Post on 04-Apr-2018
transcript
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
1/56
Modelarea i analizasistemelor multi-agent
1. Introducere n domeniul agenilor
Florin Leon
Universitatea TehnicGheorghe Asachi din IaiFacultatea de Automatici Calculatoare
http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
2/56
2
Introducere n domeniul agenilor1. Introducere2. Agenii3. Agenii inteligeni4. Agenii mobili
5. Aplicaii ale agenilor
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
3/56
3
Introducere n domeniul agenilor1. Introducere2. Agenii3. Agenii inteligeni4. Agenii mobili
5. Aplicaii ale agenilor
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
4/56
4
Tendine n metodele de calcul Ubicuitatea Interconectarea Inteligena Delegarea
Orientarea ctre om
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
5/56
5
Ubicuitatea Costul soluiilor de calcul s-a redus continuu Este posibil introducerea elementelor de
procesare aproape peste tot
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
6/56
6
Interconectarea Primele calculatoare: entiti izolate, care
comunicau numai cu operatorul uman
Sistemele de calcul de astzi sunt conectaten reea, exist sisteme distribuite dedimensiuni mari Internetul Regndirea bazelor tiinei calculatoarelor?
Calculele vzute ca procese de interaciuni Interaciunile sunt mai importante dect algoritmul
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
7/56
7
Inteligena Determinat de:
Creterea complexitii problemelor
Nevoia de a automatiza rezolvarea acestora
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
8/56
8
Delegarea Cedarea controlului ctre sistemele
computerizate
Sistemul de pilotare automat al avioanelor
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
9/56
9
Orientarea ctre om Deprtarea constant de programarea direct a
mainilor Utilizarea de metafore asemntoare cu modul n care
oamenii neleg realitatea Generaiile de limbaje de programare
Cod main, limbaje de asamblare, limbaje de nivel nalt
Evoluia interfeelor cu utilizatorul Comutatoare/becuri, CUI, GUI
Evoluia paradigmelor Programare structurat, tipuri abstracte de date, obiecte
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
10/56
10
Global computing Ce fel de modele de calcul sunt necesare
pentru a exploata sisteme de foarte mari
dimensiuni? Procesoare distribuite peste tot Sisteme cu 1010procesoare
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
11/56
11
Independena Este nevoie de entiti care s opereze fr
intervenie uman
Acestea trebuie s reprezinte intereseleutilizatorului n interaciunile cu alte sistemesau cu ali oameni
Problemele sunt diferite fa de sistemeledistribuite clasice, includ o dimensiune social
Astfel de entiti sunt agenii
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
12/56
Ideea de baz Un agentacioneaz autonom (independent
de utilizator sau proprietar)
Un sistem multi-agent este compus din agenicare interacioneaz Comunicare Coordonare Cooperare Negociere
12Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
13/56
13
Ageni i sisteme multi-agent Proiectare
Proiectarea agenilor vs. proiectarea societii
Distincia micro-macro Probleme
Cooperare vs. egoism Limbaje de comunicare suficient de expresive Recunoaterea conflictelor i negocierea Coordonarea pentru atingerea scopurilor comune
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
14/56
Viziune i motivaie Autonomie
Controlul unor sonde spaiale Remote Agent, NASA Deep Space 1 (1998-2001)
Cooperare Sisteme de control al traficului aerian
OASIS, aeroportul din Sydney (prototip, 1995)
Sisteme de control al traficului auto Distributed Vehicle Monitoring Testbed, DVMT
Cutare i negociere Cutarea unui pachet complet de vacan Negocierea ofertelor de achiziii publice
14Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
15/56
15
Perspective asupra domeniului Agenii ca paradigm pentru ingineria
programrii
Soluie pentru creterea complexitii Pentru a gestiona ubicuitatea i interconectarea
sunt necesare tehnici diferite fa de modelareasistemelor de obiecte pasive, cu stare i operaii
Arhitecturi de componente care interacioneazdinamic, cu multiple fire de execuie, cuprotocoale de coordonare
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
16/56
16
Perspective asupra domeniului
Agenii ca instrument pentru nelegereasocietii umane
Asimov, Fundaia, psihoistoria n realitate, probabil nu predicie, ci simulare,
pentru a nelege procesele sociale Proiectul EOS: simularea/explicarea creterii
complexitii sociale din paleolitic n sudul Franei,n ultima er glaciar
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
17/56
17
Sistemele multi-agent (SMA) iinteligena artificial (IA)
AIMA: SMA este un subdomeniu al IA Ali cercettori: IA este un subdomeniu al SMA
IA-ul se ocup de componente ale inteligenei,SMA trebuie s le integreze, dar nu e necesar srezolve toate problemele IA-ului De exemplu nvarea, planificarea Agenii inteligeni sunt 99% tiina calculatoarelor
i 1% inteligen artificial(Etzioni) Pentru SMA sunt importante aspectele sociale
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
18/56
18
SMA i sistemele concurentesau distribuite
Agenii sunt autonomi, structurile de sincronizare icoordonare nu sunt statice, ci dinamice (stabilite ntimpul execuiei)
Agenii au interaciuni economice, fiecare are propriulinteres (al proprietarului)
Negocieri pentru atingerea unui compromis
Actori: primesc mesaje i reacioneaz (i schimbstarea/decid, trimit mesaje, creeaz ali actori)
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
19/56
19
SMA i teoria jocurilor
von Neumann, Turing au fost interesai att de tiinacalculatoarelor ct i de teoria jocurilor Ulterior, cele dou domenii s-au separat (TJ economie)
n ultimul timp, rezultate din TJ au fost aplicate cusucces n SMA
TJ furnizeaz concepte descriptive SMA folosesc aceste rezultate ntr-un mediu
computaional Conceptul de agent raional este util pentru
nelegerea societii umane?
