Fernuniversität in Hagen Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik Seminararbeit zum Thema ES08: Einführung in die Theorie der Multi-Agenten- Systeme Seminar: Entscheidungsu nterstützende Systeme Leitung: Dr. Andreas Bortfeldt Betreuung: Dr. Giselher Pankratz Matr.-Nr.: 6655432 Name: Dr. Fotios Fitsilis Anschrift: Eufroniou 44, 16121 Kaissariani, Griechenland Telefon: +30-6947-818439 E-mail: [email protected]Abgabedatum : 10/10/2006
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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme
Seminararbeit Fernuniversität in Hagen Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme 4
2.1.1. Definition
Auf einer einfachen Ebene kann man einen Agenten als eine unabhängige und autonome
Einheit beschreiben, die bestimmte Eigenschaften besitzt und auf Anfrage verschiedene
Operationen durchführt. Um eine genauere Definition zu geben, muß man verschiedene
Definitionen aus der Literatur zusammenfassen. WOOLDRIDGE und JENNINGS (1995) geben
eine komplette Definition eines Agenten, die DILGER (2004, S. 31) wie folgt sinnvoll
zusammenfasst:
Ein Agent ist eine physikalische oder virtuelle Einheit,
a) die in einer Umgebung handeln kann, mit anderen Agenten direkt kommunizieren
kann, eigene Ressourcen besitzt und ihre individuelle Ziele verfolgt,
b) die in beschränktem Umfang ihre Umgebung wahrnehmen kann,c) die bestimmte Fähigkeiten besitzt und Dienste anbieten kann,
d) die sich eventuell selbst reproduzieren kann,
e) deren Verhalten auf die Erfüllung ihrer Ziele abzielt, unter Berücksichtigung der
ihr zur Verfügung stehenden Ressourcen und Fähigkeiten und in Abhängigkeit von
ihrer Wahrnehmung, ihren Repräsentationen und ihrer Kommunikation.
Agenten sind damit in der Lage Ziele zu erreichen, die ihnen entweder von außen gestellt
wurden oder die sie sich selbst gestellt haben.
2.1.2. Eigenschaften von Agenten
Viele Forscher, wie z.B. WOOLDRIDGE u.a. (1995) und BRADSHAW (1997), haben bereits
versucht die Eigenschaften von Agenten in sinnvoller Weise zu klassifizieren. Die Liste der
meist genannten Agenteneigenschaften kann sehr lang sein. Jedoch, sind nicht alle Agenten
gleich. Zum Beispiel besitzen Intelligente Agenten nicht die gleiche Intelligenz. Im
Folgenden werden die wichtigsten dieser Eigenschaften beschrieben:
a) Autonomie
Autonomie wird oft beschrieben als die Eigenschaft eines Agenten, ohne externe Hilfe zu
operieren. Dies bezieht sich auch auf die Anpassungsfähigkeit eines Agenten und die
Anforderungen der gegebenen Aufgabe. In diesem Sinne, ist die Autonomie eine der
wichtigsten Eigenschaften eines rationalen Agenten.
b) Reaktivität, Sozialität
Reaktivität ist die Eigenschaft eines Agenten, die Umweltsituation abzutasten undentsprechend zu agieren. Sozialität ist die Eigenschaft eines Agenten, mit anderen Agenten
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2.2. Multi-Agenten-Systeme
2.2.1. Definition
Für den Begriff MAS sind viele Definitionen vorgeschlagen worden, die aus verschiedenen
Forschungsdisziplinen stammen. Von der Seite der Verteilten Künstlichen Intelligenz,beschreiben DURFEE u.a. (1989) ein MAS als ein gekoppeltes Netz von problemlösenden
Einheiten, die zusammenarbeiten, um Probleme zu lösen, die die Möglichkeiten einer
einzigen Einheit übertreffen.
MAS Architekturen können auch als soziale Strukturen aufgefasst werden, die aus autonomen
Agenten bestehen, die miteinander interagieren, um die gestellten Ziele zu erreichen. Es gibt
zwei Hauptformen der Interaktion: Kollaboration und Koordination. Bei der Ersten geht es
um die Verteilung der Arbeit auf mehrere Agenten. Bei der Zweiten geht es um dieOrganisation der Aktivitäten der einzelnen Agenten in Raum und Zeit. Da die grundlegenden
Konzepte von MAS zielorientiert und sozial sind, werden Theorien aus der Sozial- und
Kommunikationsforschung verwendet, um solche Systeme zu beschreiben.
