Web10 Semantic Web: Agenti Software

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> Web semantic Dr. SabinCorneliu Buraga Facultatea de Informatica Universitatea “A.I.Cuza” – Iasi, Romania http://www.infoiasi.ro/~busaco/ Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> Agenti software Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> “A trai inseamna inainte de toate a participa.” Georges Mathieu Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> intrebare Ce face un agent uman – agent imobiliar, hotelier,...? “As dori sa merg in Egipt, miine.” Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> raspuns Delegarea actiunilor Autonomie, pro‐activitate, reactivitate Cooperare, mobilitate, adaptabilitate Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software orice sistem poate fi privit ca fiind un agent software (Enrico Franconi, 2003) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software: studiu de caz Automobilul “inteligent” perceptii: video, accelerometru, senzori monitorizind starea motorului, tastatura de bord, GPS,... actiuni: schimbarea vitezei, frinare, accelerare, afisarea parametrilor esentiali, recomandarea rutelor etc. scopuri: siguranta calatoriei, atingerea destinatiei, maximizarea profitului, respectarea regulilor,... mediul: reteaua de (auto)strazi, traficul, pietonii, meteo,... Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software agentul software ca modul de rationament al unui agent rational Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agent software inteligent entitate care percepe mediul si actioneaza conform cunostintelor deja acumulate (internal declarative body of knowledge) aceste cunostinte trebuie modelate astfel incit sa poata fi intelese de catre masina Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Puncte de vedere: agentii ca entitati comportamentale agentii ca descriere a atributelor acestora Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Aspect important: autonomia un agent este un sistem computational capabil sa realizeze actiuni autonome in cadrul unui mediu Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii ca entitati comportamentale agere (lat.) asocierea calitatilor umane masinilor intelegerea comportamentului si semanticii sistemelor complexe (McCarthy, 1977) interfata om‐calculator: metafore & interactiune “Ne pare rau, nu exista bilete la zborul dorit” Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii ca entitati comportamentale sisteme intentionale: decizii si scopuri convingeri, dorinte, intentii, planuri exemplu: termostat – agent trivial (neinteresant) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii ca sisteme intentionale comportamentul uman e prezis si explicat via atribuirea de atitudini (attitudes) notiuni intentionale credinta, dorinta, frica, speranta etc. “Narcisa munceste din greu, fiindca doreste sa termine proiectul.” Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii ca sisteme intentionale sistem intentional (Daniel Dennett) compus din entitati ale caror comportament poate fi prezis prin atribuirea de proprietati precum credinta, dorinta sau rationalitatea Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii ca sisteme intentionale Intrebare: Este oare legitim/folositor sa atribuim sistemelor computerizate astfel de atribute? Raspuns: Da (McCarthy), daca notiunile intentionale sunt considerate la nivel abstract (mod familiar si convenabil de descriere, explicare si prezicere a comportamentului sistemelor complexe) – Wooldridge, 2002 Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii ca descriere a atributelor lor entitati software posedind functii comportamentale, rulind autonom si continuu in medii colective, compuse din alti agenti si procese a se parcurge J. Bradshow, Software Agents, AAAI Press/MIT Press, 1997 Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii ca descriere a atributelor lor reactie autonomie colaborare personalitate adaptabilitate inferenta mobilitate … Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Remarca: nu exista o definitie unanim acceptata Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii implica termeni/cunostinte din: calcul distribuit inteligenta artificiala interactiune om‐masina inginerie software filosofie lingvistica psihologie Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii implica termeni/cunostinte din: inteligenta artificiala reprezentarea cunostintelor si a contextului modelarea mediului cunoasterea actiunilor: pre‐conditii, efecte, chaining rationament, deducere automata invatare automata (machine learning) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Agentii implica termeni/cunostinte din: calcul distribuit inter‐comunicare (semnale, mesaje,...) client/server vs. peertopeer servicii Web negocierea mesajelor pervasive computing Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti software agentii in context – conform Miles Davis, 2008 Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: caracterizare Agentii trebuie sa asigure autonomia si continuitatea actiunilor intreprinse capabili sa actioneze in mod flexibil si inteligent, adaptindu‐se situatiilor survenite