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Sistemas Multi-AgentesExemplos

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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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• 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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• 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 7: Modelling the Dynamics of Intracellular Processes as Organization of Multiple Agents

• AGR + TTL

• E.coli

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• Example: Dynamic properties for Organization as a Whole

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• 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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• 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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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

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Interaction Events System Events

ReplicationControl

DarX Server(host a) Agent i

Monitoring Agent i

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Event Observation

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ArquiteturaN

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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

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