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Sistemas Multi-AgentesExemplos
© LES/PUC-Rio
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
• ...
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Exemplo 1: TAC Classic
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Exemplo 2: TAC SCM
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Exemplo 4: Agente de reputaçãopara ART Testbed
• Agentes devem escolher com quem interagir
• Objetivo de capacitar os agentes a fazer a escolha correta
• Comparações de diferentes estratégias
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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.
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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
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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.
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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.
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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
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Exemplo 6: modeling molecular self-organization
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Exemplo 7: Modelling the Dynamics of Intracellular Processes as Organization of Multiple Agents
• AGR + TTL
• E.coli
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Exemplo 7: Modelling the Dynamics of Intracellular Processes as Organization of Multiple Agents
• Example: Dynamic properties for Organization as a Whole
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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.
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Exemplo 7: Modelling the Dynamics of Intracellular Processes as Organization of Multiple Agents
• Some simulation results
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Exemplo 8: Mitochondria in Silico Project
• Simulation of mitochodrial metabolism
– respiratory chain reactions
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Exemplo 8: Mitochondria in Silico Project
A: abstracted 3D structure. B: application to a phospholipid
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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...)
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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
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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
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Contêiner e Plataforma
• Contêiner
– Instância de um ambiente Jade
– É onde os agentes executam
– Ao iniciar o Jade, um MainContainer é criado
• Plataforma
– Conjunto de contêineres ativos
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A Plataforma
• O Jade segue o modelo da FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents)
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A Execução de um Agente
Engenharia de software para a utilização de leis de interação em sistemas multiagentes abertos
Grupo E-Governance
http://web.teccomm.les.inf.puc-rio.br/index.php/E-Governance
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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 falhas no software• É preciso controlar esta imprevisibilidade
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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
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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?
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Onde entra a engenharia de software?
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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.
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Agora o título ficou mais claro
• Engenharia de software para a utilização de leis de interação em sistemas multi-agentes abertos
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O que tem sido feito no LES?
• XMLaw
• Reputação
• Ontologias
• …
XMLaw
Site do Projeto:
http://web.teccomm.les.inf.puc-rio.br/index.php/XMLaw_-_Governing_Software_Agents
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A Abordagem de Leis
Agente A
Agente B
Pode / Deve
Não Pode
Leis
interação
Organizaçãopossui
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O Modelo Conceitual
• Conjunto de conceitos para representar as interações
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Exemplo: Protocolo de Interação
• Alternativas de interação que os agentes podem seguir.
• Representando a interação
Quais os serviços que
você oferece?
Compras, horário de cinema e paquera !
Escolho o serviço de compras, quais
as lojas que vendem televisões?
Lojas Americanas e Casa e Vídeo.
requisitarserviços
responderc/ lista
informarseleção e requisitar
lojas
responderc/ lista
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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
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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
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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)
FrameworkPonto de
FlexibilizaçãoCaso de Lei
Tolerância a Falhas
Análise e Monitoramento de Criticalidade em Sistemas Multiagentes Abertos
Governados por Leis
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Motivação
• Tolerância a falhas
– 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
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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.
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agente
Arquitetura Conceitual XMLaw
Pode / Deve
Não Pode
Leis
Organização A
agenteagente
Papel de agente
Organização B
Normas (permissões, proibições e obrigações)Normas sensíveis ao tempoRestrições….
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Como projetar e controlar sistemas complexos, dinâmicos e ABERTOS?
• Replicação adaptativa e dinâmica
Replication
Agent criticality
Inte
rde
pe
nd
en
ce
a
nd
Ro
le A
na
lys
is
Ac
tiv
ity
An
aly
sis
Interaction Events System Events
ReplicationControl
DarX Server(host a) Agent i
Monitoring Agent i
Ob
se
rva
tio
n L
ev
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Ag
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ev
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Inte
rac
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aw
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sis
Event Observation
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ArquiteturaN
íve
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e O
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ãoN
íve
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o A
gen
te
Agente 1
Agente 2
Agente 3
Agente 4
ControleEventoMensagem
Legendas:
Agente Monitor 1
Agente Monitor 2
Monitor Host i
Agente Monitor 4
Monitor Host j
Framework de Governança Baseada em Testemunhos, Julgamento e Reputação
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Framework de Governança
• Framework para o Cálculo de Reputações de agentes de software baseado em Testemunhos
FIM