fara aportul utilizatorului Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: caracterizare Ideal, un agent trebuie sa invete din propria‐i experienta si sa dezvolte tehnici de comunicare si de cooperare cu alti agenti si/sau sa manifeste mobilitate Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: caracterizare Utilizarea termenului “agent”: agenti de interfata personaje animate (embodied agents) agenti BDI – logica & rationament automat agenti mobili agenti autonomi & reactivi – robotica agentie a multi‐agentilor … Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: caracterizare Exemplu: embodied agents animatie artistica grafica computationala caracter inteligent al comportamentului Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: atribute Autonomia comportament directionat spre un scop specific, independent de utilizator agentul opereaza fara interventia directa a utilizatorului sau a altor entitati (procese, aplicatii, sistem de operare), avind o stare interna si un anumit grad de control al actiunilor sale exemple: daemonii UNIX, sendmail,… (sunt agenti?) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: atribute Reactivitatea capacitatea unui agent de a‐si percepe mediul de executie si de a (re)actiona la schimbarile din cadrul acestui mediu optiunile alese de agent pot fi influentate de intrare (input) contrast cu sistemele expert Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: atribute Adaptabilitatea capacitatea agentului de a invata si de a se dezvolta, tinind cont de experienta acumulata si de versatilitate in rezolvarea unor situatii inedite Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: atribute Colaborarea posibilitatea ca un agent sa fie capabil sa interactioneze cu alti agenti (ori cu utilizatori umani) printr‐un limbaj de comunicare (agent communication language – ACL) in vederea indeplinirii unui scop comun Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: atribute Mobilitatea abilitatea agentului de a migra de la sine de pe o platforma (gazda – host) pe alta Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: atribute O taxonomie a agentilor – conform (Tim Jones , 2003) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: modelare Modele: agent ciclul de viata computational securitate comunicatie navigare Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: modelare Modelul agent defineste structura interna a unui agent specifica diverse caracteristici: autonomia, capacitatea de auto‐invatare, cooperarea, reactivitatea si pro‐activitatea arhitectura poate fi considerata ca fiind una paralela fiecare agent are propria sa “viata” autonoma Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: modelare Modelul ciclului de viata defineste stari de executie si evenimentele care determina tranzitiile de stare tipuri: procese persistente (Telescript, AgentTCL) sau actiuni (agleti Java) formalizari: teoria automatelor, retelele Petri, algebre de proces – e.g., π‐calcul Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: modelare Modelul computational specifica semantica executiei agentului, cind se afla in starea de rulare calcul este facilitat de o masina reala (procesor) sau de una abstracta – e.g., JVM, CLR .NET defineste setul de instructiuni primitive, specificind abilitatile de calcul (e.g., controlul firelor de executie) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: modelare Modelul securitatii protejarea gazdelor de actiunile agentilor versus protejarea agentilor de actiunilor gazdelor pericole asupra sistemului de agenti (mobili) pericole asupra gazdelor Internet: interferente in activitate, propagare de malware, atacuri gen (D)DoS,… Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: modelare Modelul comunicarii asigura comunicarea agentilor cu entitati ca utilizatorii, agentii (statici/mobili), mediul de management al agentilor, sistemul de operare al gazdei, alte sisteme distribuite – e.g., sisteme P2P comunicarea se foloseste si in vederea coordonarii activitatii agentilor foloseste un protocol de comunicatie Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: modelare Modelul navigarii asigura mobilitatea (migrarea task‐urilor si/sau codului) în vederea descoperirii surselor de destinatie pe care agentii trebuie sa le aleaga sa‐si execute codul probleme: conventii de numire (adresare), accesul la informatii la distanta, modul de mutare a unui agent pe alta gazda, receptionarea unui agent de la distanta, gasirea celei mai “prietenoase” gazde Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: modelare Modelul navigarii utilizarea ontologiilor (Luc Moreau et al., 2005) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agentia (Alan Kay, 1994) Poate fi considerata mediu de executie determina gradul de autonomie si autoritate pe care‐l are un agent, dat de natura interactiunilor dintre agenti si alte entitati agentii ruleaza sincron sau asincron mecanisme de comunicare asincrona (e.g., servicii de rutare) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agentia Mai multe agentii pot forma un mediu orientat‐agent: FIPA (The Foundation of Intelligent Physical Agents) implementari: Agentcities