Agentes Inteligentes

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

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

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

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

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

6. Objetivos doSistema Engenharia de Requisitos Documentosde Requisito EspecificaçãodeSoftware Metodologia de Análise e Projeto Projeto Engenharia de Software Pedaços de Código Eng. de Software X Eng. de Requisitos

7. Fase de Requisitos Iniciais e Análise • Fase de Projeto 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

8. O processo organizacional As entidades organizacionais Relacionamentos entre as entidades organizacionais 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 ...

9. MAP: Fase de Projeto • Trata como o sistema realizará os requisitos • Modela o sistema de informação Usando conceitos concretos que descrevem componentes de software diretamente . . . . . . Gerando o modelo de projeto • 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.

10. Metodologias de Análise e Projeto • 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]

11. MAP Orientada a Agente- MAPOA - • Cobre as fases iniciais - especificação e projeto- do ciclo de vida de uma aplicação baseada em agente. • 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)

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

13. MAPOA: Extensão OOVantagens • 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 -

14. 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 OOOA X OO • Comunicam-se por passagem de mensagem

15. 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. OA: agentes são caracterizados pelas suas dimensões sociais OO: não define procedimentos para modelagem desses relacionamentos sociais entre agentes. MAPOA: Extensão OOOA X OO • Estado Mental • Dimensão Social

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

17. MAPOA: Extensão ECVantagens • 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

18. Ferramentas existentes Bibliotecas de Ontologias desenvolvidas; Biblioteca de Métodos de Resolução de Problemas MAPOA: Extensão ECVantagens • É possível reusar:

19. 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 ECOA X EC • Aspecto Distribuído

20. CoMoMAS: CommonKADS para modelagem MAS • MAS-CommonKADS MAPOA: Extensão ECSoluções Existentes

21. MAPOA: Extensão ECSoluções Existentes • CoMoMAS X MAS-CommoKADS 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

22. MAP Orientada a AgenteUm Estudo de Caso Sistema de Gerenciamento de Tráfego Aéreo Metodologia: Técnicas de Modelagem de Agentes para Sistemas de Agentes BDI

23. MAP Orientada a AgenteUm Estudo de Caso Metodologia: Técnicas de Modelagem de Agentes para Sistemas de Agentes BDI - MOA/BDI -

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

25. MOA/BDI: Ponto de Vista ExternoModelos de Execução • Modelo de Agente • 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

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

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

28. MOA/BDI: Ponto de Vista InternoModelos de Execução • Modelo de Objetivo - goal • Descreve os: Objetivos e ... ... Eventos que o agente pode responder e adotar • 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

29. MOA/BDI: Ponto de Vista InternoModelos de Execução • Modelo de Plano - plan • 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

30. MOA/BDI: Ponto de Vista InternoProcesso de Desenvolvimento Analisa os diferentes planos para encontrar os objetivos do agente seguindo os passos: • 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.

31. MOA/BDI: Ponto de Vista InternoProcesso de Desenvolvimento Constrói as crenças do sistema, seguindo os passos: • 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.

32. MAP Orientada a AgenteUm Estudo de Caso Sistema de Gerenciamento de Tráfego Aéreo

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

34. Coordenador Sequenciador Modelador do tempo - windmodel. Sistema de Gerenciamento de Tráfego AéreoEstrutura do Sistema GTA • Agentes • Permanentes: • 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.

35. Estrutura do Sistema GTAResponsabilidades dos Agentes Permanentes • Coordenador • 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

36. Estrutura do Sistema GTAAgentes Variáveis Aeronaves • Consistes de três componentes ativos • Preditor • Monitor • Planejador • Agregados num agente concreto simples • Tempo de vida são comuns • Interações close

37. Estrutura do Sistema GTAResponsabilidades 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

38. Estrutura do Sistema GTAResponsabilidades dos Preditor • 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

39. 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 Estrutura do Sistema GTAResponsabilidades dos Monitor • 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. • Causas de desvio do vôo:

40. Comparar o comportamento de várias aeronaves O Monitor pede ao Windmodel para executar a análise global Estrutura do Sistema GTAResponsabilidades dos Monitor • Análise Global:

41. A Trajetória futura A Velocidade aéreae O Profile de altitude da aeronave Estrutura do Sistema GTAResponsabilidades do Planejador • 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 • Plano é :

42. 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. Estrutura do Sistema GTAResponsabilidades dos Planejador • O Planejador usa diferentes estratégias, algoritmos e heurísticas para produzir essas planos. • A escolha do melhor plano depende do estágio do vôo. • 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.

43. Dados do Tempo Profile Plano de Vôo Dados Radar Preditor Planejador Monitor A A A A A A A S A S Aeronave Genérica Modelo Tempo Coordenador B737 B747 A320    Windmodel Coordenador B737 B747 A320 Aplicando a Técnica de Modelagem ao GTADiagrama de Classes e Instâncias

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

45. Plan Name Plan Graph activation event [ activatrion condition ] / activation action Plan Body activy formula event [ condition ] / action evento/ action evento/ [ condition ] [ condition ] / action any [ abort condition ] /abort action fail / fail action Documentatiosn pass / pass action    Aplicando a Técnica de Modelagem ao GTAGráfico de Planos

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

47. MSS - Baseados em Agente Conclusões • 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.

48. MSS - Baseados em Agente Bibliografias [Booc-1999]Booch, G., Rumbaugh and Jacobson, I. The Unified Modeling Language User Guide Ed. Addison-Wesley - 1999. [Buss-1999]Busetta, Paolo, Rönnquist, Ralph, Hodgson, Andrew and Lucas , Andrew. JAKE Intelligent Agents – Components for Intelligent Agents in Java.AgentLink Newsletter. [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. [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.

49. MSS - Baseados em Agente Bibliografias [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. [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. [Somm-1996] Sommerville, I., Software Engineering – Addison-Wesley – England, 1996. [Shoh-1993]Shoham, Y. Agent-Oriented Program .Artificial Intelligence, 60(1):51-92, 1993.

50. MSS - Baseados em Agente Bibliografias [Wool-2001]WooldridgeM. 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. [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-1995]Wooldrige, M. and Jennings, N. R. Intelligent Agents: Theory and Practice, Knowledge Engineering Review 10 (2) (1995) 115-152. [Your-1992] Yourdon, E. Análise Estrutrada Moderna – Ed. Campos - 1992