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Fernuniversität in Hagen
Fachbereich Wirtschaftswissenschaft
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Seminararbeit zum Thema
ES08: Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-
Systeme
Seminar: Entscheidungsunterstützende 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: fitsilisf@ypan.gr Abgabedatum: 10/10/2006
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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme ii
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung und Motivation ................................................................................................. 1
1.1. Künstliche Intelligenz und MAS................................................................................1
1.2. Verteiltes Problemlösen ............................................................................................. 2
1.3. Anwendungsbeispiele von MAS................................................................................ 3
2. Agenten- und MAS -Grundlagen .......................................................................................3
2.1. Agenten ...................................................................................................................... 3
2.1.1. Definition ...........................................................................................................4
2.1.2. Eigenschaften von Agenten................................................................................ 4
2.2. Multi-Agenten-Systeme ............................................................................................. 6
2.2.1. Definition ...........................................................................................................6
2.2.2. MAS Eigenschaften und Klassifikation .............................................................6
2.3. Agentenkommunikation............................................................................................. 7
2.3.1. KQML ................................................................................................................7
2.3.1.1. KQML Struktur..........................................................................................8
2.3.1.2. KQML Nachrichtenstruktur....................................................................... 8
2.3.1.3. KQML Plattformen ....................................................................................9
2.3.2. FIPA ACL ..........................................................................................................9
2.3.2.1. ACL Nachrichtenstruktur......................................................................... 10
3. Architekturkonzepte.........................................................................................................11
3.1. Logik – basierte Agenten ......................................................................................... 11
3.2. Kognitive Agenten ................................................................................................... 11
3.3. Reaktive Agenten ..................................................................................................... 11
3.4. Vivid Agent Architektur........................................................................................... 12
3.5. BDI Agenten ............................................................................................................124. MAS Technologieübersicht.............................................................................................. 13
4.1. FIPA Spezifikationen............................................................................................... 13
4.1.1. Agenten Management System.......................................................................... 14
4.1.2. Das FIPA Agentenreferenzmodell ................................................................... 14
4.2. JADE ........................................................................................................................ 15
4.3. OMG MASIF Architektur........................................................................................16
4.4. Grasshopper Architektur .......................................................................................... 184.4.1. Architekturbeschreibung..................................................................................18
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4.4.2. Managementfunktionalität ............................................................................... 19
4.4.3. Agentenkommunikation...................................................................................19
4.5. Die ABROSE Architektur........................................................................................20
4.5.1. Die Benutzerseite ............................................................................................. 21
4.5.2. Das Operator Terminal..................................................................................... 21
4.5.3. Die Händlerseite............................................................................................... 22
5. MAS vs. zentrale / verteilte Systeme ............................................................................... 22
5.1. Vorteile der MAS gegenüber herkömmlicher Systeme ...........................................22
5.2. Beispiele ................................................................................................................... 23
6. Zusammenfassung............................................................................................................ 24
6.1. Schlussfolgerung ...................................................................................................... 24
6.2. Ausblick ................................................................................................................... 25
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis...................................................................................... 26
Literaturverzeichnis.................................................................................................................. 27
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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme 1
1. Einleitung und Motivation
Agenten sind überall zu finden. Es gibt viele verschiedene Agententypen (intelligente
Agenten, Informationsagenten, mobile Agenten, Agenten als Personalassistenten, u.v.m.) und
wir begegnen sie in vielen Lebenssituationen. Agenten sind relativ unabhängige und
autonome Einheiten in einer Softwareumgebung. Sie fühlen, agieren und kommunizieren mit
anderen Agenten, um einfache oder komplizierte Problemstellungen zu bezwingen. Diese
Kollaboration wird als Multiagentensystem (MAS) bezeichnet.
Meistens gibt es keine statische Verteilung von Agenten in einer Umgebung. Deswegen
brauchen Agenten Unterstützung bei ihren Kommunikationsversuchen mit anderen Agenten.
Dies hat Forschungsgruppen weltweit dazu motiviert, auf die Standardisierung solcher
dynamischer MAS zu arbeiten. Die wichtigsten Forschungsgruppen international auf diesem
Bereich sind die Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA), die Object Management
Group (OMG), die Knowledge-able Agent-oriented System (KAoS) und die General Magic
Group (OMG). Das Hauptziel dieser Arbeit ist sowohl einen allgemeinen Überblick über die
Grundlagen von Agenten und MAS zu geben, als auch die wichtigsten existierenden
Plattformen auf diesem dynamischen Forschungszweig zu präsentieren.
1.1. Künstliche Intelligenz und MAS
Die Agentenforschung hat ihre Wurzeln in den Bereichen der Verteilten Künstlichen
Intelligenz (VKI) und der Verteilten Programmierung (VP). Ein Ziel der traditionellen KI-
Forschung ist, eine Maschine zu bauen, die ein ähnlich intelligentes Verhalten zeigt wie ein
Mensch, die z.B. logische Schlüsse ziehen kann oder die Handlungen auf Grund einer
Zielvorgabe planen und dann ausführen kann.