FIPA‐OS (FIPA OpenSource) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agentia Mediu al agentilor mobili ≡ sistem distribuit, peste o retea de calculatoare eterogene (eventual, creata adhoc) mediu de executie pentru agentii mobili, implementînd majoritatea modelelor care apar în definitia agentului ofera servicii de suport pentru interactivitatea agentilor mobili cu mediul si pentru accesarea altor sisteme (orientate sau nu agent) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agentia Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agentia Modelare ontologica – in cadrul sistemului SOFAR (SOuthamton Framework for Agent Research) Luc Moreau, Victor Tan & Nick Gibbins Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: utilizari Tipuri de aplicatii agenti de interfata – e.g., agenti de regasire documentara in timp‐real (realtime information retrieval) ecommerce, sisteme de recomandare, cautare Web industria de telecomunicatii industria de divertisment – de exemplu, jocuri modelarea comportamentului uman (simulare, elearning,…) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: utilizari Agentii de interfata invata din modele de interactiune cu oamenii explica actiunile ce pot fi efectuate asupra interfetei ofera sugestii si ajutor cu rol de amuzament (iritare?) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: utilizari Suport acordat diferitelor industrii controlul proceselor industriale controlul traficului aerian – agentii BDI managementul distribuit al dispozitivelor electronice Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: utilizari Ecommerce clasificarea si potrivirea produselor si serviciilor consilierea in privinta cumpararii/vinzarii/licitatiilor operarea pe piete de desfacere virtuale Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: utilizari Licitatii electronice facilitate de sisteme multi‐agent (Christopher Walton, 2005) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: utilizari Ontologii in contextul etravel – sistemul de agenti RACING (Vadim Ermolayev, 2005) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> agenti: utilizari Agentii de modelare/simulare interactiunea cu utilizatorii in medii virtuale (3D) sistemul STEVE – J. Rickel, L. Johnson, M. Thiebaux et al., 2002 Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> intrebare Provocare Ce tehnici trebuie adoptate pentru a putea folosi sisteme compuse din 1010 procesoare? Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> raspuns Construirea unor sisteme de calcul care sa actioneze efectiv independent de om si care sa ne reprezinte propriile noastre (cele mai bune) interese via cooperare Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent Sistem compus din mai multi agenti, care interactioneaza unul cu altul Michael Wooldridge, 2002 in general, agentii reprezinta interesele utilizatorilor (scopuri & motivatii) pentru o buna interactiune, agentii trebuie sa poata coopera, coordona si negocia Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent Un sistem multi‐agent este o retea slab conectata compusa din entitati computationale care lucreaza impreuna la rezolvarea unei probleme ce nu poate fi solutionata in mod individual (Bradshow, 1997) aceste entitati – agentii – sunt autonome si pot fi eterogene Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent Fiecare agent poseda informatii sau prezinta functionalitati incomplete agentul nu poate rezolva problema (luata in ansamblu), in mod individual datele procesate sunt descentralizate calculul se desfasoara asincron nu exista un control global al sistemului Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent Domenii de utilizare – exemple: controlul navelor cosmice: NASA controlul traficului aerian: aeroportul din Sydney managementul proceselor economice managementul sistemelor energetice controlul proceselor manufacturiere ecommerce (agenti de recomandare a produselor, agenti de cautare,...) social networking – la nivel de Web sau dispozitive mobile … Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Intrebari: Cum trebuie formulate, descrise, descompuse si alocate problemele dorite a fi rezolvate? Cum se sintetizeaza rezultatele? Cum/cind vor comunica si interactiona agentii? Cum se asigura faptul ca agentii sa fie coerenti in luarea deciziilor si executia actiunilor? Cum vor reprezenta si manipula agentii actiunile, planurile si cunostintele? Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Intrebari (continuare): Cum se vor detecta si reconcilia intentiile conflictuale si punctele de vedere diferite asupra problemei de rezolvat intre agenti? Cum se va organiza alocarea resurselor limitate? Cum se vor proiecta & implementa sisteme multi‐agent reale? Exista metodologii si tehnologii ce vor fi folosite? Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Aplicatii care necesita cooperare: Informatii Retele de senzori (radar, detectori distribuite acustici/optici, seismografe,…) Controlul traficului (de retea) Procesare Supravegherea centralelor distribuita energetice Roboti mobili Control Aplicatii Internet/Web distribuit Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor se foloseste protocolul de contract in retea the contract net (Smith, 1980) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor: the contract net rezolvarea in maniera distribuita a unei problemei: DPS – Distributed Problem Solving (nici un agent nu are date suficiente pentru a rezolva singur problema) distribuirea activitatilor ≡ negociere a unui contract se specifica nu doar forma, ci si continutul mesajelor vehiculate informatiile sunt transferate in regim fullduplex Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor: Distributed Problem Solving controlul & datele sunt distribuite comunicatiile sunt mai lente decit calculul loose coupling (conectare slaba) protocolul trebuie sa fie eficient problemele trebuie modularizate problemele pot avea un spatiu mare de solutii Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor: Distributed Problem Solving orice nod poate cauza probleme distribuie datele distribuie controlul nu se poate garanta comportamentul organizat – nici un nod nu are privirea de ansamblu asupra problemei ce se intimpla daca un nod (agent) cade? Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor – etape: Aici intervine Descompunerea problemei Contract Net problem decomposition Distribuirea sub‐problemelor subproblem distribution Gasirea solutiilor sub‐problemelor subproblem solution Sintetizarea rezultatelor answer synthesis Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor orice nod poate juca, in mod dinamic, rol de manager sau de contractor cind un nod primeste spre rezolvare o problema compusa, devine manager si o divide in sub‐activitati – daca e posibil – care vor fi solutionate de alte noduri (gazde) un nod care receptioneaza un anunt de rezolvare a unui task va replica cu o descriere a cit de bine il poate face Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor va cistiga nodul care poate rezolva acel task cel mai bine managerul are rol de distribuire a activitatilor si de colectare a rezultatelor protocolul asigura alocarea dinamica a sarcinilor, permitind agentilor sa‐si ofere serviciile Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor nodurile interesate de rezolvarea unei activitati trebuie sa evalueze sarcina oferita (task evaluation procedure) in functie de domeniul de activitate Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor ofertele primite de manager sunt si ele evaluate (bid evaluation procedure) ambele tipuri de evaluari sunt deliberative nu sunt simple selectii Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor tipuri de mesaje vehiculate: anunt de sarcini (task announcement) oferta (bid) acceptare (award) raport preliminar (interim report) raport final – include descrierea rezultatelor terminare – managerul doreste terminarea contractului Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Alocarea activitatilor – optimizari: dialog focalizat – unicast / anycast (atunci cind broadcastul nu este necesar) contracte directe (cind managerul cunoaste care este cel mai “bun” nod) mecanism cerere/raspuns (pentru transferuri simple, fara initierea in prealabil a unor contracte) inversarea initiativei negocierii Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Arhitectura blackboard Surse de cunoastere (knowledge sources – KS) procese multiple, eterogene, independente, in executie asincrona Cooperare (in termeni de control) via o forma generalizata de mesaje ipoteza‐test, implicind invocarea directa a proceselor KS Comunicare (in termeni de date) via o baza de cunostinte partajata – “tabla” (blackboard) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Arhitectura blackboard – model abstract: Sistem paralel de productii (gramatici) Starea curenta a structurii dinamice de date (tabla) trebuie sa satisfaca un set de preconditii ce pot declansa actiuni specificate Uzual, actiunile vor altera starea curenta a tablei Procesele se opresc atunci cind nu este satisfacuta nici o preconditie sau cind se executa o operatie “stop” (esec/solutie) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Arhitectura blackboard – aplicatii: Hearsay II Speech Understanding System (Carnegie‐Mellon, 1976) interpretarea vorbirii, folosind un vocabular de mari dimensiuni prim exemplu de arhitectura blackboard “A problemsolving organization that can effectively exploit a multiprocessor system.” – Fennel & Lesser, 1976 Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Modelul FA/C Functionally Accurate / Cooperative Model rezolvarea problemelor de interdependenta intre agenti care coopereaza functionally accurate: “the generation of acceptably accurate solutions without the requirement that all shared intermediate results be correct and consistent.” cooperative: an “iterative, coroutine style of node interaction in the network.” Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: cooperare Modelul FA/C comunicare mai redusa intre agenti (rezultatele partiale nu mai sunt verificate) sincronizarea poate fi redusa/eliminata un grad mai mare de paralelism comportament mai robust: erorile hardware sunt tratate la fel ca erorile software rezultate din informatii incomplete ori inconsistente Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Planificarea activitatilor implica reprezentarea si regasirea cunostintelor sisteme de planificare: a robotilor a experimentelor biologice a actelor vorbirii a executiei serviciilor Web … Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Agentii de planificare (planning agents) incearca sa realizeze deductii logice pentru a rezolva problema se ia in calcul existenta unui domeniu (modelat ontologic) semantica lumilor posibile Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare In general, un sistem de planificare “gaseste” o secventa de actiuni care realizeaza tranzitii de la starea initiala I la o stare‐scop G (goal state) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare a142 a1 G I a17 Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Exemplu: lumea blocurilor (blocks world) lumea este compus dintr‐un set de blocuri de dimensiuni egale dispuse pe o masa bratul unui robot – condus de un agent – manipuleaza blocurile via actiunile: UNSTACK (a, b) STACK (a, b) PICKUP (a) PUTDOWN (a) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Pentru a descrie lumea, vom utiliza predicatele: ON (A, B) In acest caz, true ONTABLE (B) ONTABLE (C) A CLEAR (A) CLEAR (C) B C ARMEMPTY Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare In general, exista urmatoarele predicate: ON (a, b) – blocul b este peste a HOLDING (a) – bratul robotului detine blocul a ONTABLE (a) – blocul a este pe masa ARMEMPTY – bratul este liber (nu are nici un bloc) CLEAR (a) – blocul a nu are alt bloc peste el Fapte intotdeauna adevarate – axiome: [ ∃ x HOLDING (x) ] → ¬ ARMEMPTY ∀ x [ ONTABLE (x) → ¬ ∃ y [ON (x, y)] ] ∀ x [ ¬ ∃ y [ON (y, x)] → CLEAR (x) ] Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Adaugam fiecarui predicat variabile de stare si utilizam functia DO care asociaza noi stari actiunilor si starilor curente: DO : A × S → S de exemplu, DO (UNSTACK (x, y), S) va conduce la tranzitia intr‐o noua stare aceasta functie ne va ajuta la caracterizarea actiunilor ce pot fi realizate in lumea considerata Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Consideram situatia: A B Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare UNSTACK: [ CLEAR (x, s) ∧ ON (x, y, s) ] → [ HOLDING (x, DO (UNSTACK (x, y), s)) ∧ CLEAR (y, DO (UNSTACK (x, y), s)) ] se poate demonstra ca daca S0 este: ON (A, B, S0) ∧ ONTABLE (B, S0) ∧ CLEAR (A, S0) atunci: HOLDING (A, DO (UNSTACK (A, B), S0)) ∧ CLEAR (B, DO (UNSTACK (A, B), S0)) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare PUTDOWN: HOLDING (x, s) → ONTABLE (x, DO (PUTDOWN (x), s)) se poate demonstra ca: ONTABLE (A, DO (PUTDOWN (A), DO (UNSTACK (A, B), S0))) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Aceste actiuni imbricate dau planul agentului: 1. UNSTACK (A, B) 2. PUTDOWN (A) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Daca in baza de cunostinte a agentului exista ON (A, B, S0) ∧ ONTABLE (B, S0) ∧ CLEAR (A, S0) si scopul lui este ∃ s (ONTABLE (A, s)), atunci putem folosi tehnici de demonstratie automata de teoreme pentru a gasi (urma) planul metode bazate pe limbaje logice: Prolog & derivatele metode bazate pe reguli metode privitoare la rationament automat Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Frame problem cum determinam ce se schimba si ce nu se schimba in cadrul lumii considerate in urma executiei unei actiuni? folosirea unor axiome‐cadru (frame) care specifica invarianta valorii de adevar a predicatelor dupa indeplinirea unei actiuni Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: planificare Frame problem exemple: ONTABLE (z, s) → ONTABLE (z, DO (UNSTACK (x, y), s)) [ ON (m, n, s) ∧ DIFF (m, x) ] → ON (m, n, DO (UNSTACK (x, y), s)) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Pentru a modela comportamentul agentilor, se considera uzual tehnica rationamentului practic (practical reasoning) “Practical reasoning is a matter of weighing conflicting considerations for and against competing options, where the relevant considerations are provided by what the agent desires/values/cares about and what the agent believes.” (Bratman) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament In cazul omului, rationamentul practic consta din urmatoarele activitati: deliberare (deliberation) a decide ce stare a lumii dorim sa atingem rationament final (meansends reasoning) a decide cum ajungem in starea dorita rezultatele deliberarii ≡ intentiile Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Modelare: reprezentarea scopului/intentiei de indeplinit reprezentarea actiunilor executate reprezentarea mediului de executie generarea unui plan pentru a atinge un scop Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament scopuri/ starea actiunile intentii/ mediului posibile task‐uri planificator planul pentru a atinge scopul Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Exemplu: lumea blocurilor (un brat de robot, 3 cuburi, o masa) pentru reprezentarea mediului, consideram o ontologie: On (x, y) obiectul x e peste y OnTable (x) obiectul x este pe masa Clear (x) nu este nimic peste x Holding (x) bratul tine obiectul x lumea e inchisa (orice nu‐i specificat se considera a fi