Koordination von Jadex-BDI-Agenten

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1 Anwendungen 2 (1) SoSe 10 Gregor Balthasar Koordination von Jadex-BDI-Agenten

2 Gliederung Grundlagen Agenten & Multiagenten-Systeme BDI-Agenten Womit arbeiten wir? (Und warum?) Eingrenzung Motivation Was wir haben: Erfahrungen aus AgentContest-Teilnahmen SodekoVS Was uns fehlt: Koordination out-of-the-box Vision Literatur

3 Gliederung Grundlagen Agenten & Multiagenten-Systeme BDI-Agenten Womit arbeiten wir? (Und warum?) Eingrenzung Motivation Was wir haben: Erfahrungen aus AgentContest-Teilnahmen SodekoVS Was uns fehlt: Koordination out-of-the-box Vision Literatur

4 Agenten & Multiagenten-Systeme Agent: Ein Agent ist ein autonomer, sowohl reaktiver, als auch pro-aktiver, sozialer Akteur in einem Multiagenten- System zur Lösung spezifischer Problemstellungen. Multiagenten-Systeme: Agentensprachen z.b. Agentspeak Speziallösungen BDI- Agentenplattformen z.b. Jadex Agentenplattformen z.b. JADE

5 BDI-Agenten Goal-orientierte Agenten, die der BDI-Architektur folgen Fundamentale Programmierkonzepte der Belief-Desire- Intention Architektur: Beliefs (repräsentieren das Wissen eines Agenten) Goals (stehen für die Ziele eines Agenten) Plans (Möglichkeiten des Agenten, gesetzte Ziele zu erreichen)

6 Womit arbeiten wir? (Und warum?) Warum wir mit Jadex (und damit BDI) arbeiten: Spezielle Anwendungsfälle lassen sich perfekt auf die BDI Paradigmen abbilden (Akteure mit Beliefs, Desires & Intentions), einfaches Beispiel: KI in Videospielen Bereitstellung vieler Werkzeuge durch Jadex, um direkt mit der Entwicklung von BDI-Agenten beginnen zu können (die Struktur eines Agenten ist klar umrissen, Ausführungsplattform zur verteilten Ausführung vorhanden, etc.) Nachteile: evtl. Funktionalitäts-Overhead Performance (Java und Threads ;-) )

7 Eingrenzung Multiagenten Systeme bieten viele Herausforderungen, daher Einschränkung des Themengebietes auf: Koordination von BDI-Agenten Buzzwords: dezentrale Koordination durch verteiltes Planen durch Kommunikation (Wissensaustausch, Abstimmung, etc.) Interessante Konferenz (da häufig sehr koordinationsbezogen): AAMAS (International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems)

8 Gliederung Grundlagen Agenten & Multiagenten-Systeme BDI-Agenten Womit arbeiten wir? (Und warum?) Eingrenzung Motivation Was wir haben: Erfahrungen aus AgentContest-Teilnahmen SodekoVS Was uns fehlt: Koordination out-of-the-box Vision Literatur

9 Motivation Langjährige Arbeit mit Multiagenten-Systemen Koordination ist eines der zentralen Themen in MAS Dezentrale Koordination durch mehrere Aspekte schwer zu implementieren: Also: Paradigmenwechsel (weg von zentralen Modellen, die häufig in den Köpfen fest verankert sind) Gefahr des Kommunikationsoverheads! kaum Hilfen für Entwickler (moderne Agentenplattformen/- sprachen bieten meist nur eine Kommunikationsschicht zur Implementation von Koordination) Speziallösungen werden ständig neu entwickelt eigene, möglichst adaptive (bezüglich Koordination) Lösung entwickeln

10 Gliederung Grundlagen Agenten & Multiagenten-Systeme BDI-Agenten Womit arbeiten wir? (Und warum?) Eingrenzung Motivation Was wir haben: Erfahrungen aus AgentContest-Teilnahmen SodekoVS Was uns fehlt: Koordination out-of-the-box Vision Literatur

11 Erfahrungen aus AgentContest-Teilnahmen Agent Contest Serie: Contests zum Testen von Multiagenten- Plattformen Identifizierung von Schlüsselproblemen Benchmark Im Rahmen des ProMAS Workshops der AAMAS Konferenz

12 Erfahrungen aus AgentContest-Teilnahmen Herausforderungen: Verteilte KI (MAS) Koordination, Kooperation und Planung (Herdensteuerung) Umgang mit einer dynamischen, nichtdeterministischen Umgebung Turnierbedingungen: Gegnerische Agenten Mehrtägiger Contest Kommunikation mit Contest-Server über das Internet

