CC BY
139
УДК 681.3
О.В. Карсаев, В.Г. Конюший, В.В. Самойлов ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ СРЕДА И ЯЗЫК ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ПРИКЛАДНЫХ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ
В работе приводятся описания инструментальной среды MASDK и языка проектирования ASML, предназначенных для разработки многоагентных систем. Среда поддерживает полный жизненный цикл разработки приложений, обеспечивает визуальное проектирование моделей многоагентных систем, и автоматическую генерацию программного кода .
Многоагентные системы; платформа агентов; язык проектирования.
O.V. Karsaev, V.G. Konushiy, V.V. Samoylov
INSTRUMENTAL ENVIRONMENT AND LANGUAGE FOR DEVELOPMENT OF AGENT-BASED SYSTEMS
The paper presents development environment MASDK and modeling language ASML, intended for agent-based systems’ development. The environment supports a complete life cycle of applications ’ development, provides for visual designing of multi-agent system models and automatic producing of agents’ source code.
Multi agent systems; agent platform; modeling language.
.
многоагентных систем (MAC) по сравнению с традиционными программными системами основываются на том, что MAC позволяют реализовывать свойства поведения, которыми обладают реальные системы. Такими свойствами поведения являются автономность, проактивность, децентрализация, открытость, социальность и взаимодействие. Реализация таких свойств в программных системах также предполагает наличие определенной специфики, свойственной методологии разработки прикладных MAC. При этом полагается, что методология разработки [1] понимается в «широком смысле» и включает, в том числе такие аспекты, как язык описания таких систем и инструментальные средства поддержки процессов разработки.
В обобщенном виде архитектуру прикладных MAC можно представлять со-
( . 1). -
мы первого типа, «Внешнее окружение МАС», состоят из компонент, которые обобщенно называют «сенсорами» и «эффекторами» MAC. Их предназначением является описание данных предметного мира, являющегося внешним окружением MAC, и выполнение во внешнем окружении действий, являющихся результатами функционирования сообщества агентов. Компонентами данных подсистем могут являться интерфейсы пользователя, различного рода датчики, программируемые контроллеры и т.д. Подсистемами второго типа являются собственно сообщества , -ей, описываемой с помощью подсистем первого типа. При этом агенты в сообще-« », окружения, и действуя от имени этих сущностей и взаимодействуя между собой, стремятся к достижению целей, стоящих перед системой в целом, или перед определенными сущностями предметного мира. Подсистемы третьего типа составляют , -, « ».
MAC можно говорить, что специфика их разработки главным образом связана с разработкой подсистем второго и третьего типа.
Внешнее окружение MAC
Платформа агентов
Сообщество агентов
Рис. 1. Обобщенная архитектура MAC
Обоснование выбранного подхода для разработки прикладных MAC.
Одним из наиболее эффективных подходов для поддержки процессов разработки программных систем является подход, в котором разделяются этапы разработки и описания модели прикладной системы и написания программного кода на основе разработанной модели системы. Такой подход позволяет существенно сокращать трудоемкость, стоимость и риски разработки программных систем. Он основывается на использовании специальных языков и средств для формального описания моделей программных систем, которые позволяют на втором этапе в значительной степени заменять написание программного кода его автоматической генерацией на основе формального описания модели системы. В связи с тем, что описание моделей систем при этом выполняется в виде различного рода диаграмм, такой подход также называют визуальным проектированием, и «программированием без про», -. -подход начал активно развиваться, начиная с 80-х годов. Его основой является универсальный язык моделирования UML (Unified Modeling Language), который используется в различных инструментальных средах для описания моделей систем. Работы многочисленных исследователей в области развития агентноориентированного программирования и реализации аналогичного подхода показали необходимость разработки специфической модификации языка UML. В связи с
UML
объектом активных исследований.
Применительно к обобщенному представлению архитектуры прикладных MAC в виде трех подсистем такой язык непосредственно предназначается для разработки подсистем второго типа, т.е. для описания моделей поведения сообщества агентов. При этом полагается, что разработка подсистем первого типа может выполняться традиционным образом. Это, в частности, означает, что для описания их моделей можно использовать язык UML. Для разработки подсистем третьего типа, , , .