fals) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Un scop este reprezentat ca un set de formule exemplu: OnTable (A) ∧ OnTable (B) ∧ OnTable (C) B C A Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Pentru fiecare actiune se specifica: numele – eventual, si argumentele aferente o lista de preconditii (faptele care trebuie sa fie adevarate pentru actiunea ce va fi executata) o lista de stergere – delete list (faptele care nu vor mai fi adevarate dupa executia actiunii) o lista de adaugare – add list (faptele care vor fi evaluate ca adevarate executind actiunea) toate acestea pot contine variabile Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Exemplu: actiunea Stack are loc atunci cind bratul plaseaza obiectul x pe care‐l tine peste obiectul y Stack (x, y) pre Clear (y) ∧ Holding (x) del Clear (y) ∧ Holding (x) A add ArmEmpty ∧ On (x, y) B similar pentru actiunea Unstack Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Exemplu: actiunea Pickup are loc atunci cind bratul ia un obiect x de pe masa Pickup (x) pre Clear (x) ∧ OnTable (x) ∧ ArmEmpty del OnTable (x) ∧ ArmEmpty add Holding (x) idem pentru actiunea Putdown in urma careia bratul, detinind un obiect x, il plaseaza pe masa Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Specificarea unui plan consta in specificarea listei (secventei) de actiuni ce trebuie executate de agent, in care variabilele se substituie cu constante Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Strategii – de exemplu, cazul STRIPS: plasarea scopurilor intr‐o stiva de scopuri (goal stack), cel mai important scop fiind cel din virful stivei (acest top goal poate implica rezolvarea unor sub‐scopuri, plasate si ele in stiva) specificarea unui set de reguli de manipulare a stivei, in functie de problema ce trebuie rezolvata Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Schelet de implementare, folosind rationamentul practic: Agent Control Loop Version 1 Nu ne 1. while true intereseaza 2. observe the world; 3. update internal world model; 4. deliberate about what intention to achieve next; 5. use means-ends reasoning to get a plan for the intention; 6. execute the plan 7. end while Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Aspecte de luat in consideratie: timpul consumat pentru deliberare si rationament final – time cost putem formaliza “ciclul de viata” al agentului? Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Mai formal, avem: Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Cum delibereaza agentul? intelegerea optiunilor disponibile alegerea unora si comiterea (executia) lor optiunile alese sunt intentii Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Functia de deliberare este compusa din: generare a optiunilor + filtrare generarea optiunilor considera credintele si intentiile curente ale agentului, dintre care se determina un set de optiuni (≡ dorinte) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Strategii de comitere a optiunilor (commitment strategies): blind (fanatical) commitment – agentul va continua sa mentina o intentie pina cind aceasta e indeplinita singleminded commitment – intentia va fi mentinuta pina e indeplinita sau nu exista nici o posibilitate de‐a fi indeplinita openminded commitment – se va mentine intentia, atit timp cit se va putea indeplini Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament De fiecare data cind un plan esueaza (sau este pe cale de a esua), agentul va putea sa realizeze replanificarea intra in joc verificarea validitatii planului Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Intrebari: Exista intentii care pot fi (re)considerate? Ele sunt “bune”? Intentiile nu ar trebui reconsiderate dupa executia actiunilor? Pe care le reconsideram? Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Atentia trebuie focalizata asupra strategiilor de reconsiderare a intentiilor (Kinny & Georgeff, 1996) rata de schimbare a lumii – dinamismul Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comportament Termeni utilizati: credinte (beliefs), dorinte (desires), intentii (intensions), planuri (plans) arhitecturi BDI structura unui agent BDI – conform (Lyell, Levy & Satapathy, 2005) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Semantica sistemelor multi‐agent BDI se bazeaza pe logici BDI (Rao & Georgeff, 1995) logici neclasice cu conectori modali, extensii ale logicilor temporale arborescente CTL* (Emerson, 1990) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Logica BDI Structura semantica de baza: un arbore temporal etichetat Din logica clasica: ∧, ∨, ¬, … Calificatori de cale CTL* (path quantifiers): A φ pe toate caile, are loc φ E φ pe unele dintre cai, are loc φ Conectori BDI: (Bel i φ) i crede φ (Des i φ) i doreste φ (Int i φ) i intentioneaza φ Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Logica BDI: semantica este data via relatii de accesibilitate peste “lumi”, unde o “lume” este un arbore temporal proprietatile folosite pentru exprimarea relatiilor de accesibilitate recurg la sistemele axiomatice KD45 – pentru credinte KD – pentru dorinte KD – pentru intentii Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Axiomele KD45 (1) Bel (p → q) → (Bel p → Bel q) (K) Daca agentul crede ca p implica q, atunci – daca va crede p – va crede si q (2) Bel p → ¬Bel ¬p (D) Daca agentul crede p, atunci nu va crede ca p este fals (3) Bel p → Bel Bel p (4) Daca agentul crede p, atunci crede ca va crede p (4) ¬Bel p → Bel ¬Bel p (5) Daca agentul nu crede p, atunci crede ca nu crede ca p este adevarat Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Reguli de inferenta KD45 (5) daca p si p → q, atunci q (MP) (6) daca p e teorema in KD45, atunci Bel p este teorema (Nec) regula (6) afirma faptul ca agentul va crede toate teoremele din cadrul logicii Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Logica temporala CTL (Computational Tree Logic) un calcul este considerat ca fiind un arbore (posibil infinit) de stari conectate prin evenimente atomice pentru fiecare stare (nod), arcele care ies reprezinta actiuni conducind la viitoare stari posibile exemplu: P = (a → P) ∏ (b → P) b a a b a b Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica O varianta este CTL*, folosita de logica BDI conectorii suplimentari utilizati sunt: A = pentru fiecare cale (for every path) E = exista o cale (there exists a path) G = global (globally) F = in viitor (future) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Operatorii A si E se refera la o cale (un drum): A impune ca toate caile sa aiba o anumita proprietate (o proprietate va avea loc in toate lumile posibile) E impune ca macar o cale sa aiba o anume proprietate (o proprietate va avea loc macar intr‐o lume) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Operatorii G si F se refera la starea unei cai: G impune ca toate starile aflate pe o anumita cale sa aiba o anumita proprietate (proprietate are loc oricind) F impune ca macar o stare de pe o anumita cale sa aiba o proprietate (proprietatea va avea loc in viitor) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Exemple: AG p = pentru fiecare calcul (drum de la radacina), in fiecare stare p este adevarat AF p = pentru fiecare drum, in viitor p va fi adevarat (p este inevitabil) EF p = exista un drum, a.i. in viitor p va fi adevarat (p este accesibil – p will hold potentially) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Echivalente: AG p ≡ ~EF ~p EG p ≡ ~AF ~p putem rescrie AG p ≡ ~EF ~p si EF p ≡ ~AG ~p Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Axiomele logicii BDI: consideram pentru inceput α fiind Oformula, care nu contine aparitii pozitive ale lui α, iar φ este o formula arbitrara Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Axiomele logicii BDI: compatibilitatea credinte‐scop belief goal compatibility (Des α) → (Bel α) daca agentul are un scop pentru care optional poate realiza ceva, acest lucru trebuie sa fie o optiune – axioma e folosita in functia options() Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Axiomele logicii BDI: compatibilitatea scop‐intentie (Int α) → (Des α) avind o intentie de a indeplini ceva, atunci aceasta implica a avea un scop (nu exista intentii care nu sunt scopuri) – apare in functia deliberate() Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Axiomele logicii BDI: volitional commitment (Int does (a)) → does (a) daca agentul intentioneaza sa realizeze actiunea a, atunci va realiza a – axioma apare in functia execute() Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Axiomele logicii BDI: “constienta” asupra scopurilor & intentiilor awareness of goals & intentions (Des φ) → (Bel (Des φ)) (Int φ) → (Bel (Int φ)) noile intentii si scopuri vor fi considerate drept “credinte” Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Axiomele logicii BDI: lipsa actiunilor inconstiente done (a) → Bel (done (a)) daca agentul executa o actiune, va sti ce actiune executa Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Axiomele logicii BDI: interzicerea planificarilor infinite no infinite deferral (Int φ) → AF(¬(Int φ)) agentul va lua consideratie o intentie ori o va abandona Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: semantica Detalii privitoare la logica BDI in: A. Rao et al., “Formal Methods and Decision Procedures for Multi‐Agent Systems”, TR 61, Australian AI Institute, 1995 Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: aplicatii Sisteme BDI IRMA (Intelligent Resourcebounded Machine Architecture) structuri de date simbolice: biblioteca de planuri, reprezentari explicite ale credintelor, dorintelor, intentiilor arhitectura compusa din: reasoner (motor de inferenta), meansends analyzer, opportunity analyzer, filtering process, deliberation process Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: aplicatii Sisteme BDI PRS (Procedural Reasoning System) fiecare agent poseda o biblioteca de planuri, reprezentind cunoasterea procedurala (procedural knowledge): cunostintele despre mecanismele ce trebuie utilizate de agent pentru a‐si realiza intentiile un agent fara planuri, nu are nici optiuni Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: aplicatii Sisteme BDI HOMER robot submarin simulat, evoluind intr‐o lume 2D HOMER preia instructiuni de la utilizatori, pe baza unui vocabular de 800 cuvinte memorie episodica, folosita pentru a