In den letzten Jahren wurde auch eine allgemeinere Definition für MAS entwickelt, die solche
Systeme anhand ihrer Eigenschaften definiert. Anhand dieser Definition, die nun für alle
MAS verwendet wird, besitzen MAS nach JENNINGS u.a. (1998) die folgenden Eigenschaften:
• Ein einzelner Agent ist nicht selbständig in der Lage ein Problem zu lösen,
• Es gibt keine globale Systemkontrolle,
• Die Daten sind dezentralisiert,
• Die Verarbeitung erfolg asynchron.
Die wachsende Popularität des Internets fördert auch die MAS Entwicklung. Internet bietet
die Basis einer offenen Umgebung, in der Agenten interagieren, um die eigenen oder
gemeinsamen Ziele zu verfolgen.
2.2.2. MAS Eigenschaften und Klassifikation
MAS kann man anhand der Art der Agenten, ihrer Fähigkeiten und ihrer Umgebung
klassifizieren. Tab. 2 bietet einen Überblick mit den wichtigsten MAS Eigenschaften, sowie
die Eigenschaften der MAS Umgebung. Eine Schlüsselfähigkeit eines MAS ist auch die
Offenheit. NWANA und NDUMU (1999) beschreiben Offenheit als die Fähigkeit eines Agenten
im Laufe seiner Evolution, neue Agenten zu akzeptieren und zu integrieren, und eventuell
neue Dienste anzubieten.
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• Vorhersehbarkeit• Zugänglichkeit• Dynamik• Diversität• Verfügbarkeit von
RessourcenQuelle: eigener Entwurf
2.3. Agentenkommunikation
Damit Agenten miteinander kommunizieren und kooperieren können, sind verschiedene
Agentenkommunikationssprachen einwickelt worden. Eine Agentenkommunikationssprache
basiert auf den Austausch von Nachrichten bestimmter Struktur und WAGNER (1999)
beschreibt den Aufbau solcher Nachrichten. Diese beinhalten verschiedene Performative, d.h.
Befehlstypen, die die Grundlagen der Agentenkommunikation darstellen, z.B.:
• Beschaffung von Information, z.B. durch den Befehltyp TELL(Fakt);
• Antwort auf Anfrage, z.B. durch den Befehltyp ASK(Anfrage);
• Anforderung bestimmter Aktionen, z.B. durch den Befehltyp REQUEST .
Im Gegensatz zu den Applikationsspezifischen Nachrichten in objekt-orientierten
Programmiersprachen, befinden sich die Nachrichten einer Agentenkommunikationsspracheauf einer höheren Abstraktionsebene, die durch die allgemeine Semantik der
Kommunikationslehre und der philosophischen Sprechakttheorie von SEARLE (1969)
beschrieben werden kann. In der Sprechakttheorie wird das Verhalten eines Sprechers
bezogen auf den Inhalt eines Kommunikationsaktes als Illokution beschrieben. Ein
Kommunikationsakt (communication act) wird durch eine Nachricht der Form m[c]
beschrieben, wobei m die illokutive kraft (z.B. TELL, ASK , REQUEST usw.) und c den Inhalt
der Nachricht kennzeichnet (z.B. eine Absicht oder Aktion).Sprachen wie KQML und ACL von FIPA bieten einen Satz von Nachrichten zur
Agentenkommunikation, die auf Sprechakten basieren. Dennoch, sind bis jetzt keine
effiziente Sprachen effektiv demonstriert worden, die den Inhalt von Nachrichten zwischen
Agenten korrekt wiedergeben. JENNINGS u.a. (1998) erkennen, daß dieses so genannte
Ontologieproblem eine besonders hohe Priorität in der Agentenforschung hat.
2.3.1. KQML
KQML (Knowledge Query and Manipulation Language), die in FININ und LABROU (1997)erläutert wird, ist eine Agentenkommunikationssprache. Sie ist sowohl ein
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Argumenten, die den Inhalt, Absenter und Empfänger beschreiben. Als Beispiel sei die
Nachricht in Abb. 3 angegeben, die eine Abfrage auf den Wert der SAP Aktie formuliert:
(ask-one // Performativ
: sender Benutzer
: content (PRICE SAP ?price): receiver stock-server // Wert : reply-with SAP-stock: language PROLOG: ontology XETRA) // Parameter
Quelle: eigener Entwurf
Abb. 3. Struktur einer KQML Nachricht.