Такой же подход, в котором для формирования платформы агентов предлагаются готовые решения, а разработка моделей поведения агентов выполняется с помощью визуального проектирования, в течение последних девяти лет развивается в СПИИРАН. В последующих разделах статьи приводится краткое описание возможностей разработанных к настоящему времени версий платформы агентов, языка описания моделей MAC ASML (Agent-based System Modeling Language) и основанной на этом языке инструментальной среды MASDK (Multi Agent System Development Kit), предназначенной для разработки прикладных MAC.
P2P платформа агентов. Для разработки подсистем третьего типа, т.е. для реализации платформы агентов предлагается использовать готовую программно-реализованную компоненту, «P2P Платформу агентов». Эта платформа по отношению к агентам обеспечивает выполнение следующих основных функций и сер-
висов. Она обеспечивает взаимодействие агентов с внешней средой, управляет жизненным циклом агентов, а именно - управляет созданием и запуском, остановом и удалением агентов, предоставляет агентам сервисы, обеспечивающие их , , -правку и получение сообщений. Таким образом, платформа агентов обеспечивает -
свойств поведения MAC, перечисленных во введении. В частности, открытость MAC проявляется в том, что в зависимости от складывающейся ситуации в окружающей среде платформа агентов обеспечивает создание новых агентов, предоставляющих интересы новых сущностей внешнего окружения, удаление старых агентов, а также возможность установления новых и удаление старых связей между агентами при изменении состава сообщества агентов. Свойство взаимодействия проявляется в том, что платформа предоставляет агентам возможность обмени.
,
« » .
платформы включает определение «P2P» (peer-to-peer). Суть этой возможности в отличии от большинства других реализаций платформ агентов состоит в том, что при разработке распределенных систем среда функционирования агентов формируется на основе множества экземпляров платформы агентов, установленных на разных вычислительных устройствах. При этом регистрация агентов, необходимая для обеспечения сервисов поиска и взаимодействия агентов, выполняется локально, т.е., агенты регистрируются на той платформе, на которой они функционируют. Таким образом, в разрабатываемых приложениях могут полностью отсутство-
- , .
Платформа агентов является проблемно независимой компонентной. В связи с этим она только предоставляет функциональные возможности для реализации ,
систем. На проблемно ориентированном уровне такие свойства должны описываться в подсистемах второго типа, т.е. в моделях поведения агентов, описание которых выполняется на языке ASML с помощью среды MASDK.
. MASDK
обеспечивает визуальное проектирование моделей MAC. Используемый при этом язык описания моделей MAC является развитием одной из наиболее известных и популярных методологий разработки MAC, методологии GAIA [2]. Полное сопоставление языка ASML с методологией GAIA, с описанием реализованных в языке возможностей по развитию этой методологии, приводится в работе [3]. В частно, . прикладных систем выполняется как на архитектурном уровне, так и на детальном уровне. На архитектурном уровне в модели описываются классы агентов, их роли и сценарии поведения классов агентов для выполнения этих ролей, схемы и протоколы взаимодействия классов агентов, а также онтология предметной области. На детальном уровне выполняется спецификация классов агентов и сценариев их поведения в терминах модельных параметров и переменных.
Архитектуру агентов, описываемых с помощью языка ASML, можно пред. 2. . Агент каждого класса может исполнять одну или несколько ролей. Описание модели классов агентов включает описание правил и ситуаций, при срабатывании/возникновении которых инициируется выполнение соответствующих ролей . -вующий сценарий поведения. Описание сценариев поведения состоит в описании совокупности действий агентов и порядка их выполнения. Агенты одного класса , .
Раздел I. Мультиагентные системы и технологии
Рис. 2. Абстрактная архитектура агента
На основе модели МАС, описываемой в языке А8МЬ, автоматически генерируется программный код, описывающий проблемно-ориентированное поведение классов агентов МАС. Генерируемый код интегрируется с готовой программной компонентой, «ядром агента». Эта компонента является инвариантной по отношению к проблемно-ориентированной модели поведения класса агентов. Она обеспечивает взаимодействие агента с платформой, и реализует базовый механизм (который иначе называется «движком»), который управляет исполнением описываемых в модели сценариев поведения агента.