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
20/56
20
SMA i tiinele sociale
tiinele sociale i propun nelegereacomportamentului societilor
Pot folosi SMA ca instrument SMA pot folosi rezultate din tiinele sociale,
dar societile artificiale nu trebuies fie neaprat la fel cu cele umane SMA au un scop
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
21/56
21
Introducere n domeniul agenilor
1. Introducere2. Agenii3. Agenii inteligeni4. Agenii mobili
5. Aplicaii ale agenilor
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
22/56
22
Definiie
Un agent este o entitate software sauhardware situatntr-un mediude execuie i
care este capabil de aciuni autonomepentru a-i ndeplini obiectivele proiectate
Nu exist un consensabsolut nvarea, mobilitatea
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
23/56
23
Structura de baz
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
24/56
24
Detalii De obicei, agentul nu are control deplin asupra
mediului l poate influena (control parial)
Mediul poate fi nedeterminist Aceleai aciuni au efecte diferite Aciunile pot eua
Capacitate efectoric
Capacitatea de a modifica mediul Aciunile au precondiii
De exemplu: ridic masa, cumpr un Ferrari
Agentul trebuie s decid ceaciuni va efectua
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
25/56
25
Exemple de ageni
Sisteme de control Termostat
Efectul nu este garantat, de ex.: ua deschis
Sonde spaiale, pilot automat Sisteme de control pentru reactoare
nucleare
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
26/56
26
Exemple de ageni
Daemoni software xbiff n X Windows
Monitorizarea email-urilor Folosete alte programe (de exemplu: ls)
Ageni de notificare
Gmail, Yahoo!, Hotmail
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
27/56
27
Mediul de execuie
Accesibil vs. inaccesibil Informaii complete i actuale despre starea mediului
Determinist vs. nedeterminist Orice aciune are un singur efect garantat
Static vs. dinamic Mediul rmne neschimbat cu excepia efectelor aciunilor
agentului
Discret vs. continuu Numr finit de stri
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
28/56
28
Accesibilitate
Nu putem ti temperatura curent de laPolul Nord
Mediile accesibile sunt mai simple Deciziile depind de calitatea informaiilor
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
29/56
29
Determinism
De obicei, ne imaginm / ne dorim ca n mediilesoftware s existe reguli clare
ntr-un mediu determinist, agenii nu mai trebuie stesteze rezultatele aciunilor
ntr-un mediu nedeterminist, agenii au controlparial i aciunile pot eua
Dac e necesar, trebuie s-irefac planurile Un mediu determinist foarte complex poate fi tratat
ca unul nedeterminist
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
30/56
30
Dinamism Metodele clasice de planificare din IA consider mediul static Existena proceselor concurente determin medii dinamice ntr-un mediu dinamic, dac agentul nu face nicio aciune ntre
ntre dou momente de timp t0i t1, nu trebuie s se atepte camediul s fie la fel n t1ca n t0 Trebuie s adune informaii pentru a determina starea mediului Ali ageni pot interfera: starea mediului se poate schimba
n timpul executrii unei aciuni ntr-un mediu static, agentul poate prezice starea mediului dup
efectuarea unei aciuni ntr-un mediu static, nu trebuie sincronizri sau coordonare
ntre ageni
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
31/56
31
Continuitate
Exemple: Mediu discret: ah Mediu continuu: conducerea unei maini
Calculatoarele sunt discrete, continuitatea esteaproximat Se pot pierde informaii prin discretizare
ntr-un mediu discret este posibil (n principiu)enumerarea tuturor strilor pentru descoperireaaciunii optime
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
32/56
Medii deschise
Cea mai general categorie: Inaccesibile
Nedeterministe Dinamice Continue
32Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
33/56
33
Medii episodice
Performanele agentului depind de un numrde episoade discrete
Nu exist legtur ntre performanele din diferiteepisoade De exemplu: agent de sortare a email-urilor
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
34/56