2.3.1.3. KQML Plattformen
Die KQML Sprache und die Anwendungen des entsprechenden Protokolls haben schon in
mehreren Prototypen und Demonstrationssystemen Anwendung gefunden. Die Anwendungen
reichen von Design und Engineering von Hardware- und Softwaresystemen, über Militär
Transport Logistics, bis zur Entwicklung flexibler Architekturen zum Bau heterogener
Informationssysteme. Eine Liste der wichtigsten KQML Implementationen, deren Entwickler
als auch eine kurze Beschreibung werden in Folgender Tabelle (Tab. 3) aufgeführt:
Tab. 3. Eigenschaften der wichtigsten KQML Plattformen.
Plattform Entwickler Beschreibung
JATLite Stanford JATLite bietet fertige Java-Module zur Konstruktion von Agenten.
JKQML IBM JKQML ist ein Rahmenwerk zur Konstruktion Java-basierter,KQML-sprechender Softwareagenten, die übers Internetkommunizieren.
Jackal UMBC Jackal ist ein Java Paket, das eine ausführlicheKommunikationsinfrastruktur für Javabasierte Agenten anbietet.
MAGENTA Stanford Magenta (C++ Version) ist ein ACL API, das Kommunikationzwischen Agenten in einer heterogenen Umgebung anbietet.
KAPI Lockheed/EIT/
Stanford
KAPI unterstützt den Transfer von KQML Nachrichten übersInternet bei Verwendung von TCP/IP, MIME Multimedia Mail
und HTTP.Quelle: eigene Zusammenstellung
2.3.2. FIPA ACL
Die ACL von FIPA ist eine universelle nachrichtenorientierte Agenten-
kommunikationssprache. Eine detaillierte Beschreibung ist in FIPA ACL (2002) zu finden. Sie
bietet einen Standardweg an, um Nachrichten zu formulieren, so daß es garantiert werden
kann, daß der Empfänger den Inhalt der Nachricht verstehen wird. Die ACL definiert einen
Satz von Befehlstypen, so genannte Performative, die zur Agentenkommunikation gebrauchtwerden. Die wichtigsten Vorteile von ACL werden in folgender Liste aufgeführt:
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6. Asynchrone nachrichtenbasierte Kommunikation zwischen Agenten.
Zusammenfassend, hat ein Agent, der über ACL kommuniziert, die Flexibilität auch Dienste
zu nutzen die nicht a priori definiert sind.
2.3.2.1. ACL Nachrichtenstruktur
Agenten innerhalb eines MAS können ihre Ziele nur erreichen, indem sie mit anderenAgenten kommunizieren, z.B. wenn sie andere Agenten dazu beeinflussen, spezifische
Aktionen zu ihren Gunsten zu tätigen. Diese Aktionen werden Kommunikationsakten
(communicative acts) genannt. Ein entsprechendes Beispiel eines Kommunikationsaktes in
Form einer ACL Nachricht wird in der folgenden Abbildung (Abb. 4) dargestellt:
: in-reply-to Anfrage1: reply-with Detail2: language prolog // Sprache des Inhaltes : ontology Transport) // verwendete Ontologie
Quelle: eigener Entwurf
Abb. 4. Struktur einer ACL Nachricht.
Die Struktur einer ACL Nachricht beginnt mit einem Wort, mit dem der Kommunikationsakt
identifiziert wird (Nachrichtentyp). Die Nachricht besteht auch aus Nachrichtenparameter, die
mit einem Kolon anfangen, gefolgt von einem Identifizierungswort. Der Parameter content enthält den Inhalt der Nachricht, während zwei weitere Parameter die Inhaltssprache
(language) und Ontologie (ontology) spezifizieren. Diese drei Parameter erlauben dem
Empfänger einer Nachricht, diese zu verstehen, während der Nachrichtentyp dem Empfänger
mitteilt, was er damit zu tun hat. Die restlichen Parameter helfen dem Transportmechanismus,
die Nachricht erfolgreich abzugeben und dem Empfänger, diese als einen Teil eines Dialogs
zu interpretieren.
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3. Architekturkonzepte
KAELBLING (1991) definiert den Begriff Architektur etwas abstrakt als eine allgemeine
Methodologie, um spezifische modulare Konstrukte für bestimmte Zwecke zu bilden. Somit
können Agentenarchitekturen als Software Engineering Agentenkonzepte gedacht werden. Im
Folgenden wird ein kurzer Überblick der meistverbreitesten Agentenarchitekturen präsentiert.
