Agente e Papéis PAPÉIS diferentes para um agente é: satisfazer propriedades distintas (crenças) ter interfaces distintas(comunicação) comportamento distintos(pergunta, resposta) Dentro de um protocolo de interação um agente pode executar papéis distintos que estão especificados no contrato de interação do protocolo(contract-net).

39 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial39 Agente e Papéis

40 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial40 Diagramas de Colaboracão Agentes D/ Devedor D/ Fornecedor A/ Cliente B/ Fornecedor C/ Concorrente B/ Analizador do concorrente C/ Fornecedor1 A/ Negociador C/ Fornecedor2 13: entrega 8: confirma 11: entrega 1.3: requisita 1.2: requisita 1.1: requisita 4: > 5: proposta 7: confirma 12: requisita 14: 6: 9: falha 10: recusa 2: questiona 3: >

41 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial41 Diagramas de Atividade Expressa operações e eventos disparados pela atividade. Representa de maneira explícita o controle sobre linhas de execução. Útil para complexas interações entre protocolos que envolvem processamento concorrente.

42 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial42 Diagramas de Atividade ClienteVendedor Solicita Pedido Processa Pedido Rede de Comércio Eletrônico Fabricante Cria Cotação Aceita Pedido Aceita Cotação Compara Pedido e Cotação Fecha Pedido Pagar Pedido Atualizar Cotação

43 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial43 Diagramas de Estado AbertoFechado PropostoRequerido confirmadoentregue A: requisitaB: confirma A: falha B: entrega Rejeitado Cancelado Fracassado Pago A: paga B: recusa B: recusa A: falha B: cancela A: falha

44 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial44 AUML: Diagramas de Colaboração

45 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial45 AUML: Diagramas de Atividade

46 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial46 AUML: Diagramas de Estado

47 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial47 Metodologias Baseadas em Engenharia de Conhecimento Agentes possuem características cognitivas e EC pode ser usada para modelar o conhecimento do agente Bibliotecas de ontologias e métodos de solução de problemas podem ser reutilizadas Não englobam os aspectos de distribuição e socialização dos agentes Não englobam os comportamentos reativo e pró-ativo dos agentes

48 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial48 Metodologia MAS-CommonKADS Extensão de CommonKADS para Sistemas Multiagentes. Fase de Conceitualização: Coleta informal de requisitos Casos de Uso Fases de Análise e Projeto: compostas de vários modelos, cada um modelando uma visão do sistema.

49 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial49 MAS-CommonKADS - Análise Modelo de Agentes: descreve as características principais dos agentes incluindo capacidades cognitivas, habilidades(sensores/efetuadores), serviços, objetivos Modelo de Tarefas: descreve as tarefas e sua decomposição

50 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial50 MAS-CommonKADS - Análise Modelo de Perícia: descreve o conhecimento necessário para os agentes atingirem seus objetivos, utilizando a abordagem do KADS Modelo de Coordenação: descreve as conversações entre agente, seus protocolos e capacidades requeridas; utiliza técnicas de descrição formal MSC(Message Sequence Charts) e SDL(Specification and Description Language)

51 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial51 MAS-CommonKADS - Análise Modelo de Organização: descreve o ambiente em que o SMA será introduzido e a sociedade de agentes utiliza uma extensão do modelo OMT Modelo de Comunicação: detalha as interações homem-software

52 24 de setembro de 2007Inteligência Artificial52 MAS-CommonKADS - Projeto Projeto de aplicação: composição/decomposição dos agentes da fase de análise Projeto de Arquitetura: projeto de aspectos relevantes da rede de agentes Projeto de plataforma: seleção da plataforma de desenvolvimento para cada arquitetura


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