Die VKI hingegen ist eine Theorie zur Konstruktion und Anwendung von
Multiagentensystemen, d.h. von Systemen die aus mehreren interagierenden autonomen
Einheiten, sog. Agenten, bestehen, die verschiedene Ziele verfolgen oder eine Reihe von
Aufgaben bearbeiten. Diese kooperieren in Gemeinschaften durch Koordination oder
Wettbewerb. Wie O’HARE und JENNINGS (1997) gezeigt haben, entstehen durch die
Kooperation der Agenten organisierte Strukturen, die ihrerseits das Verhalten der Agenten
beeinflussen.
Mitte der 70er Jahren hatten VKI Forscher die ersten Theorien und Computerarchitekturen
formuliert, wie man effektiv die Arbeitsverteilung nutzen kann, um Probleme zu lösen.
Gleichzeitig haben Experimente gezeigt, daß rationales Handeln keine Eigenschaft isolierter
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Systeme ist. Vielmehr, ist es das Ergebnis der Zusammenarbeit diskreter Einheiten, wie
BROOKS (1991) und DURFEE (1992) bewiesen haben.
Viel später als VKI wurde VP ein aktiver Forschungsbereich für Agenten. VP untersucht die
Integration von großen, heterogenen, autonomen Computern aus vielenTechnologiegenerationen in einer kollaborativen Umgebung. Aus diesem Blickwinkel
beschreiben HUHNS und SINGH (1998) die Agenten als Einheiten, die sich problemlos
zwischen verschiedenen Systemen bewegen, während sie sich auf einer einzigen Plattform
befinden und eine gemeinsame Sprache zur Kommunikation benutzen.
1.2. Verteiltes Problemlösen
Viele Systeme aus der Praxis sind physisch verteilt. Beispiele dafür sind Transportnetze,
große Produktionsanlagen und Verkehrssysteme. In diesen Fällen, ist es sinnvoll, die
einzelnen beteiligten komponenten als autonome Einheiten zu modellieren, die miteinander
interagieren. Auch Netze wie das Internet sind heute über die ganze Erde verteilt. Wegen ihrer
enormen Größe und des Grades an Verteiltheit, ist eine globale Sichtweise dieser Systeme
nicht möglich.
Aus diesen Gründen werden MAS bei verschiedenen Anwendungen, die verteilte Information
verarbeiten, immer wichtiger gegenüber traditioneller Systeme, da sie in der Lage sind, auf
und zwischen verschiedenen und sich verändernden Systemen zu operieren.
Als Problemlösen in diesem Sinne bezeichnen wir die Prozesse, in denen Softwareagenten
Aufgaben lösen. DILGER (2004) unterscheidet beim Problemlösen mit Agenten (statt mit
klassischen KI-Programmen) drei Unterfälle, die in Abb. 1 dargestellt sind.
Quelle: Bildausschnitt aus DILGER (2004, S. 34)
Abb. 1. Kategorien der verteilten Problemlösung.
a) Verteiltes Lösen von Problemen
Damit hat man zu tun, wenn Aufgaben eine hohe Komplexität aufweisen, so daß sie nicht von
einem Agenten allein gelöst werden können, und die Lösung mehrere spezialisierte Agenten
erfordert, die zusammenarbeiten und sich gegenseitig ergänzen. Die Aufgabe ist dabei nicht
verteilt. Typische Beispiele dafür sind z.B. medizinische Diagnose, Sprachverstehen usw.
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b) Lösen verteilter Probleme
Dabei muß berücksichtigt werden, daß das Problem von Natur aus verteilt ist. Entsprechend
erfolgt die Problemlösung auch verteilt. Solche Probleme begegnet man in Fällen, wo eine
zentralisierte Übersicht schwierig ist, z.B. bei der Analyse, Identifikation, Steuerung einesKommunikationsnetzes usw.
c) Verteilte Techniken für das Problemlösen
Das sind Probleme, die von Prinzip aus durch einen einzelnen Agenten gelöst werden können.
Aufgabe und Lösung sind hier nicht verteilt. Jedoch, kann die Arbeitsverteilung zu
einfacheren Lösungen führen. Ein typisches Problem ist das Zusammenbauen von Teilen zu
einer größeren Konstruktion.
1.3. Anwendungsbeispiele von MAS
Es gibt eine große und rasch wachsende Zahl von MAS Anwendungen. Neben der
Anwendungen im Verteilten Problemlösen, die in Kapitel 1.2 vorgestellt wurden, wird zur
Zeit international Agentenforschung in vielen verschiedenen Anwendungsgebieten betrieben,
die von der Kollektiven Robotik bis auf die Konstruktion von künstlichen Umgebungen
reicht. Eine Sammlung der wichtigsten Anwendungsfelder wird in Tab. 1 präsentiert:
Tab. 1. Anwendungsfelder für MAS.