raspunda la intrebari referitoare la experientele din trecut exemplu de utilizare a unei arhitecturi BDI in conjunctie cu agentii de interfata Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Modul de comunicare inter‐agent este inspirat din teoria actelor vorbirii (speech act theory) cum sunt utilizate limbile pentru ca oamenii sa‐si atinga scopurile si intentiile (Austin, 1962) ceea ce exprimam poate schimba starea lumii in care ne gasim – e.g., declaratia de razboi mai general, orice exprimam este exprimat cu intentia satisfacerii unui scop Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Tipuri de acte ale vorbirii: reprezentative – e.g., pentru informare “Afara este soare” directive – incearca sa faca partenerul sa actioneze “Fa‐mi o cafea” angajatoare – il pun pe vorbitor sa realizeze ceva “Promit sa…” expresive – vorbitorul exprima o stare mentala “Multumesc!” declarative – e.g., declaratia de razboi sau “Va declar sot si sotie!” Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Un act al vorbirii poate fi considerat ca fiind format din: un verb care exprima o angajare din partea vorbitorului (actiune) e.g., cerere, informare etc. un continut propozitional e.g., “Usa este inchisa” Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Exemple: Act angajator ≡ cerere Continut: “usa este inchisa” Actul vorbirii: “Inchide usa.” Act angajator ≡ informare Continut: “usa este inchisa” Actul vorbirii: “Usa‐i inchisa!” Act angajator ≡ interogare Continut: “usa este inchisa” Actul vorbirii: “Usa e inchisa?” Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Semantica actelor vorbirii este definita via un formalism al planurilor Cohen & Perrault, 1979 Vorbitorul nu poate – in general – sa‐l forteze pe partener sa accepte o anumita stare mentala dorita Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Exemplu: semantica unei cereri cerere (v, p, c) pre‐conditie v crede ca p poate face c v crede ca p crede ca p poate face c v crede ca v doreste c post‐conditie p crede ca v crede ca v doreste c v – vorbitorul, p – partenerul, c – comunic. (actiunea) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Schimbul de informatii intre agenti se desfasoara via limbaje de comunicare ACL – Agent Communication Language KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) standard ARPA KIF (Knowledge Interchange Format) FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) ACL RDF/XML Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare KQML defineste diverse verbe comunicative (acte ale vorbirii angajatoare) ask-if – “este adevarat ca…?” perform – “realizeaza actiunea X” tell – “este adevarat ca…!” reply – “raspunsul este…” KIF exprima continutul mesajului Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Pentru a comunica, agentii trebuie sa foloseasca acelasi set de termeni, avind aceleasi semantici! specificarea formala a acestui set de termeni se realizeaza printr‐o ontologie termen familiar, nu? ☺ Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Exemplu de dialog intre 2 agenti: A B: (ask‐if (> (price book1) (price book2))) B A: (reply true) B A: (inform (= (price book1) 29.8)) B A: (inform (= (price book2) 10.9)) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare FIPA ACL verbe angajatoare (performative): 20 de expresii informatii interne (housekeeping) e.g., emitator (sender), receptor (receiver),… continut: mesajul propriu‐zis Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Primitive (verbe) FIPA ACL importante: propose agree query‐if cancel refuse confirm reject‐proposal disconfirm request failure request‐when inform subscribe not‐understood Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: comunicare Scenariu de comunicare intre agenti via FIPA ACL (Vincent Louis & Thierry Martinez, 2005) Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: implementari Specii: cadre de dezvoltare a agentilor (frameworks) e.g., JADE (Java Agent Development Environment), Cybele sisteme multi‐agent – vezi www.agentlink.org eventual, avind capabilitati de mobilitate obiecte mobile exemplu: agleti Java Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: implementari ADF (Agent Developing Framework) O. Nichifor & S. Buraga, 2004; C. Hritcu & S. Buraga, 2005 arhitectura deschisa bazata pe tehnologiile Java adf.sourceforge.net Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: implementari Webify – webifysolutions.com utilizeaza sisteme de agenti opereaza in domeniul asigurarilor agentii ruleaza in cadrul unei arhitecturi SOA pentru a dirija documente intre ofertanti de servicii pe baza continutului Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> sistem multi‐agent: implementari Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> privire de ansamblu (Jones, 2003) sistem multi‐ agent Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> Rezumat Agenti software punerea problemei, sisteme multi‐agent, utilizari Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

<?xml version=“1.0” ?> Semantic Web <curs desc=“…” /> ? Dr. Sabin Buraga http://www.purl.org/net/busaco

Web10 Semantic Web: Agenti Software

0 comments

Notes on slide 1

Favorites, Groups & Events