Mediul Accesibil Determinist Episodic Static Discret
ah cu ceas
Da
Da
Nu
Semi
Da
ah fr ceas
Da
Da
Nu
Da
Da
Poker
Nu
Nu
Nu
Da
Da
Table Da Nu Nu Da Da
Conducerea unei maini
Nu
Nu
Nu
Nu
Nu
Sistem de diagnostic medical Nu Nu Nu Nu Nu
Sistem de analiz de imagini
Da
Da
Da
Semi
Nu
Robot de asamblare componente
Nu
Nu
Da
Nu
Nu
Controller de rafinrie
Nu
Nu
Nu
Nu
Nu
Sistem didactic interactiv Nu Nu Nu Nu Da
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
35/56
35
Interaciunea agent-mediu
Sisteme funcionale f: IO(de exemplu compilatoare)
Au precondiii i postcondiii Program complet corect cu privire la o precondiie
i o postcondiie Termin garantat cnd este executat ntr-o stare unde se
respect precondiia Dup terminare, este garantatpostcondiia
Specificaii formale Divide et impera, rafinri top-down etc.
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
36/56
36
Interaciunea agent-mediu
Sisteme reactive Specificare n termeni de comportament continuu
ntr-un sistem concurent, fiecare modl estereactiv Accepiunea IA: rspunde rapid la schimbrile din
mediu
Brooks: rspunde direct, fr raionament
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
37/56
Reactivitate Sistemele reactive sunt mai greu de proiectat dect cele
funcionale
Agentul trebuie s ia decizii locale care s aib consecine
globale Corectitudinea
De exemplu: un agent care d acces la o imprimant
nti procesulp1, apoi procesulp2 E o regul corect, n izolare Dar dac se aplic aceast regul ntotdeauna?
Efectele pe termen lung sunt dificil de neles
37Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
38/56
Sisteme de timp real Pentru sistemele de timp real, timpul joac un rol n evaluarea
performanelor agenilor Tipuri de interaciuni
Luarea rapid a unei decizii de aciune Atingerea rapid a unei stri Repetare ct mai frecvent a unei aciuni
Procesul de cutare a aciunilor optime depinde de timp Cutarea exhaustiv nu este de obicei posibil
naciuni posibile, n!secvene posibile de aciune
Orice sistem realist este ntr-un fel de timp real Exemple: decizii n milisecunde
PRS, naveta spaial Remote Agent, Deep Space 1
38Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
39/56
39
Introducere n domeniul agenilor
1. Introducere2. Agenii
3. Agenii inteligeni4. Agenii mobili
5. Aplicaii ale agenilor
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
40/56
40
Definiie
Un agent inteligent este un agentcu uncomportament flexibil:
Proactivitate: comportament orientat ctre scop,preia iniiativa Reactivitate: rspunde promt la schimbrile din
mediu
Abilitate social: poate interaciona cu ali ageni(sau cu oameni)
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
41/56
41
Proactivitate
Programele tipice (C#/Java) sunt proactive Se presupune c precondiiile i postcondiiile se
respect ntr-un SMA, mediul se poate schimba n
timpul execuiei Precondiiile pot deveni false
Dac scopul nu mai este valid, nu mai trebuiecontinuat aciunea
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
42/56
Reactivitate
Un server este reactiv: rspunde la cereri
Agenii trebuie s reacioneze la schimbri
Un agent pur reactiv nu se concentreazsuficient de mult pentru atingerea scopului
Gsirea unui echilibru ntre proactivitate ireactivitate este o problem cheie deproiectare a agenilor
42Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
43/56
43
Abilitile sociale
Schimburile uzuale de date ntre calculatoarenu au o natur social
Abilitile sociale se refer la posibilitile decooperare cu ali ageni cu scopuri comune Trebuie nelese scopurile altora Negociere
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
44/56
44
Agenii i obiectele
i n proiectarea orientat pe obiecte vorbim de actorii mesaje
Diferena principal: gradul de autonomie n obiecte, metodele sunt apelate direct
Fluxul de control se mut direct n metod Decizia de execuie este la surs (obiectul care apeleaz)
Agenii primesc solicitri de a ndeplini aciuni
Un agent poate refuza o solicitare Decizia de execuie este la destinaie (agentul care primete
cererea)
i n POO un obiect poate avea o singur metod public icondiii n metoda apelat, dar aceasta nu este natura POO
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