Сценарии поведения классов агентов состоят из действий, которые в модели МАС описываются на вербальном (концептуальном) уровне и специфицируются на этапе детального проектирования в терминах модельных переменных и параметров. В связи с этим сгенерированные библиотеки программных классов, описывающих действия классов агентов, содержат только наименования методов, со, .
(тела методов) разрабатываются обычным образом. Такой подход, с одной сторо-,
классов агентов за счет разработки или использования (подключения) произвольных, сколь угодно сложных процедур и/или программных компонент, реализующих действия классов агентов. С другой стороны, он позволяет сохранять полное соответствие модели МАС и программного кода классов агентов в процессе итеративной разработки прикладных систем, в течение которой как модель МАС, так и дополнительно разрабатываемый программный код могут быть подвержены мно-.
Результатом разработки прикладной МАС являются библиотеки, реализующие описание поведения и взаимодействия классов агентов. Они используются платформой агентов в процессе функционирования МАС для создания необходимых экземпляров агентов.
Главное отличие языка А8МЬ, обеспечивающее по сравнению с языком иМЬ более подходящие выразительные возможности для описания моделей МАС, состоит в следующем. Язык А8МЬ позволяет описывать динамические аспекты поведения класса агентов. В частности, разработанный язык позволяет описывать схемы и протоколы взаимодействия классов агентов. Протоколы взаимодействия «являются связанными» с определенными сценариями поведения классов агентов. Связь протоколов со сценариями поведения состоит в том, что сценарии поведения предусматривают определенный набор действий, выполнение которых влечет
, -
, , . язык ASML при описании моделей MAC обеспечивает полное соответствие описания сценариев поведения агентов с описанием связанных с ними протоколами .
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Bergenti F., Gleizes M.P., Zambonelli F. Methodologies and Software Engineering for Agent Systems, Kluwer Academic Publishers, 2004.
2. Zambonelli F., Jennings N., and Wooldridge M. Developing Multiagent systems: The GAIA methodology. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 12(3). - 2003.
- P. 417-470.
3. Gorodetsky V., Karsaev O., Samoylov V., Konushy V. Support for Analysis, Design and Implementation Stages with MASDK // LNCS 5386. 2009. - P. 272-287.
Кареаев Олег Владиславович
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН.
E-mail: ok@iias.spb.su.
199178, . - , 14 , . 39.
Тел.: 88123233570.
Конюший Виктор Григорьевич
E-mail: kvg@iias.spb.su.
Самойлов Владимир Владимирович
E-mail: samovl@iias.spb.su
Karsaev Oleg Vladislavovich
Saint-Petersburg Institute for Informatics and Automation RAS.
E-mail: ok@iias.spb.su.
39, 14 liniya, St. Petersburg, 199178, Russia.
Phone: 88123233570.
Konushy Victor Grigorievich
E-mail: kvg@iias.spb.su.
Samoylov Vladimir Vladimirovich
E-mail: samovl@iias.spb.su.
УДК 004.89
АЛ. Смирнов, Т.Н. Левашова, Н.Г. Шилов
КОНТЕКСТНО-ЗАВИСИМАЯ САМООРГАНИЗАЦИЯ РЕСУРСОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СРЕДЫ ПРИ СОВМЕСТНЫХ ДЕЙСТВИЯХ*
Цепью исследований является разработка концепции самоорганизации ресурсов интеллектуальной среды в соответствии с контекстом текущей ситуации, имеющей место . - -туры самоорганизующейся интеллектуальной среды и протокола самоорганизации ресурсов среды.
Интеллектуальная среда; сервис-ориентированная архитектура; протокол самоор-.
* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проекты № 08-07-00264, 09-07-00436 и № 09-07-12111) и Президиума РАН (программа 14, проект № 213).
