Methodologies for self-organising systems:a SPEM approach

We define ’SPEM fragments’ of five methods for developing self-organising multi-agent systems. Self-organising traffic lights controllers provide an application scenario

Simulation Based Design for Adaptive Multi-Agent Systems: Extensions for the ADELFE methodology

International audienceADELFE is a methodology proposed to help and guide the designer during the development of an Adaptive Multi-Agent System (AMAS). In this paper, we propose extensions to ADELFE in order to facilitate the task of the designer and help him to detect and correct the Non Cooperative Situations that the agent may encounter during its life

Towards adaptive multi-robot systems: self-organization and self-adaptation

Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.This publication is with permission of the rights owner freely accessible due to an Alliance licence and a national licence (funded by the DFG, German Research Foundation) respectively.The development of complex systems ensembles that operate in uncertain environments is a major challenge. The reason for this is that system designers are not able to fully specify the system during specification and development and before it is being deployed. Natural swarm systems enjoy similar characteristics, yet, being self-adaptive and being able to self-organize, these systems show beneficial emergent behaviour. Similar concepts can be extremely helpful for artificial systems, especially when it comes to multi-robot scenarios, which require such solution in order to be applicable to highly uncertain real world application. In this article, we present a comprehensive overview over state-of-the-art solutions in emergent systems, self-organization, self-adaptation, and robotics. We discuss these approaches in the light of a framework for multi-robot systems and identify similarities, differences missing links and open gaps that have to be addressed in order to make this framework possible

Cooperation Protocol Design Method for Repository-based Agent Framework

Tohoku University木下哲

Auto-organisation de fragments pour la conception de processus de développement

Dans le domaine de l'ingénierie du logiciel, plusieurs méthodes ont été conçues, chacune avec ses avantages et ses inconvénients. Même s'il en existe à ce jour de nombreuses, l'expérience a montré que ces méthodes ne sont pas universelles et ne peuvent prévoir toutes les situations possibles. L'évolution actuelle des systèmes impose des modifications de plus en plus rapides et fréquentes de leurs méthodes. Certaines tentatives ont essayé d'unifier des processus de développement et leurs méta-modèles mais se sont révélées infaisables jusqu'à présent. Une autre voie explorée a été de profiter de ces nombreuses méthodes en essayant de combiner leurs caractéristiques particulières. Les travaux sur l'ingénierie des méthodes situationnelles ont cherché plus précisément à permettre la réutilisation de fragments de démarches existantes pour en construire de nouvelles mieux adaptées aux spécificités d'une situation. Cette famille d'approches a l'avantage de préserver les acquis et d'apporter également une certaine flexibilité en fournissant les moyens d'adapter une méthode aux besoins spécifiques d'une situation particulière. C'est dans ce contexte que s'est inscrit mon travail de thèse. Ma contribution dans ce domaine vise à apporter des éléments de réponses pour la conception automatique de processus composé de fragments dont les verrous sont les suivants : (i) comment sélectionner les fragments ; (ii) comment les composer pour obtenir un processus de méthode ; (iii) comment évaluer le résultat de la composition. Une première contribution essentielle de cette thèse est axée sur l'analyse des contraintes et besoins nécessaires à la composition automatique de fragments à savoir la standardisation de fragments, leur sélection et assemblage ainsi que rôle de l'utilisateur avant et pendant la composition. Ces travaux m'ont permis de proposer le système SCoRe (\textit{Self-Combining method fRagments}) qui auto-compose des fragments de méthodes à l'aide d'un système multi-agents adaptatif afin de déterminer un processus adapté et adaptable à des situations spécifiques. Son objectif est, d'une part, d'assister au maximum l'équipe de développement dans la réalisation de son projet, et, d'autre part, de s'adapter aux potentielles évolutions pendant l'exécution du processus composé. Une deuxième contribution réside dans la définition de critères et méthodes pour l'évaluation de processus existants ou résultants de la production du système multi-agent adaptatif SCoRe. L'objectif de ses évaluations est de mesurer les caractéristiques structurelles et les performances des méthodes évaluées.Software systems are becoming more and more complex. A common dilemma faced by software engineers in building complex systems is the lack of method adaptability. In the Software Engineering field, several methods have been created with advantages and drawbacks but the experience shows that existing methods are not universal and cannot answer all situations. The system evolution requires method modifications more rapid and frequent. Some researchers tried to unify metamodel. Another way explored was to take advantage of the different methods by combining their characteristics. The situational method engineering (SME) approaches focus on the in-house construction of methods for systems development which are tuned to specific situations of development projects. My work of thesis is included in this context. My main contribution aims at bringing first answers to the automatic process composition. The issues of the creation of tailored processes are the following: (i) selecting appropriate method components from a repository of reusable method components; (ii) tailoring these method components as appropriate; (iii) integrating these tailored method components to form the new situation-specific method. A first main contribution of this thesis aims at studying the ability to design process and adjust the proposed process according to the characteristics of application domain and users profile. I propose an original system called SCoRe (Self-Combined method fRagments) to automatically build a self-adaptive design process where each fragment is encapsulated in an autonomous agent. On one hand, the goal of SCoRe is to assist the designer in the choice of fragment and therefore in the definition of a process most suitable to the current situation. On the other, its goal is to react dynamically to potential modifications. A second contribution resides in the definition of criteria and methods for evaluating existing processes or processes assembled by SCoRe. The aim of these evaluations is to measure structural characteristics and performance of evaluated methods