45/56
45
Agenii i obiectele
Objects do it for free; agents do it for money Obiectele o fac pe gratis, agenii o fac pe bani
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
46/56
46
Agenii i obiectele
Agenii au propriul fir de execuie Programele POO tipice au un singur fir
Dei limbajele POO suport fire multiple deexecuie Ideea de autonomie nu este fundamental n POO
Obiectele active, cu invocri asincrone de
metode, sunt apropiate de ageni, dar nusunt neaprat inteligente
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
47/56
47
Introducere n domeniul agenilor
1. Introducere2. Agenii
3. Agenii inteligeni4. Agenii mobili5. Aplicaii ale agenilor
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
48/56
48
Motivaie
Oamenii folosesc din ce n ce mai multdispozitive mobile
Acestea nu sunt permanent conectate Limea de band este uneori insuficient, pot
exista erori de reea La fiecare reconectare, adresa se poate schimba
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
49/56
49
Mobilitatea
Mobilitatea reprezint schimbarea perspectiveiagentului asupra mediului Poate fi schimbarea poziiei fizice (agent hardware, robot)
sau deplasarea pe o alt main (agent software) ntr-o accepiune mai restrictiv, un agent mobil este
un program autonom care se poate deplasa n cadrulunei reele eterogene
Agentul decide cnd migreaz i oprete execuia pe o main, migreaz i i reia
execuia pe alt main din acelai punct
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
50/56
50
Exemple
Un agent pleac de pe un dispozitiv mobil peinternet, colecteaz informaii i aduce unrspuns
Reeaua poate cdea ntre timp, agentul nunecesit o legtur permanent cu dispozitivulmobil
Invers, o aplicaie de reea poate trimite agenipe dispozitive mobile
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
51/56
51
Tipuri de mobilitate Mobilitatea agenilor difer de mobilitatea proceselor n sisteme
distribuite n sistemele distribuite, sistemul de operare decide (de exemplu
pentru echilibrarea ncrcrii) Agentul decide el nsui
Mobilitate slab Se transfer codul i starea datelor (valorile variabilelor interne)
Mobilitate puternic
Se transfer i contextul de execuie: stiva, registrele procesorului,adresa instruciunii curente etc.
Platforma JADE: not-so-weak mobility
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
52/56
52
Avantaje ale agenilor mobili
Reducerea traficului n reea
Depirea problemelor de laten a reelei
Execuie asincron i autonom ncapsularea protocoalelor de comunicaie
Integrarea sistemelor eterogene
Robustee i toleran la defecte
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
53/56
53
Probleme de implementare
Securitatea Protejarea host-urilor de agenii ru intenionai
Protejarea agenilor de host-urile ru intenionate Portabilitatea i standardizarea
Agenii trebuie s ruleze pe platforme compatibile Reprezentarea codului trebuie s fie independent
de platform: Java bytecode, DotNet MSIL/CIL Performanele i scalabilitatea
Limbajele interpretate sunt mai lente, JIT
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
54/56
54
Aplicaii ale agenilor mobili
Comer electronic Asisten personal Intermedieri sigure Regsire distribuit de informaii Servicii pentru reele de telecomunicaii Aplicaii pentru fluxuri de producie sau de
documente Monitorizare i notificare Diseminare de informaii
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
55/56
55
Introducere n domeniul agenilor
1. Introducere2. Agenii
3. Agenii inteligeni4. Agenii mobili5. Aplicaii ale agenilor
Florin Leon, Modelarea si analiza sistemelor multi-agent, http://florinleon.byethost24.com/curs_masma.htm
7/31/2019 Sisteme multiagent. Introducere in domeniul agentilor
56/56
Aplicaii ale agenilor Aplicaii comerciale
Comer electronic Managementul informaiilor:
colectare, filtrare Managementul proceselor
organizaionale
Aplicaii industriale Procesele de fabricaie Control de proces Controlul traficului aerian Sisteme de transport
Aplicaii de divertisment Jocuri (de exemplu Creatures) Teatru sau filme interactive
Aplicaii medicale Monitorizarea pacienilor Tratament personalizat
Pentru detalii, consultai suportul de curs.