• Robotersysteme und Regelungstechnik
• E-commerce und elektronische Märkte
• Echtzeit-Monitoring und Managementvon Telekommunikationsnetzen
• Modellierung und Optimierung vonTransportsystemen
• Analyse und Kontrolle vonGeschäftsprozessen in/zwischenUnternehmen
• Informationsmanagement im Internet
• Verbesserung des Verkehrsflusses durchSensor- und Steueragenten
• Besprechungs-Scheduling
• Optimierung von industriellenFertigungsprozessen
• Computerspiele, Virtuelle Realität
Quelle: eigener Entwurf
2. Agenten- und MAS -Grundlagen
2.1. Agenten
Viele Forscher haben versucht den Begriff “Agent” eindeutig zu definieren. Wegen der
großen Anzahl von Einsatzbereichen, die ein Agent haben kann, ist es jedoch keine einfache
Aufgabe, eine komplette Beschreibung des Begriffs zu geben.
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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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kommunizieren zu können, um die eigenen Ziele zu erreichen. Sozialität bedeutet viel mehr
als einen klassischen Kommunikationsprozess, weil sie eine dynamische Kommunikation
impliziert, als einen predefinierten Nachrichtenaustausch. Um das zu erreichen, müssen sich
Agenten einer gemeinsamen Kommunikationssprache bedienen.
c) Mobilität
Mobilität ist die Eigenschaft eines Agenten, an einer anderen Plattform migrieren zu können,
wenn dies einen Vorteil für das Erreichen seiner Ziele darstellt. Die Agentenmobilität ist eine
der interessantesten und wichtigsten Eigenschalten der Agententechnologie und es existiert
eine enorme Anzahl von potentiellen Anwendungen in den Bereichen der Verteilten Prozesse
und der Verteilten Datenbanken, die darauf basieren.
d) Sicherheit
In den letzten Jahren wird die Forderung nach mehr Sicherheit in Computersystemen immer
größer. Unter anderem werden Agentensysteme in E-commerce-Plattformen und
Börsesysteme benutzt und als persönliche Suchassistenten verwendet. In diesen Fällen ist es
sehr wichtig, daß die Agentenplattform, eine geeignete Authentifikation seitens der Agenten
für die Transaktionen erfordert, so daß falsche Agenten keinen Zugang in persönlichen oder
eingestuften Informationen bekommen.
e) Managementfähigkeit
Das Management ist ein Satz von Operationen zu Systemkontroll- and Beobachtungszwecke.
Das Hauptziel des Managements ist, das Erhalten der Dienstfunktionalität im System mit
minimallen Kosten zu garantieren. Dies bedeutet, daß die Managementeigenschaften mit zu
den kritischen Aspekten eines Agentensystems gehören, weil sie sich direkt auf die
Verbesserung der Dienstqualität an den Endbenutzern des Systems beziehen.
f) Intelligenz und Lernfähigkeit
Die Intelligenz ist eine Agenteneigenschaft, die zeigt, wie Agenten auf Situationen und
Vorgänge reagieren. Dies ist auch ein Schlüsselfaktor, der Agenten von Standardsoftware
unterscheidet. Agenten müssen nicht nur geeignet auf Umwelteinflüsse reagieren können, sie
müssen auch in der Lage sein, sich darauf anzupassen und sich zu verändern, dadurch daß sie
daraus lernen. Ein lernender Agent ist viel nützlicher als einen Agenten mit einer
predefinierten Intelligenz. Allerdings, ist es viel schwieriger das Verhalten eines solchen
Agenten zu beschreiben, weil es nicht möglich ist im Voraus zu wissen was ein Agent lernen
wird und wie er diese Information anwenden wird.
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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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Tab. 2. MAS-Eigenschaften und -Umgebung.
Merkmal MAS-Eigenschaften MAS-Umgebung
Attribute
• Offenheit• Interaktionen• Häufigkeit• Persistenz• Variabilität• Zweck
• Effizienz• Robustheit• Skalierbarkeit• Flexibilität• Kosteneffizienz• Entwicklungseffizienz
• 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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Nachrichtenformat als auch ein Protokoll zur Nachrichtenaustausch, um Wissenteilung
zwischen Agents zu unterstützen. KQML kann sowohl als Programmiersprache benutzt
werden, damit eine Softwareapplikation mit einem intelligenten System interagieren kann, als
auch als Programmiersprache für die Lösung verteilter Problemstellungen. Außerdem, enthält
KQML einen Satz von Nachrichten, die die erlaubten Operationen zur
Agentenkommunikation definieren und die Zielvorgaben angeben.
2.3.1.1. KQML Struktur
KQML ist geschichtet aufgebaut und umfasst drei Schichten. Die KQML Nachrichten
bestehen aus einer Inhaltsschicht, die in der Nachrichtenschicht eingebetet ist, die wiederum
in die Kommunikationsschicht eingebettet ist. Dies ist in folgender Abbildung dargestellt:
Kommunikation
Nachricht
Inhalt
Kommunikationsmechanismus
Kommunikationslogik
Inhalt der Kommunikation
Quelle: eigener Entwurf
Abb. 2. KQML Schichtenmodell.
