Positie Optimalisaties Mobiele Multi-Agent Systemen Stand van zaken 2U.

Presentatie over: "Positie Optimalisaties Mobiele Multi-Agent Systemen Stand van zaken 2U."— Transcript van de presentatie:

1 Positie Optimalisaties Mobiele Multi-Agent Systemen Stand van zaken 2U

2 Methode Ontwikkeling agent systeem Implementatie van een test case Planningslaag Toevoegen Positie Optimalisering What

3 Mobile Multi Agents Actieve software component die in staat is te communiceren met andere agents en die kan migreren tussen verschillende machines. Warning – user interface agents – intelligent agents Agentsysteem

4 Mobile Multi Agent Systems Is de taal/library die mobiele multi agents ondersteund –routering –migratie –communicatie –processcontrole Agentsysteem

5 Migratie Looping model –Agent stopt zelf zijn uitvoering en wordt dan herstart –Enkel de agent kan zichzelf verplaatsen Telescripting –De agent, inclusief state, kan worden stil gelegd –Manager agents worden mogelijk –Mobiliteit is exploiteerbaar Agentsysteem

6 Borg Extentie van Echo: pico with objects (which was formerly known as Pico without objects) –Prototype gebasseerde taal –Thunk Based Interpreter –Reificatie van de Runtime Stack Agentsysteem

7 Borg Agent Code Space Data Space –environment –dictionaries Enkele Thread Communicatie Q Agentsysteem

8 Communicatie Remote Object Calling Asynchroon Call by deep value/Serialisatie. ( ) Agentsysteem

9 Migratie Telescripting Remote Connecties blijven geldig Serialisatie/Deserialisatie agentmove( ).agentmove( ) Agentsysteem

10 Gebruik a:remotedict(“tecra/ses2”); createcb():: {detanswer(welk):: display(welk); clone()}; cb:createcb(); a.calcdet([[1,8],[5,6]],cb) a.calcdet([[1,28],[4,96]],cb) t:remotedict(“duh.tecra”) calcdet(matrx,cb):: {… agentmove(t); cb.detanswer(matrx) } tecra/ses2tecra/ses1 Communicatie Migratie Routering Agentsysteem

11 Serialisatie Messages RDC DCT RDC DCT RDC FromNetworkTo Agentsysteem

12 Serialisatie Agents RDC _GLOBAL_ RDC _GLOBAL_ FromNetworkTo 0DCT DCT Agentsysteem

13 Routering Locatie Transparantie Volgorde van berichten niet gegarandeert Agentsysteem Thesissen CSP User Interface

14 PositiePlanning Positieplanning scheiden van uitvoering 2 niveaus –planningsniveau –uitvoeringsniveau PositiePlanning

15 Planningsniveau (1) PositiePlanning

16 Planningsniveau (2) PositiePlanning

17 Planningsniveau (3) PositiePlanning

18 Planning Reinforcement Learning –directe terugkoppeling vanuit de omgeving Historiek Analyse/Modellen opstellen –laattijdige terugkoppeling vanuit eigen model Statistische analyses/Heuristieken [Genetische algoritmen] PositiePlanning

19 Gevalstudie Realistisch/Praktijk bruikbaar Voldoende uitgebreid/verstrengeld in bestaande communicatiestructuur –Mail servers –Web servers –FTP servers –List servers Case

20 Actieve web componenten 4 benaderingsmethoden –Ontwikkelaar interactie –Eigenaar interactie –Gebruiker interactie –Agent interactie Samenwerken met bestaande componenten Waar mogelijk/nuttig herschrijven we een component Case

21 Industriele Relevantie Profiling prototypes industriele apps Systeem administratie –plaatsen van resources –standaard interprocescommunicatie AOP: Agent Oriented Programming, het nieuwe paradigma dat de wereld gaat veroveren. Positieplanning is toepasbaar op andere domeinen Industriele Relevantie