3.1. Logik – basierte Agenten
Logik-basierte Agenten bauen auf den traditionellen KI-Ansatz auf, d.h. sie sind konzipiert,
um Menschenähnliches Verhalten zu zeigen, logische Schlüsse ziehen zu können, oder
Handlungen auf Grund einer Zielvorgabe zu planen und auszuführen. Die Umgebung und das
Verhalten Logik-basierter Agenten kann in symbolischer Notation beschrieben werden, z.B.
mit Hilfe prädikatenlogischer Formeln. Die Entscheidungsfindung geschieht durch logische
Deduktion und ist zeitlich kritisch, da sich Umgebung und Zielvorstellungen während der
Deduktion verändern können.
3.2. Kognitive Agenten
DILGER (2004, S. 32 f.) beschreibt den kognitiven Agenten als einen intelligenten Agenten,
der über eine Wissensbasis verfügt, in der die Daten und das Know How gespeichert sind, die
der Agent für die Lösung von Aufgaben und für Interaktionen mit anderen Agenten und mitder Umgebung braucht. Kognitive Agenten haben bestimmte Ziele und können Pläne zum
Erreichen dieser Ziele entwerfen, d.h. sie sind intentional. In einer entsprechenden Umgebung
werden ihre Aktivitäten geeignet koordiniert und Konflikte durch Verhandlungen aufgelöst.
Kognitive Agenten können auf Grund ihrer Fähigkeit zur Repräsentation der Umwelt relativ
unabhängig operieren und individuell relativ komplexe Aufgaben ausführen.
3.3. Reaktive Agenten
Reaktive Agenten nach DILGER (2004, S. 32 f.) zeigen wegen ihrer simplen Struktur nur
einfache Verhaltensweisen. Ein reaktiver Agent kann keine Ziele erklären und verfügt nicht
über Planungsfähigkeit der kognitiven Agenten. Ferner besitzt er höchstens eine primitive
Repräsentation der Umgebung. Solche Agenten können jedoch leicht Gruppen bilden, die sich
an unterschiedliche Umgebungen anpassen können. Gesteuert vom Überlebensziel sind diese
Gesellschaften in der Lage, komplexe Probleme zu lösen. Geeignete Beispiele aus der
Biologie sind Insektenstaaten.
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3.4. Vivid Agent Architektur
Die so genannte “vivid agent” Architektur wurde von WAGNER (1996) präsentiert. Ein “vivid
agent” wird durch drei Komponenten beschrieben:
1. Eine virtuelle Wissensdatenbank (virtual knowledge base), die aus den Agenten
Ansichten (beliefs) besteht.
2. Eine event queue, d.h. einen Datenpuffer, der Nachrichten aus anderen Agenten oder
Sensorsubsysteme (perception subsystems) enthält.
3. Einen Satz von Reaktionsregeln (reaction rules), die das reaktive und kommunikative
Verhalten des Agenten bestimmen. Die Reaktionsregeln kodieren das Verhalten eines
Agenten als Antwort auf die Eingangssignale der Sensorsubsysteme.
Die Agenten kommunizieren über einer höheren Agentenkommunikationssprache wie KQML
und ACL.
3.5. BDI Agenten
Eine besonders verbreitete Agentenarchitektur ist die BDI (Belief-Desire-Intention)
Architektur, die in JENNINGS u.a. (1998) erläutert wird. Dieses Konzept hat seine Wurzeln in
der Philosophie. BDI Agenten werden durch deren so genannten “mentalen Status”
charakterisiert, der aus drei Komponenten besteht: Ansichten (Beliefs, B), Möglichkeiten(Desires, D) und Absichten (Intentions, I). Die Ansichten repräsentieren die Informationen
des Agenten über seine Umgebung. Die Möglichkeiten stellen die Optionen des Agenten dar,
die verschiedene Kommunikationsmöglichkeiten zwischen diversen Agenten darstellen. Die
Absichten repräsentieren die Optionen, die der Agent ausgewählt hat und Ressourcen, die
bereits eingebunden sind. Somit repräsentiert der Tripel (B, D, I) den aktuellen Zustand eines
Agenten. Ein Agent aktualisiert ständig seine Ansichten anhand von
Umgebungsinformationen, um die in Frage kommenden Optionen zu bestimmen, und filtert
diese Optionen, um seine Absichten zu spezifizieren, damit er schließlich einen bestimmten
Vorgang ausführen kann. Ein Repräsentant der BDI-Architektur, der Jam-Agent nach HUBER
(2001), wird in folgender Abbildung (Abb. 5) dargestellt.