Die Inhaltsschicht (content layer) enthält den tatsächlichen Inhalt der Nachricht und kann in
beliebiger Format (z.B. ASCII Strings oder binäre Notation) ausgedrückt werden. Die
Nachrichtenschicht ist der Kern der Programmiersprache und ist von der Inhalts- und
Kommunikationsschicht unabhängig. Sie gibt den Umfang der Interaktion mit einem KQML
sprechenden Agenten an. Die Programmiersprache, die für den Inhalt verwendet wird, wird
auch in der Nachrichtenschicht spezifiziert. Die KQML Kommunikationsschicht
(communication layer) vergibt zusätzliche Eigenschaften zur Nachricht, die die
Kommunikationsparameter beschreiben, z.B. Absender- und Empfängeridentität, und einen
einmaligen Identifikationsschlüssel zur Kommunikation. Diese Angaben werden vom
Netzwerk benutzt, um den einwandfreien Transfer von Daten zwischen Agenten
durchzuführen. Die Kommunikationsschicht ist meistens auf TCP/IP, CORBA oder e-mail
aufgebaut.
2.3.1.2. KQML Nachrichtenstruktur
Eine KQML Nachricht besteht aus einem oder mehreren Performativen, die dazugehörenden
Argumente, die den Inhalt der Nachricht beinhalten, und einen Satz von optionalen
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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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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme 10
1. Dynamische Einführung und Entfernung von Diensten,
2. Einführung neuer Dienste, ohne das Programm neu zu kompilieren,
3. Dezentralisierte peer-to-peer Softwareentwicklung,
4. Universale Nachrichtenorientierte Sprache,
5. Konsistente Sprechaktschnittstelle,
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:
(inform // Nachrichtentyp : sender Verkehrsagent: reciever Fahrer1: content Verkehr (AutobahnA45, dicht) // Inhalt der Nachricht
: 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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• Einen Übersetzer (interpreter). Dies ist die interne Agentenlogik, die bestimmt was ein
Agent zu tun hat und wann,
• Eine Absichtenstruktur (intention structure), d.h. ein internes Modell der aktuellen
Agentenaktivitäten und Ziele, und den Status des Erreichens dieser Ziele,• Einen Beobachter (observer), d.h. einen Vorgang, die ein Agent zwischen den
eigentlichen Planstuffen durchführt, um Funktionalitäten außerhalb der eigentlichen
Ziele zu ermöglichen
Quelle: HUBER (2001, S. 5), vereinfachte DarstellungAbb. 5. Die Struktur des Jam-Agenten.
4. MAS Technologieübersicht
Die wachsende Aktivität in der Agentenforschung resultierte in den letzten Jahren zu einer
großen Menge von Agentenentwicklungswerkzeugen und -plattformen mit vielen
Gemeinsamkeiten aber auch Unterschieden, sowohl in der Unterstützung als auch in der
Stabilität und Dokumentation. Eine kompakte Darstellung solcher Systeme gibt GRAY u.a.
(2000). Die wichtigsten MAS Plattformen werden in Kap. 4.1 bis Kap. 4.5 analysiert.
4.1. FIPA Spezifikationen
Die FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) ist eine internationale Organisation mit
dem Ziel, die agentenbasierte Technologien voranzutreiben. Zu den Hauptbemühungen der
FIPA gehört die Herstellung von international akzeptierten Spezifikationen und Standards für
die Entwicklung von agentenbasierten Applikationen, Diensten und Ausrüstung. Tab. 4 gibt
die wichtigsten Ziele des FIPA Spezifikationssatzes, die aus FIPA SPECS (2002) entnommen
wurden:
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Tab. 4. FIPA Spezifikationen.
Agenteneigenschaft Ziel der FIPA Spezifikation
Kommunikation Agentenkommunikation zum Austausch von Informationen,Verhandlungen für Dienste, Aufgaben delegieren.
Nachrichtenaustausch Herstellung von Agententreffpunkten, wo Agenten sichaustauschen können (z.B. directory facilities).
Umgebung Eine sichere Umgebung zu generieren, wo Agentenvertrauliche Nachrichten austauschen können.
Identifikation Erstellung von globalen Identifikationsschlüsseln zurAgentenkennung.
Interaktion Austausch mit den Systembenutzern.
Plattform Migration zwischen verschiedenen Plattformen.
Quelle: FIPA SPECS (2002), Zusammenfassung
4.1.1. Agenten Management System
Das Agenten Management System (AMS) ist ein Teil der FIPA Spezifikation. Es gibt die
Minimalanforderungen an einem offenen Agentensystem an, damit es die
Grundmanagementeigenschaften garantieren kann. Des Weiteren, bietet AMS den Rahmen, in
dem FIPA-konforme Agenten transparent operieren können. Das FIPA AMS definiert
folgende Konzepte:
• Agentenreferenzmodell,
• Agentenplattform,
• Agentendomäne.
