Introduzindo Variabilidade no Desenvolvimento de - LES PUC-Rio

Transcrição

Introduzindo Variabilidade no Desenvolvimento de
Sistemas Multi-Agentes
Aluno: Guilherme Nascimento Pate Santos
Orientadores: Carlos José Pereira de Lucena
Ricardo Choren Noya
[email protected] , [email protected] , [email protected]
Agenda
•
Modelagem de Sistemas Multi-agentes;
•
O Problema;
•
Objetivo;
– Conceitos.
•
Pontos de Flexibilização;
•
Solução Proposta;
•
Estudos de Caso;
– Aplicação Médica;
– Aplicação de Compra e Venda;
– LearnAgent (TAC).
•
Trabalhos Relacionados;
•
Contribuições;
•
Conclusão e Trabalhos Futuros.
27/5/2007
Guilherme Pate © LES/PUC-Rio
2
Modelagem de SMaS
• Modelagem de Sistemas Multi-agentes
– Atualmente existem inúmeras linguagens de modelagem de
sistemas multi-agentes;
– Cada qual com o seu ponto forte na modelagem;
• Representação do protocolo de interação;
• Levantamento de requisitos.
• ...
27/5/2007
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O Problema
• Agentes de Software
– As linguagens de modelagem de agentes atuais não
disponibilizam mecanismos para representar as variabilidades
existentes nos agentes;
– Normalmente os sistemas multi-agentes são desenvolvidos
visando uma única aplicação;
– As linguagens atuais ajudam no desenvolvimento de
aplicações multi-agentes, mas não lidam com aspectos como:
a representação de uma linha de produto construídas por meio
de framework.
Multi-Agent System Product Lines: Challenges and Benefits
Joaquin Peña, Michael G. Hinchey and Antonio Ruiz-Cortés
CACM vol. 49 no. 12 dezembro 2006.
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Objetivo
• Objetivo
– O objetivo é determinar um método que por meio de diagramas
possa projetar as possíveis variabilidades de um agente de software;
– O método proposto determina linhas de produto em um agente de
software (construídas por meio de framework) que tenha a
variabilidade característica para tanto;
– Com isto o desenvolvimento de smas torna-se ainda mais flexível e
modularizado;
– Introduzir variabilidade em sistemas multi-agentes é uma
característica possível após a definição do método proposto que para
tanto utiliza de pontos de flexibilização definidos em um agente de
software.
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Conceitos
• Flexibilidade
– A flexibilidade neste escopo pode ser definida como uma maneira
de determinar uma facilidade no manejamento dos pontos de
flexibilização;
– Os pontos de flexibilização em um agentes são seus planos e
ações;
– A flexibilidade é utilizada para determinar pontos em um agente
de software que tenham a aptidão de variar em aplicações
distintas;
– A vantagem de determinar pontos de flexibilização é observada
na possibilidade de isolar os pontos de maior variabilidade de um
agente do sistema multi-agente modelado.
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Conceitos
• Conceitos Base
– Descrição e documentação
• RDL;
• Hook;
• Cookbook;
– Modelagem
• ANote;
– Representação de framework
• UML-F.
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Pontos de Flexibilização
• Planos
– Um plano flexível pode ser chamado de um plano abstrato e
suas características são as seguintes:
• Um plano que é composto de ações concretas e abstratas, onde
as ações concretas podem ser definidas antes mesmo de ter sido
definido o foco principal da aplicação e ações abstratas que
podem ser determinada somente após a determinação do foco de
aplicação.
• Ações
– Uma ação flexível pode ser chamada de uma ação abstrata e
sua característica é a seguinte:
• A impossibilidade de prever de que modo a ação deve ser
executada, ou seja, tal ação terá apenas a sua assinatura e sua
implementação ficará a cargo da aplicação (final) que será
instanciada.
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Solução
•
O método proposto pode ser utilizado de forma isolada, porém
para se ter uma visão completa do sistema foi utilizada na
dissertação a linguagem ANote.
– Para utilizar o método juntamente com o ANote é necessário estender
alguns diagramas para obter um gancho; os diagramas do ANote
estendidos são o planning view e o scenario view;
•
Planos
– O método proposto utiliza os diagramas flexibility view, action note
view e instantiation view para representar os planos abstratos e as
instâncias dos planos para as futuras aplicações.
•
Ações
– O método proposto utiliza os diagramas instantiation view e action
note view.
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Solução Abstração do Plano de um Agente
•
A abstração de plano deve ser representada pelos seguintes
diagramas.
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10
Solução Abstração da Ação de um Agente
•
A abstração das ações são representadas pelos seguintes
diagramas.
27/5/2007
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Solução instanciação de um Agente
•
A instanciação do plano e da ação de um agente será guiada
através do seguinte diagrama
– O diagrama foi feito com base nos conceitos utilizados na RDL.
Instantiation View
Description:
Indica a ação de criação de um plano chamado “pName” no design. Retorna o plano e suas ações
para mais adiante ser manipulado.
Indica a ação de criação de uma ação chamada “aName” no design. Retorna a ação para mais
adiante ela possa ser manipulada.