Jeder Jam-Agent besteht aus fünf Primärkomponenten:
• ein Weltmodell (world model), d.h. eine Datenbank mit den Ansichten des Agenten,
• eine Planbibliothek (plan library), d.h. eine Sammlung von Plänen, die der Agent
benutzt, um seine Ziele zu erreichen,
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b) Agentenverfolgung (Agent Tracking)
Agenturen, Orte und Agenten sind in einer Registrierungskomponente einer Region via
MAFFinder zu finden. Während sich Agenturen und Orte nur einmal in ihrem Leben
registrieren, werden mobile Agenten bevor sie migrieren deregistriert und registrieren sichwieder, nachdem sie in einem neuen System installiert sind. Auf diesem Weg kennt die
Registrierungskomponente einer Region jederzeit den aktuellen Standort jedes Agenten.
c) Agententransport
Die MAFAgentSystem Schnittstelle bietet zwei Methoden an, um Agentenmigration zu
unterstützen, d.h. die Methode receive_agent zum Transport des Agentenstatus und anderer
erforderlichen Daten, und die Methode fetch_class, um den Agentenkode anzufordern.
d) Namensgebung für Agenten und Agenturen
Standardisierte Syntax und Semantik für Agenten- und Agenturnamen erlauben deren
eindeutigen Identifizierung.
e) Agenturtyp
Agenturtypen bieten Information über wichtige Agenturaspekte, z.B. die benutzte
Implementierungssprache. Ehe ein Agent migrieren kann, muß er herausfinden, ob seine
Funktionalität von der Zielagentur unterstützt wird.
4.4. Grasshopper Architektur
Die erste MASIF-kompatibel Agentenplattform ist Grasshopper von IKV++, die erstmals in
MAGEDANZ u.a. (1999) gezeigt wurde. Diese Plattform ist kommerziell erhältlich und
komplett in Java programmiert. Grasshopper liefert Funktionalitäten zur Entwicklung und
Operation von mobilen und intelligenten Agentenapplikationen und kann durch zusätzliche
Sicherheits- und Kommunikations-Modulen erweitert werden.
4.4.1.
ArchitekturbeschreibungDas Grundkonzept der Grasshopper Architektur ist die Agentur. Eine Agentur ist eine
Plattform auf der sich die Grasshopper Agenten befinden. Sie ist als ein Java Prozess
realisiert, der auf der eigenen JVM läuft, und liefert die erforderliche Funktionalität, um die
Operation und das Management der sich darin befindenden Agenten zu unterstutzen. Des
Weiteren, liefert eine Agentur Graphik- oder Textbenutzerschnittstellen zur
Administrationszwecke.
Die Agenten befinden sich immer an einem bestimmten Agentenort innerhalb der Agentur.Ein Agentenort ist eine logische Einheit innerhalb einer Grasshopper Agentur und der
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Benutzer kann verschiedene Sicherheitsanforderungen für jeden Agentenort definieren.
Mobile Agenten können durch verschiedene Agentenorte migrieren, während stationäre
Agenten am Ort ihrer Herstellung während des gesamten Lebenszyklus verbleiben.
4.4.2. Managementfunktionalität
Das Agentenmanagement im Grasshopper ist eine Verantwortung der Agenturen. Eine
Agentur besteht aus zwei diskreten Teilen: Die Kernagentur (core agency), die die minimale
Funktionalität beinhaltet, um die Agenten zu unterstützen, und mindenstens einen Agentenort.
Die Dienste einer Kernagentur werden in Tab. 7 präsentiert:
Tab. 7. Kernagenturdienste.
Dienst Beschreibung
Registrierung Der Registrierungsdienst jeder Agentur verwaltet dieInformationen über alle Agenten der Agentur.
Kommunikation
Der Kommunikationsdienst ist für jede durchgeführteKommunikationsmaßnahme in Grasshopper verantwortlich,wie z.B. inter-Agent Kommunikation, Agententransport und-lokalisierung.
TransportDer Transportdienst unterstützt die Migration von Agentenzwischen Agenturen.
Sicherheit
Es gibt zwei Sicherheitsmechanismen in Grasshopper:
Die interne Sicherheit schützt die Agenturressourcen vorunauthorisierten Agenten. Die externe Sicherheit schützt die
Interaktion zwischen Agenturen und Regionsregister.