4.1.2. Das FIPA Agentenreferenzmodell
Das FIPA Agentenreferenzmodell bietet den normierten Rahmen in dem FIPA Agenten
existieren und operieren. Kombiniert mit dem Agentenlebenszyklus liefert das
Agentenreferenzmodell die logische und zeitliche Basis für die Herstellung, Operation und
Entfernung der Agenten. Das FIPA Agentenreferenzmodell ist in Abb. 6 schematisch
dargestellt.
Der Verzeichnisvermittler (Directory Facilitator, DF), das Agentenmanagementsystem (Agent
Management System, AMS) und der Agentenkommunikationskanal (Agent Communication
Channel, ACC) sind spezifische Agententypen, die das Agentenmanagement unterstützen.
Der DF bietet “gelbe Seiten” Dienste zu anderen Agenten. Die AMS und ACC unterstuetzen
die Interagentenkommunikation. Der ACC operiert sowohl innerhalb als auch zwischen
verschiedenen Plattformen. Die Interne Nachrichtentransferplattform (INTP, Internal Platform
Message Transport) bietet einen Nachrichtenroutingdienst für Agenten auf einer FIPA
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konforme Plattform. Die ACC, AMS, INTP und DF sind Pflichtkomponenten des Modells
und bilden eine so genannte Agentenplattform (AP).
Quelle: FIPA REFERENCE MODEL (2003), modifizierte Darstellung
Abb. 6. Das FIPA Agentenreferenzmodell.
Eine sehr wichtige Komponente der FIPA Spezifikationen stellt die
Agentenkommunikationssprache ACL dar, die als eine globale Nachrichtenorientierte
Kommunikationssprache entwickelt wurde und große Verbreitung erfährt. Die ACL wurde
bereits in Kapitel 2.3.2 erläutert.
4.2. JADE
JADE (Java Agent DEvelopment Framework), beschrieben in der JADE HOMEPAGE (2006), ist
ein Software Rahmenwerk, das komplett in der Java Programmiersprache implementiert ist
und wird als open source Software angeboten. Es simplifiziert die Implementierung von MAS
durch ein FIPA konformes Middleware, sowie durch geeignete Anwendungen zur
Fehlerbeseitigung (debugging). Die Agentenplattform kann zwischen verschiedenen
Systemen (mit eventuell verschiedenen Betriebssystemen) verteilt sein und die
Systemkontrolle und -konfiguration kann auch während der Funktionszeit durch ein entferntes
GUI kontrolliert werden.
Das Ziel von JADE ist die Entwicklung von MAS zu erleichtern. Gleichzeitig, bietet es einen
umfangreichen Satz von Systemdiensten und Agenten, die FIPA konform sind, z.B.
Namensgebungsdienst, „gelbe Seiten“ Dienst und Nachrichtentransport. Die JADE
Agentenplattform ist konform mit den FIPA Spezifikationen und unterstützt alle FIPA
Komponenten zum Plattformmanagement: ACC, AMS und DV. Die komplette
Kommunikation wird durch Nachrichtenaustausch durchgeführt und JADE adoptierte das
gesamte FIPA Kommunikationsmodell. Also wird bei JADE die FIPA ACLAgentenkommunikationssprache benutzt.
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Die Agentenplattform kann auf verschiedene Host-Maschinen laufen, aber auf einem Host
läuft nur eine Java Anwendung, d.h. eine Java Virtual Machine (JVM). Jede JVM ist im
Prinzip ein Agentencontainer, der eine komplette Funktionsumgebung für Agenten anbietet.
Die JVM erlaubt auch mehreren konkurrierenden Agenten auf einer Maschine laufen zu
können. Zusätzlich bietet JADE eine Graphische Benutzeroberfläche (Graphical User
Interface, GUI), die entferntes Agentenmanagement, -überwachung und -kontrolle erlaubt.
Über diese kann z.B. ein neuer Agent auf einer entfernten Maschine generiert werden und
operieren, solange ein Agentencontainer bereits existiert. Die Vor- und Nachteile von JADE
wenden in der folgenden Tabelle präsentiert:
Tab. 5. Vor- und Nachteile von JADE.
Vorteile Nachteile• FIPA konform
• Java konform
• Frei und Open Source Software
• Rahmenwerk für Agentenbildung
• Schönes und einfaches GUI
• ACL Agenten zur Fehlerbeseitigung
• Keine Sicherheitsmechanismen
• Keine Zuverlässigkeitsmechanismen
Quelle: JADE HOMEPAGE (2006), Zusammenfassung
4.3. OMG MASIF Architektur
OMG hat in 1995 eine Ausschreibung (Request for Proposal) für einen mobilen
Agentenstandard veröffentlicht. Der Vorschlag von General Magic, GMD FOKUS, IBM u.a.,
dargelegt in MASIF SUBMISSION (1997) mit dem Namen Mobile Agent System
Interoperability Facility (MASIF) wurde von OMG in 1998 adoptiert und wird von MILOJICIC
u.a. (1998) beschrieben.
