Abordagem para simulações baseadas em sistemas multiagentes: alterando o modelo dinâmico sem recodificação Pier-Giovanni Taranti Orientador: Prof Lucena
Abordagem para simulações baseadas em sistemas multiagentes: alterando o modelo dinâmico sem recodificação
Pier-Giovanni Taranti
Orientador: Prof Lucena
05/05/09 2Pier-Giovanni Taranti © LES/PUC-Rio
Sumário
• Motivação
• Problema
• Incluindo um modelo para descrição da situação inicial
• Arquitetura de alto nível
• Próximos passos
• Bibliografia
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Motivação
• Simulações computacionais, baseadas em agentes ou não, são modelos dinâmicos de um sistema especificado, e que são executados com intenção de se verificar/explorar o comportamento do sistema.
• Normalmente um especialista do domínio realiza a modelagem, inserindo um nível de abstração no modelo.
• Os especialistas em software, recebendo este modelo, constroem outros modelos, inserindo novos níveis de abstração necessários a transformação final em executável.
• Após o código pronto, é realizada a validação do modelo
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Motivação
@ Fishwick, P.: Computer simulation : growth through extension. IEEE Potential, February/March (1996) 24 to 27
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Motivação
• O modelo apresentado, que possui muitas variantes, possui os seguintes aspectos a considerar:
– A validação pode indicar falha na modelagem, comum devido a incapacidade de ambos envolvidos em entender corretamente os modelos dos outros.
– Quando detectada uma falha, é necessário alterar o projeto de software, realizando manutenções indesejadas.
– O alto nível de acoplamento força novas codificações a cada novo experimento.
– Em jogos de guerra, muitos cenários diferentes são utilizados, porém as coisas e o domínio utilizados são razoavelmente estáveis, indicando possibilidade de reuso de código, se corretamente modularizado.
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Problema
• Para possibilitar o estudo sistemático sobre simulações baseadas em sistemas multiagentes para uso em sistemas de jogos de guerra, é necessário que se possa alterar rapidamente os cenários utilizados, sem que se torne necessário modificar o código envolvido.
• Sugere-se o uso de da seguinte abordagem:
– Os especialistas do domínio inicialmente devem criar um modelo conceitual do domínio, que represente todos os relacionamentos existentes entre estes conceitos de forma estática.
– O software deve ser gerado a partir deste modelo conceitual.
– O modelo conceitual seria entendido posteriormente incluindo a situação inicial da simulação.
– O modelo entendido deverá ser lido por um engine, que transfere a informação sobre os estados iniciais no momento da carga inicial do programa.
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Abordagem
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Exemplo do Modelo
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Metodologia
• Revisão bibliográfica sobre o problema:
– Consultados abstracts de todos artigos publicados no MABS desde 1998 .
• 16 já lidos (1998 -2005)
• 5 a serem lidos (2006-2008)
• 2 não publicados ainda (2009)
– Necessário consultar AAMAS, JAAMAS e três diferentes Revistas técnicas sobre simulação.
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Metodologia
• Tecnologias a serem aplicadas
• Simulador
– Jade
– Java 6 (com uso de reflexão para carga das classes de agentes e comportamentos)
– Jena (para parsing e reasoner)
– JTS para tratamento de propriedades geográficas
• Modelos
– Protégé 4 (beta) /3.4
– OWL
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Cronograma
• 06/05 a 30/05 – projeto, análise e implementação do engine e de um estudo de caso simplificado.
• 09/06 – Apresentação do Trabalho desenvolvido
• 10/06 a 30/06 – Redação de Monografia e Documentação do Projeto.
• 30/06 – Entrega da monografia
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Bibliografia
• M Pidd. Systems modelling: theory and practice (2004). John Wiley & Sons.
• Bell, P.C. and O'Keefe, R.M. Visual interactive simulation history, recent developments, and major issues (1987). Simulation , 49 (3) pages 109-116
• Ferber, J. and Gutknecht, O. and Michel, F. From Agents to Organizations: An Organizational View of Multi-agent Systems (2004). LNCS 2935, pages 214-230
• Gruber, T. R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications (1993). Knowledge Acquisition, 5(2), pages 199-220.
• Wooldridge, M. . Introduction To Multiagent Systems (2001). John Wiley & Sons, Inc.
• Alexis Drogul, Diane Vanbergue and Thomas Meurisse. Multi-agent Based Simulation: where are the agents? (MABS'02)