SpeicherungDer Speicherungsdienst erlaubt die Speicherung von Agentenund Agentenorten in das lokale Dateisystem.
Quelle: MAGEDANZ u.a. (1999), Zusammenfassung
4.4.3. Agentenkommunikation
Die Agentenkommunikation in Grasshopper basiert auf dem Client/Server (C/S) Prinzip. Als
Client-Server-Prinzip bezeichnet man ein verteiltes Computersystem, in dem mehrere Clients
(Kunden) und mindestens ein Server (Diener) arbeitsteilig zusammenwirken. Die Rolle des
Client und des Servers werden für jede Kommunikatiossession neu vergeben. Aus diesemGrunde ist die Kommunikation generell symmetrisch (ein Agent kann sowohl Client als auch
Server sein), die Kommunikationssessions sind jedoch asymmetrisch.
Beim Benutzen des Kommunikationsdienstes haben die Clients keinen direkten Bezug zu den
entsprechenden Servern. Stattdessen, wird dazwischen eine andere Einheit, das so genannte
Proxy-Objekt, eingeführt. Damit eine Kommunikationsverbindung mit einem Server zu
Stande kommt, generiert ein Client einen Proxy, der dem gewünschten Server entspricht.
Dieser Proxy baut nun die Verbindung zum gesuchten Server auf. Insgesamt, existieren in
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Grasshopper drei verschiedene Servertypen: Agenturen, Agenten und Regionen. Die nächste
Abbildung (Abb. 8) verbildlicht das zuvor beschriebene Modell der Kommunikation.
Quelle: GRASSHOPPER (2001, S. 75), vereinfachte Darstellung
Abb. 8. Das Grasshopper Kommunikationsmodell.
Grasshopper kann erweitert werden, um nachrichtenbasierte Kommunikation zu unterstützen.
Das wird mit Hilfe eines ACL Softwaremoduls realisiert, das volle FIPA-ACL Kompatibilität
gewährleistet.
4.5. Die ABROSE Architektur
ABROSE, ist ein elektronischer Börsendienst, der auf die Agententechnologie basiert. DieSystemarchitektur wird in EINSIEDLER u.a. (1999) erläutert. Das Ziel solcher Dienste ist
sowohl Kunden zu helfen das Gebot zu finden, das am besten deren Wunsch entspricht, als
auch Anbieter zu helfen, ihre Dienste den Kunden zu präsentieren. Einfacher gesagt, findet
ABROSE effizient die relevantesten Übereinstimmungspunkte zwischen Angebot und
Nachfrage.
Die Dynamik des Börsemarkts ist der Hauptgrund warum ABROSE mit Hilfe eines adaptiven
MAS implementiert wurde. Um auf die dynamischen (unerwarteten) Ereignisse des Markts zureagieren, müsste ein Weg gefunden werden, damit das System jederzeit die richtige Antwort
liefern kann. Diese Systemeigenschaft wird als „funktionale Angemessenheit“ (Functional
Adequacy) bezeichnet.
Die Systemarchitektur besteht aus der Benutzerseite (user domain) und die Händlerseite
(broker domain). Die Benutzerseite enthält die nötige Software, damit der Benutzer sich mit
dem System verbinden kann und mit der Händlerseite kommunizieren kann. Auf der
Händlerseite finden die Hauptoperationen des Verhandlungsprozesses statt. ABROSE siehtdie Verhandlung als einen symmetrischen Prozess und erlaubt den Benutzern und den
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4.5.3. Die Händlerseite
Die Händlerseite (Broker Domain) hat drei Komponenten:
• Der Benutzerzugangs- und Authentifizierungsmanager (User Access and
Authentication Manager, UAM) kontrolliert den Zugang zum ABROSE System beiBenutzung des Logins und des Passworts.
• Der Händlermanager (Broker Manager, BM) überwacht die Zusammenarbeit aller
Komponenten.
• Die MAS (Multi Agent System) Komponente: Jeder Benutzer hat einen eigenen
Transaktionsagenten (Transaction Agent, TA). Ein TA koordiniert die
Kommunikation zwischen Benutzer und Händlerseite. Die TAs sind unter einem
Mediation Agent (MA) gruppiert. Der MA kontrolliert die Generierung der TAs vonneuen Benutzern und die Elimination der TAs von abgegangenen Benutzern.