Das Ziel des MASIF Standards ist einen bestimmten Grad von Interoperabilität zwischen
mobilen Agentenplattformen verschiedener Hersteller zu erreichen, ohne größere
Plattformmodifikationen zu erfordern. MASIF sollte nicht die Basis einer neuen
Agentenplattform werden. Stattdessen, werden dessen Spezifikationen in existierenden
Systemen benutzt. Tab. 6 beinhaltet die wichtigsten MASIF Systemanforderungen.
Wie man auch in Abb. 7 sehen kann, adoptiert MASIF das Konzept vieler
Agentenplattformen, d.h. das Vorhandensein von Agenturen (agencies), Agentenorte (agent
places) und –regionen (agent regions). Ein Agentenort gruppiert die Funktionalität innerhalb
einer Agentur. Entsprechend verfügen die Agenten eines Agentenorts über bestimmte
Eigenschaften und Restriktionen. Jede Agentur enthält mindestens ein Agentenort. Eine
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Agentenregion unterstützt das Plattformmanagement, indem sie die Agenturen geeignet
gruppiert.
Tab. 6. Eigenschaften der MASIF Architektur.
# Eigenschaft1 Überwachung von Agentenprogrammen
2 Kodierung von Agentenkontainer zum transportieren
3 Transportieren von Agenten zwischen verschiedenen Maschinen
4 Laufzeitregistrierung und Verbindung mit Agenturen
5 Laufzeitabfrage einer genannten Agentur
6 Laufzeitsicherheit von Agenten
Quelle: MASIF SUBMISSION (1997), Zusammenfassung
Der Kern des MASIF Standards sind die MAFAgentSystem und MAFFinder Schnittstellen:
• Die MAFAgentSystem Schnittstelle bietet eine Verbindung zu jeder MASIF-
konformen Agentur und liefert Funktionen zum Agentenmanagement und -transport.
• Die MAFFinder Schnittstelle ist mit einer bestimmten Agentenregion, d.h. Sammlung
von Agenturen, assoziiert. Sie ist ein Teil einer Registrierungskomponente einer
Agentenregion, die die Lokalisierung von Agenten, Agenturen und Orte einer Region
unterstützt.
Quelle: eigener Entwurf nach MILOJICIC u.a. (1998)
Abb. 7. Schematische Darstellung der MASIF Architektur.
Des Weiteren, bietet MASIF folgende Funktionalitäten an:
a) Agentenmanagement
Das Agentenmanagement hat die Erstellung, Eliminierung, Suspendierung der Agenten
durchzuführen. Die MAFAgentSystem Schnittstelle bietet dabei entsprechende Methoden an.
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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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Informationsanbietern einander zu erreichen. Abb. 9 stellt die globale Architektur des
ABROSE Systems dar. Die Komponenten dieser Architektur und ihre Zusammenarbeit
werden im Folgenden beschrieben (Kap. 4.5.1 bis 4.5.3).
Quelle: EINSIEDLER u.a. (1999), zusammenfassende Systemdarstellung
Abb. 9. Die Architektur des ABROSE Systems.
4.5.1. Die Benutzerseite
Die Benutzerseite enthält die folgenden Komponenten:
• Verbindungsassistent (Connection Assistant, CA): Er hilft dem Benutzer, sowohl sichmit dem System zu verbinden als auch bei der Registrierung.
• Agentmanagerassistent (Agent Manager Assistant, AMA): Er koordiniert die
agentenbasierte Kommunikation zwischen Benutzer- und Händlerseite.
• Navigationsassistent (Navigation Assistant, NA): Hilft dem Benutzer bei der
Navigation in der Wissensdatenbank und bei der Auswahl der entsprechenden
Kriterien für seine Anfrage.
• Spion (Spy): Er kopiert den Inhalt einer Kundentransaktion mit einem Inhaltsanbieter
(content provider), um anschließend das Benutzerprofil zu verbessern.
• Vorderseite (Front End, FE): Sie wird zur Untersuchung von Agentenanfragen auf
spezifische Datenbankinhalte benutzt.
4.5.2. Das Operator Terminal
Das Operator Terminal (OT) hilft dem Administrator, die Dienste des ABROSE Systems zu
managen und zu verwalten. Es visualisiert den Status der Systemkomponenten, erlaubt die
Kontrolle über Komponentenparameter und erlaubt den Zugang auf Benutzerinformationen.
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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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darstellt. Zusätzlich, wird dadurch die Netzwerkskalierbarkeit begrenzt, da die
Managementaktivitäten und die Aktualisierung der Server die maximale Systemgröße eines
bestimmten Systems beeinflussen und schließlich begrenzen. Außerdem erfolgt die
Kommunikation auf niedriger Ebene, so daß die Programmierer die einzelnen
Netzwerkadressen und Synchronisationspunkte bestimmen und kennen müssen.