Code:
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COOKBOOK o que se quer fazer (objetivo)
RECIPE main
//adding a new plan
NEW_PLAN (pName);
NEW_ACTION (aName);
// …
END_RECIPE;
END_COOKBOOK
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Solução (estudo de caso I)
• Agentes de Software para área médica
Agente de software responsável pela dosagem
Plano 1
Produto 1
Pacientes UTI/CTI
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Plano 2
Produto 2
Pacientes Clinica Médica
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Invalidar/Validar Medicamento por Dosagem
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Lead Agent:
Dosador.
Precondition:
Existir um Medicamento e/ou um Princípio Ativo para validar dosagem ou
calcula-la.
Description:
Indica a ação de criação de um plano chamado “pName” no design. Retorna o
plano e suas ações para mais adiante ser manipulado.
Main Action Plan:
1. Selecionar Prescrição.
2. Calcular a dosagem e ver se está de acordo com a dosagem Padrão. ->
Flexibility (Plan Creation)
3. Invalidar Dosagem.
Interactions:
Medicamentoso.
Variant Plan:
Variant PreCondition:
O Agente não encontra erros na dosagem.
Plan Description:
-> Flexibility (Plan Creation).
Se a dosagem está OK
1.1 Valida o Dosagem.
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Instantiation View
Description:
Indica a ação de criação de um plano, que é o plano concreto “medicamentoCTI” que foi
visto no design flexibility view. Retorna o plano e suas ações para mais adiante ser
manipulado.
PLAN_EXTENSION(Flexibility Plan, ?) cria as extensões possíveis para o plano
flexível.
SELECT_PLAN_EXTENSION(Flexibility Plan) retorna o plano concreto para o sistema
CQPM.
ADD_ASSIGN(SELECT_PLAN_EXTENSION(Flexibility Plan), Action Note View);
mostra que os planos receberão as a assinaturas das ações de acordo com o que foi
definido no diagrama Action Note View.
Code:
COOKBOOK Calcular dosagem
RECIPE main
//adding a new plan (medicamentoCTI)
LOOP
PLAN_EXTENSION(Flexibility Plan, ?)
END_LOOP
ADD_ASSIGN(SELECT_PLAN_EXTENSION(Flexibility Plan), Action Note View);
// …
END_RECIPE;
END_COOKBOOK
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Solução (estudo de caso II)
• Agentes de Software para compra e venda
Agente responsável pela efetivação da compra
Produto 1
Produto 2
Produto 3
A variação do produto é determinada pela variação na maneira de execução
da ação. No exemplo, o pagamento com dinheiro ou com cheque ou com cartão.
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•
Agentes de Software para compra e venda
Comprar um Produto (refrigerante)
Lead Agent:
Efetivador.
Precondition:
Existir um produto para ser adiquirido.
1. Obter o valor de cada Produto.
2. Somar o valor de cada produto.
3. Pagar valor devido. -> Flexibility (Action Creation)
4. Validar pagamento.
Main Action Plan:
Interactions:
Vendedor.
Variant Plan:
Variant PreCondition:
O Agente encontra erros no modo de pagamento
(cheque sem fundo, cartão sem limite, dinheiro a baixo do
total da conta). Ou o a problema com o produto.
Action Description:
-> Flexibility (Action Creation)
Se teve problemas com o pagamento
1.1 Invalidar o pagamento da conta.
Se teve problemas com o produto
2. Efetuar a troca do produto.
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•
Agentes de Software para compra e venda
Instantiation View
Description:
ADD_CODE(Plano, ação, código) indica que determina ação num dado plano
receberá a implementação descrita.
Code:
COOKBOOK Pagar Valor
RECIPE main
//adding a new action
ADD_CODE(Refrigerante, pagarValorDevido, // código para implementar
a compra com cheque);
// …
END_RECIPE;
END_COOKBOOK
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Solução (estudo de caso III)
• LearnAgents
– O objetivo maior desse sistema é comprar pacotes de viagens
para os clientes e obtendo o maior lucro possível, levando em
consideração o gosto do cliente.
– Na competição TAC uma das regras é que não pode haver
intervenção humana, ou seja, os agentes devem trabalhar
sozinhos em leilões de bens, onde os bens podem ser
passagens aéreas, hospedagens em hotel e ingressos para
museus, parques ou luta livre;
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• Negotiator Agent
– Para cada leilão a um negociador especializado na compra de
um tipo de bem é acionado pelo agente ordenador.
– Hotel Negotiator Agent
• Tem o objetivo de obter boas hospedagens em hotéis de acordo
com o gosto do cliente.
– Flight Negotiator Agent
• Envia os descontos com a quantidade e preço que são
encontrados no preço atual do leilão de vôos.
– Ticket Negotiator Agent
• Tem o objetivo de comprar bons tickets em mercados que enviam
preços com descontos onde estes serão comparados com pontos
de venda de descontos e a venda de bons preços que são
equivalentes ao desconto máximo com um incremento extra.