5. MAS vs. zentrale / verteilte Systeme
Seit den frühen 90er Jahren wird intensiv in der Agententechnologie geforscht. Diese
Technologie hat in vielen Anwendungsbereichen Applikation gefunden, wie beim
elektronischen Handeln (E-commerce), Arbeitsflussmanagement und Telekommunikation.
Auf der anderen Seite, bereits etablierte Technologien, wie z.B. die Client-Server
Technologie, sind immer noch in der Lage geeignete Lösungen für verteilten Applikationen
anzubieten. Dieses Kapitel präsentiert die Vorteile von MAS gegenüber herkömmlicher
Systeme.
5.1. Vorteile der MAS gegenüber herkömmlicher Systeme
Mobile Agenten sind als Erweiterung und schließlich als Ersatz für Client-Server Systeme
entwickelt worden. Einen Überblick mobiler Agentensysteme geben SYED u.a. (2000). Im
C/S-Modell bietet der Server verschiedene Dienste an und ein Client (meistens eine andere
Maschine) fragt nach diesen Diensten an. Die Kommunikation zwischen Client und Server
erfolgt durch Nachrichtenaustausch (message passing). Wenn ein Client einen spezifischen
Dienst anfordert, sendet er eine Anfrage an den Server, der diesen Dienst enthält. Eine
Einschränkung des Models ist, daß die Kapazität des Servers die Zahl der angebotenen
Dienste beschränkt.
Wenn ein Client einen Dienst braucht, den ein bestimmter Server nicht unterstützt, muß er
einen entsprechenden Server suchen. Dies geschieht indem er Nachrichten zu allenverfügbaren Servern schickt, was in jedem Fall eine ineffiziente Bandbreiteausnutzung
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zentralisierten Systems verwendet werden und die Firma Profaktor, siehe PROFACTOR
HOMEPAGE (2004), benutzt diese Möglichkeit in kommerziellen Systemen.
In diesem Fall, werden Agenten als Stellvertreter der einzelnen Domänen, Unternehmen,
funktionalen Einheiten usw. eingesetzt und agieren als autonome und kooperative Teile desSystems zur Planung und Steuerung von logistischen Prozessen.
b) E-commerce
Die Vorteile der MAS Technologie haben auch die Europäische Union dazu stimuliert
entsprechende Projekte zu finanzieren. MKBEEM (1999) (Multilingual Knowledge Based
European Electronic Marketplace) ist ein IST-Projekt für die Entwicklung eines verteilten
Systems, um multilinguale Dienste für E-commerce-Plattformen anzubieten. Dazu testet und
verwendet MKBEEM die verfügbaren Agententechnologien und Methodologien.c) Börsendienste
Solche Dienste können bei Verwendung von MAS ideal implementiert werden und eine Reihe
solcher Systeme ist zurzeit in der Entwicklungs- oder Testphase. Eins davon ist das ABROSE
System, das bereits in Kapitel 4.5 beschrieben wurde. Das Ziel von ABROSE war die
Weiterentwicklung des ACTS ABS Projektes. Das ACTS ABS Projekt (Architecture for
Information Brokerage Service), beschrieben von ATHANASSIOU und HOANG (1998),
fokusierte auf die Entwicklung einer offenen Architektur für einen Börsendienst, umeffiziente on-line Informationsdienste im Rahmen der Europäischen Informationsinfrastuktur
anzubieten.
d)Verteiltes Informationsmanagement
Das verteilte Informationsmanagement (IM) wird mit dem Wachstum des World Wide Web
immer komplizierter. Herkömmliche Methoden des IM, wie z.B. die C/S-Technologie, sind
immer noch wertvoll, dennoch werden ihre Grenzen langsam deutlich, da sie jederzeit nur
einen immer kleineren Teil der global verfügbaren Information in der Lage zu bearbeitensind. Zur Lösung dieses Problems verwendete DALE (1997) die Technologie der mobilen
Agenten und präsentierte eine Agentenarchitektur zur Unterstützung des verteilten IM von
Ressourcen.
6. Zusammenfassung
6.1. Schlussfolgerung
Die Agententechnologie hat sich in den letzten Jahren enorm entwickelt und Anwendung in
vielen verschiedenen Bereichen gefunden. Eine der interessantesten Vorteile dieser
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Technologie liegt in der Lösung verteilter Probleme. Entsprechend entwickelten sich auch
MAS. Diese haben ihre Wurzeln in die klassische KI der 70er Jahren und zur ihrer
Beschreibung werden unter anderem auch soziale Theorien benutzt.