13 Erfahrungen aus AgentContest-Teilnahmen Adaptive Koordinationsmechanismen im Agentenumfeld zu implementieren nicht mal eben möglich Daraus resultierend: hoher Implementationsaufwand Fokussierung auf die eigentliche Aufgabe teilweise schwer Übersicht geht leicht verloren (durch die vielen Koordinationskonstrukte)

14 SodekoVS Selbstorganisation durch Dezentrale Koordination in Verteilten Systemen (DFG-gefördertes Projekt) Koordinationsschicht Basiert auf Koordinationsmedien Z.B. bionische Patterns (Ameisenpheromone, etc.) Implementation (und Integration) für Jadex vorhanden

15 SodekoVS Quelle: Sudeikat, J., Braubach, L., Pokahr, A., Renz, W., Lamersdorf, W.: Systematically engineering selforganizing systems: The SodekoVS approach

16 Gliederung Grundlagen Agenten & Multiagenten-Systeme BDI-Agenten Womit arbeiten wir? (Und warum?) Eingrenzung Motivation Was wir haben: Erfahrungen aus AgentContest-Teilnahmen SodekoVS Was uns fehlt: Koordination out-of-the-box Vision Literatur

17 Koordination out-of-the-box Entwickler sollen die Möglichkeit erhalten, möglichst adaptive Koordinationsaspekte direkt nutzen zu können: Besseres Hereinfinden in Agentenorientierte Softwareentwicklung vielseitig einsetzbare, erweiterbare Lösung bessere Möglichkeiten, Studenten Koordination in der Lehre nahezubringen (Programmieraufwand drastisch verringert)

18 Gliederung Grundlagen Agenten & Multiagenten-Systeme BDI-Agenten Womit arbeiten wir? (Und warum?) Eingrenzung Motivation Was wir haben: Erfahrungen aus AgentContest-Teilnahmen SodekoVS Was uns fehlt: Koordination out-of-the-box Vision Literatur

19 Vision Eine Jadex-Erweiterung zur vereinfachten Koordination von Jadex-BDI-Agenten mit folgenden Eigenschaften: adaptiv bezüglich Koordinationsaufgaben leicht erweiterbar leicht erlernbar leicht benutzbar und ggf. Kopplung mit SodekoVS Nutzung der Koordinationsmedien Nutzung der Erweiterung für den AgentContest 2010

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21 Literatur BALTHASAR, Gregor ; SUDEIKAT, Jan ; RENZ, Wolfgang: On Herding Artificial Cows: Using Jadex to Coordinate Cowboy Agents. In: Programming Multi-Agent Systems, 6th International Workshop, ProMAS 2008, Revised and Selected Papers, Springer, 2008 BALTHASAR, Gregor ; SUDEIKAT, Jan ; RENZ,Wolfgang: On the decentralized coordination of herding activities: a Jadex-based solution. In: Annals of Mathematics and Artificial Intelligence (2010), March. URL ISSN BEDROUNI, Abdellah ; MITTU, Ranjeev ; BOUKHTOUTA, Abdeslem ; BERGER, Jean: Distributed Intelligent Systems A Coordination Perspective, Springer, 2009 BEHRENS, Tristan M. ; DASTANI, Mehdi ; DIX, Jürgen ; NOVÁK, Peter: Agent Contest Competition: 4th Edition. In: Postproceedings of Sixth International Workshop on Programming Multi-Agent Systems, ProMAS 08, LNAI, Springer, 2008 BRAUBACH, Lars ; POKAHR, Alexander ; LAMERSDORF, Winfried: Extending the Capability Concept for Flexible BDI Agent Modularization. In: Proc. Of PROMAS-2005, 2005

22 Literatur BUSETTA, Paolo ; HOWDEN, Nicholas ; RÖNNQUIST, Ralph ; HODGSON, Andrew: Structuring BDI Agents in Functional Clusters. In: ATAL 99, Springer, 2000, S ISBN RUSSEL, Stuart J. ; NORVIG, Peter: Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education, ISBN SUDEIKAT, J., BRAUBACH, L., POKAHR, A., RENZ, W., LAMERSDORF, W.: Systematically engineering selforganizing systems: The SodekoVS approach. Electronic Communications of the EASST 17 (2009) ISSN WOOLDRIDGE, Michael: An introduction to multiagent systems. Wiley, 2002

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