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Negotiate Goods
Main Agent
Negotiator Agent
Preconditions
Message from Ordering
Main Action Plan
While true
Collect good orders in CKB
Negotiate goods in auctions
End while
Interaction
-
Variant Action Plan
-
• Diagrama de
scenario view do
ANote.
Negotiate Goods
27/5/2007
Main Agent
Negotiator Agent
Preconditions
Message from Ordering
Main Action Plan
While true
Collect good orders in CKB
Negotiate goods in auctions
(PlanCreation)
End while
Interaction
-
Variant Action Plan
-
→
flexibility
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• Diagrama flexibility view e action note view.
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• Diagrama Instantiation view.
Instantiation View
Description:
Loop indica que o código (PLAN EXTENTION(Negotiator Agent Plan, ?)) é executado um dado numero
de vezes para se obter a quantidade de extensões necessárias.
Retorna cada plano com suas ações específicas e executa cada plano até que a condição seja falsa.
SELECT_PLAN_EXTENSION(Plano de onde esta sendo herdadas as características) – indica que apenas
o plano correto será instanciado para uma dada aplicação.
ADD_ASSIGN(SELECT_PLAN_EXTENSION(NegotiatorAgent_Plan), Action Note View); mostra que os
planos receberão as a assinaturas das ações de acordo com o que foi definido no diagrama Action
Note View.
Code:
Coobook: Negociar e obter bons preços no leilão
Recipe main
loop
PLAN EXTENTION(Negotiator Agent Plan, ?);
End loop
ADD_ASSIGN(SELECT_PLAN_EXTENSION(NegotiatorAgent_Plan), Action Note View);
//SELECT_PLAN_EXTENSION(NegotiatorAgent_Plan);
End_Recipe
End_Coobook
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Trabalhos Relacionados
• Modelagem
– AUML;
– Tropos;
– ANote.
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• AUML (BAUER, B.; MÜLLER, J. P.; ODELL, J.)
–
Na AUML a representação das interações fica a cargo do diagrama de protocolo de
interação que representa a interação entre os agentes;
–
Um ponto negativo da AUML é o fato de não ser possível representar através dela as
variabilidades que podem ocorrer no desenvolvimento de sistemas multi-agentes.
BAUER, B.; MÜLLER, J. P.; ODELL, J. Agent UML:
Formalism for Specifying Multiagent Interaction
Springer-Verlag, Berlin, pp. 91-103, 2001
27/5/2007
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• Tropos (GIORGINI, P.; KOLP, M.; MYLOPOULOS, J.; PISTORE,
M.)
–
Como as demais linguagens de modelagem de agente o Tropos traz a sua
representação sem se preocupar com a possibilidade de uma extensão do sistema
através de artefatos como um framework, onde as variabilidades são bem definidas
em função da aplicação que se quer instanciar; invés disso o que vemos na
metodologia Tropos é uma explosão de tarefas;
–
A linguagem Tropos não aborda pontos como a representação da variabilidade
segundo a aplicação que se quer utilizar no projeto de agentes de software, além
disso, é necessário utilizar outra linguagem de modelagem para completar seu ciclo.
GIORGINI, P.; KOLP, M.; MYLOPOULOS, J.; PISTORE, M.
The Tropos Methodology: An Overview, 2000.
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• ANote (CHOREN, R.; LUCENA, C. J. P.)
–
Dentro da linguagem ANote os diagramas dinâmicos scenario view e
planning view representam o comportamento do agente e o fluxo das
ações de um agente de software respectivamente;
–
O ANote também não representa as variabilidade segundo a aplicação que
se quer instanciar no projeto de agentes de software.
CHOREN, R.; LUCENA, C. J. P. Modeling Multi-agent
systems with ANote Springer-Verlag 2004, 2003a.
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Contribuição
• Espera-se que seja possível contribuir nos seguintes
pontos:
– O uso da idéia de framework para agentes de software,
trazendo características de reutilização;
– Pontos de flexibilização;
– Método proposto;
– Uma instância do método com o ANote.
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Conclusão e Trabalhos Futuros
• Conclusão
– O método proposto possibilita modelar sistemas multi-agentes de maneira
mais flexível de forma que fica claramente visível à linha de produto de tal
sistema, o que possibilita o desenvolvimento e a modelagem de
frameworks;
– A solução visa resolver o problema de representação, através de
diagramas e técnicas de descrição e documentação e por meio destes será
possível representar varias instâncias para um sistema multi-agente.
• Trabalhos Futuros
– Modelagem completa do sistema LearnAgents;
– Desenvolvimento de um script para ajudar na criação das instâncias;
– Continuar os estudos em sistemas multi-agentes aplicados a área médica.
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Fim
“Há um tempo em que é preciso abandonar as
roupas usadas que já têm a forma do nosso corpo
e esquecer os nossos caminhos que nos levam
sempre aos mesmos lugares. É tempo da
travessia; e se não ousarmos fazê-la, teremos
ficado para sempre à margem de nós mesmos”.
Fernando Pessoa
Obrigado!
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Introduzindo Variabilidade no Desenvolvimento de - LES PUC-Rio

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