Auf der anderen Seite gilt es als sehr schwer, MAS exakt zu definieren, so daß ihre Definitionsich eher an den Eigenschaften entsprechender Systeme orientiert. Agenten kommunizieren
miteinander über spezielle Kommunikationssprachen, wie KQML und ACL. Die rasche
Entwicklung dieses Forschungszweigs hat sehr schnell zu einer sehr großen Menge von
verschiedenen Systemen, Architekturen und Plattformen geführt, die meistens nicht
kompatibel miteinander sind. FIPA und OMG führen den Standardisierungsversuch an, der
als besonders wichtig für die Verbreitung dieser Systeme gilt. Letztendlich, bieten MAS eine
Reihe von Vorteilen verglichen mit herkömmlichen Technologielösungen, wie z.B. C/S-
Technologie oder zentralisierte Systeme, die ihre Ausbreitung vielversprechend machen.
6.2. Ausblick
Die Entwicklung der MAS kann als ein Software Engineering Beispiel für die Entwicklung
zukünftiger Computersysteme dienen. Die Benutzung des Internets als eine offene Umgebung
und die Verbreitung von maschinenunabhängigen Programmiersprachen wie Java, macht die
Verbreitung dieser Technologie zu einen erreichbaren Ziel.
Wie FLORES-MENDEZ (1999) schon berichtete, ist zurzeit die wichtigste Aufgabe, die fehlende
Standardisierung von MAS voranzutreiben. Zukünftige Forschungsarbeiten im Bereich der
Agententechnologie umfassen auch die Zusammenarbeit von MAS zur Bildung von MAS
Cluster, so genannte Multi-Multiagentensysteme (MMAS), sowie der diesen unterstützenden
Werkzeuge, die in KREMPELS u.a. (2003) präsentiert werden. Weitere technische
Herausforderungen der Agentenforschung sind die Standardisierung verschiedener
Ontologien und die weitere Integration von BDI Ansätzen. Im Bereich der Architekturen
stehen Untersuchungen zur dynamischen Dienstkomposition, Zuverlässigkeit und
Verfügbarkeit von MAS bevor. Weitere Fragen betreffen das Benchmarking von MAS, um
ihre Leistungsfähigkeit mit bereits existierenden Lösungen vergleichen zu können.
Hier muß auch betont werden, daß es Versuche gibt, die herkömmliche C/S-Architektur mit
der Agententechnologie zu verbinden. Dies widerspiegelt sich in der OMG Arbeit zur
MASIF Beschreibung von MILOJICIC u.a. (1998), die als Meilenstein auf dem Weg zu einer
einheitlichen Middleware gesehen wird, das den transparenten Daten- und
Nachrichtenaustausch zwischen statischen und mobilen Agentensysteme ermöglicht.
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BROOKS, R. A.: Intelligence Without Reason, Massachusetts Institute of Technology,Artificial Intelligence Laboratory, A.I. Memo Number 1293, 1991.
DALE, J.: A Mobile Agent Architecture to support distributed Information Management,Doctoral Thesis, Fakulty of Engineering and Applied Science, University of Southampton, UK, 1997.http://eprints.ecs.soton.ac.uk/849/04/thesis.pdf
(zuletzt besucht am 27.9.2006)DILGER, W.: Kuenstliche Intelligenz in der Schule, Multiagentensysteme.
Vorlesungsmanusskript WS 2004/2005, TU Chemnitz (2004), S. 29-40.http://www.tu-chemnitz.de/informatik/HomePages/KI/scripts/ws0405
/KI_Schule/KI-Schule-04-lehr-2.pdf (zuletzt besucht am 22.9.2006)
DURFEE, E.H. und LESSER, V.R. und CORKILL, D.D.: Trends in Cooperative DistributedProblem Solving. In: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 1(1989) 1, S. 63-83.
DURFEE, E.H.: What Your Computer Really Needs to Know, You Learned in Kindergarten.In: Proceedings of the Tenth National Conference on Artificial Intelligence (1992), S.858-864.
EINSIEDLER, H.J. und BARRETT, P. und CHIRICHESCU, D. ET.AL.: ABROSE: A Co-OperativeMulti-Agent Based Framework for Elektronic Marketplace. In: Agents Technology inEurope - ACTS Activities, InfoWin, September 1999.http://cordis.europa.eu/infowin/acts/analysys/products/thematic/agents/ch3/abrose.htm(zuletzt besucht am 25.9.2006)
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