Zentralisierte Systeme speichern den Datenbestand zentral. Das Arbeiten am gleichen
Datenbestand verhindert sowohl verschiedene Versionen von Dokumenten und Daten, als
auch Synchronisationsmaßnahmen. Solche Systeme erlauben weltweites, unabhängiges und
gleichzeitiges Arbeiten an einem Dokument oder einer Datenbasis. Zudem, garantieren die
einfach zu vergebenen Zugriffsrechte und die Benutzerorganisation hohe Sicherheit. Jedoch,
muß man dabei beachten, daß die Komlexität solcher Systeme sehr rasch mit der Zahl der
verbundenen Knoten wächst.
Auf der anderen Seite besitzen die MAS aufgrund ihres Aufbaus eine Reihe von Vorteilen
gegenüber traditioneller Client/Server- oder zentralisierter Systeme, hauptsächlich wegen
ihrer Migrationseigenschaften, ihrer Autonomie, ihrer Persönlichkeit (Verhaltensmodell) und
ihrer Prozessierungsunabhängigkeit. Dies wird in den folgenden MAS-Eigenschaften
zusammengefasst, nach JENNINGS u.a. (1998):
• Asynchrones Handeln,
• Geringer Datenverkehr im Netzwerk,
• Robustheit,
• Verteilte Abwicklung von Prozessen,
• Flexibles Angebot von Dienstleistungen.
In Kap. 5.2 werden einige aktuelle Anwendungsbeispiele der MAS-Technologie.
5.2. Beispiele
a) Supply Chain Management (SCM)
Die Vorteile von MAS werden in Planungs- und Steuerungsanwendungen in einem
Unternehmen deutlich. Diese bedürfen einer breiten Informationsbasis, bedingt durch die
Verknüpfung mit den Prozessen der Lieferanten und Kunden. In der klassischen SCM
Betrachtungsweise wird die Information (z. B. Verhalten, Zustand) zur Planung und
Steuerung von Lieferketten zentral gehalten. So kann das System auf jedes Störereignis
reagieren. Jedoch wächst die Komplexität des Systems mit zunehmender Anzahl von
Lieferanten, Partner, Kunden usw. enorm. Die MAS Technologie kann hier anstelle eines
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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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Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Abb. 1. Kategorien der verteilten Problemlösung..................................................................... 2
Abb. 2. KQML Schichtenmodell. ............................................................................................. 8Abb. 3. Struktur einer KQML Nachricht. ................................................................................. 9
Abb. 4. Struktur einer ACL Nachricht. ...................................................................................10
Abb. 5. Die Struktur des Jam-Agenten. ..................................................................................13
Abb. 6. Das FIPA Agentenreferenzmodell. ............................................................................ 15
Abb. 7. Schematische Darstellung der MASIF Architektur.................................................... 17
Abb. 8. Das Grasshopper Kommunikationsmodell................................................................. 20
Abb. 9. Die Architektur des ABROSE Systems. .................................................................... 21
Tab. 1. Anwendungsfelder für MAS........................................................................................3
Tab. 2. MAS-Eigenschaften und -Umgebung........................................................................... 7
Tab. 3. Eigenschaften der wichtigsten KQML Plattformen......................................................9
Tab. 4. FIPA Spezifikationen..................................................................................................14
Tab. 5. Vor- und Nachteile von JADE. ...................................................................................16
Tab. 6. Eigenschaften der MASIF Architektur. ..................................................................... 17
Tab. 7. Kernagenturdienste. .................................................................................................... 19
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Literaturverzeichnis
ATHANASSIOU, E. und HOANG, V.A.: Architecture for Information Brokerage, In: InformationBrokerage, European Union ACTS Project, InfoWin, January 1998.
http://cordis.europa.eu/infowin/acts/analysys/products/thematic/brokerage/abs.html(zuletzt besucht am 25.9.2006)
BRADSHAW, J.M. (Hrsg.): Software Agents. Menlo Park, Cambridge, MA: AAAI Press/TheMIT Press, 1997.
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)
FININ, T. und LABROU, Y.: KQML as an Agent Communication Language. In: SoftwareAgents Von: Bradshaw, J.M. (Hrsg.), MIT Press, Cambridge, MA, 1997.
FIPA ACL: Agent Communication Language Specifications. Foundation for IntelligentPhysical Agents. WWW Beschreibung, 2002.http://www.fipa.org/repository/aclspecs.html(zuletzt besucht am 25.9.2006)
FIPA REFERENCE MODEL: FIPA-OS distribution 2.2.0, WWW Beschreibung des FIPAReferenzmodells, 2003.http://fipa-os.sourceforge.net/summary.htm(zuletzt besucht am 25.9.2006)
FIPA SPECS: Standand FIPA Specifications. Foundation for Intelligent Physical Agents. WWW Beschreibung, 2002.http://www.fipa.org/repository/standardspecs.html(zuletzt besucht am 25.9.2006)
5/10/2018 Einf hrung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/einfuehrung-in-die-theorie-der-multi-agenten-systeme
Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme 28
FLORES-MENDEZ, R.A.: Towards a Standardization of Multi-Agent System Frameworks, In:Crossroads Magazine, ACM, 1999.http://www.acm.org/crossroads/xrds5-4/multiagent.html(zuletzt besucht am 22.9.2006)
GRASSHOPPER: Programmer’s guide der Firma IKV++GmbH verfuegbar in WWW, Berlin,2001.http:// www.itec.uni-klu.ac.at/~harald/program.pdf (zuletzt besucht am 22.9.2006)
GRAY, R.S. und CYBENKO, G. und KOTZ, D. und RUS, D.: Mobile agents: Motivations andState of the Art, In: Handbook of Agent Technology Von: Bradshaw, J. (Hrsg),AAAI/MIT Press, 2000.
HUBER, M.J.: Jam Agents in a Nutshell. WWW beschreibung von Jam Agents, 2001.http://www.marcush.net/IRS/Jam/Jam-man-01Nov01-draft.htm (zuletzt besucht am 2.10.2006)
HUHNS, M.N. und SINGH, M.P.: Agents and Multi-agent Systems: Themes, Approaches, andChallenges. In: Readings in Agents. Von: Huhns, M.N. and Singh, M.P. (Hrsg.), SanFrancisco, CA, Morgan Kaufmann Publishers, 1998, S. 1-23.
JADE HOMEPAGE: WWW Beschreibung Java Agent Development Framework, onlineDokumentation, 2006.http://jade.tilab.com/ (zuletzt besucht am 22.9.2006)
JENNINGS, N.R. und SYCARA, K. und WOOLDRIDGE, M.J.: A Roadmap of Agent Research andDevelopment. In: Autonomous Agents and Multi-Agent Systems Journal. Von: N.R.Jennings, K. Sycara and M. Georgeff (Hrsg.), Kluwer Academic Publishers, Boston, 1
(1998) 1, S. 7-38.KAELBLING, L.P.: A Situated Automata Approach to the Design of Embedded Agents. In:
Sigart Bulletin, 2 (1991) 4, S. 85-88.
KREMPELS, K.H. u. a.: Entwicklung intelligenter Multi-Multiagentensysteme -Werkzeugunterstützung, 33. Jahrestagung der GI, Lecture Notes in Informatics, 34(2003) S.31-46, Köllen Druck+Verlag GmbH, Bonn 2003.
MAGEDANZ, T. u. a.: Grasshopper-A Universal Agent Platform Based on OMG MASIF andFIPA Standards. In: Agents Technology in Europe - ACTS Activities, InfoWin,September 1999.
http://cordis.europa.eu/infowin/acts/analysys/products/thematic/agents/ch4/ch4.htm(zuletzt besucht am 22.9.2006)
MASIF SUBMISSION: Mobile Agent System Interoperability Facilities Specification. JointSubmission, OMG TC Document orbos/97-10-05, November, 1997.http://www.omg.org/docs/orbos/97-10-05.pdf (zuletzt besucht am 26.9.2006)
MILOJICIC, D. u.a.: MASIF: The OMG Mobile Agent System Interoperability Facility. SecondInternational Workshop on Mobile Agents, MA'98, Springer-Verlag, Berlin 1998.
MKBEEM: European Union IST Project. Reference Number IST-1999-10589, WWWPräsentation, 2002.
http://mkbeem.elibel.tm.fr/ (zuletzt besucht am 25.9.2006)
5/10/2018 Einf hrung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/einfuehrung-in-die-theorie-der-multi-agenten-systeme
Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme 29
NWANA H. und NDUMU, D.: A Perspective on Software Agents Research. In: The KnowledgeEngineering Review, 14 (1999) 2. Cambridge University Press, NY, 1999.
O’HARE, G.M.P. und JENNINGS, N.R. (Hrsg.): Foundations of Distributed ArtificialIntelligence. John Wiley & Sons Inc., New York, 1997.
PROFACTOR HOMEPAGE: Forschungsfeld Multiagentensysteme, WWW-Firmenbeschreibung,Profactor Produktionsforschungs GmbH, Österreich, 2004.http://www.profactor.at/index.php?id=24(zuletzt besucht am 22.9.2006)
SEARLE, J.R.: Speech Acts. Cambridge University Press, Cambridge, MA, 1969.
SYED, A. und DATUIN, J. und YALAMANCHILI, P.: A Survey of Mobile Agent Systems, CSE221 Final Project, University of California, San Diego, Department of ComputerScience and Engineering (CSE), June 2000.http://www.cse.ucsd.edu/classes/sp00/cse221/reports/dat-yal-adn.pdf (zuletzt besucht am 22.9.2006)
WAGNER, G.: Vivid Agents – How they Deliberate, How they React, How they are Verified.In: Agents Breaking Away. Von: Van de Velde, W. und Perram, J.W. (Hrsg.),Proceedings of MAAMAW 1996, Springer Lecture Notes on Artificial Intelligence1038, 1996.
WAGNER, G.: Foundations of Knowledge Systems with Applications to Databases andAgents. Kluwer Academic Publishers, 1998.
WOOLDRIDGE, M.J.und JENNINGS, N.R. (Hrsg.): Intelligent Agents. Lecture Notes in ArtificialIntelligence, 890 (1995). Berlin Springer-Verlag, Berlin, 1995.