An Analysis Architecture for Communications in Multi-agent Systems

Evaluation tools are significant from the Agent Oriented Software Engineering (AOSE) point of view. Defective designs of communications in Multi-agent Systems (MAS) may overload one or several agents, causing a bullying effect on them. Bullying communications have avoidable consequences, as high response times and low quality of service (QoS). Architectures that perform evaluation functionality must include features to measure the bullying activity and QoS, but it is also recommendable that they have reusability and scalability features. Evaluation tools with these features can be applied to a wide range of MAS, while minimizing designer’s effort. This work describes the design of an architecture for communication analysis, and its evolution to a modular version, that can be applied to different types of MAS. Experimentation of both versions shows differences between its executions

Dynamic learning of the environment for eco-citizen behavior

Le développement de villes intelligentes et durables nécessite le déploiement des technologies de l'information et de la communication (ITC) pour garantir de meilleurs services et informations disponibles à tout moment et partout. Comme les dispositifs IoT devenant plus puissants et moins coûteux, la mise en place d'un réseau de capteurs dans un contexte urbain peut être coûteuse. Cette thèse propose une technique pour estimer les informations environnementales manquantes dans des environnements à large échelle. Notre technique permet de fournir des informations alors que les dispositifs ne sont pas disponibles dans une zone de l'environnement non couverte par des capteurs. La contribution de notre proposition est résumée dans les points suivants : - limiter le nombre de dispositifs de détection à déployer dans un environnement urbain ; - l'exploitation de données hétérogènes acquises par des dispositifs intermittents ; - le traitement en temps réel des informations ; - l'auto-calibration du système. Notre proposition utilise l'approche AMAS (Adaptive Multi-Agent System) pour résoudre le problème de l'indisponibilité des informations. Dans cette approche, une exception est considérée comme une situation non coopérative (NCS) qui doit être résolue localement et de manière coopérative. HybridIoT exploite à la fois des informations homogènes (informations du même type) et hétérogènes (informations de différents types ou unités) acquises à partir d'un capteur disponible pour fournir des estimations précises au point de l'environnement où un capteur n'est pas disponible. La technique proposée permet d'estimer des informations environnementales précises dans des conditions de variabilité résultant du contexte d'application urbaine dans lequel le projet est situé, et qui n'ont pas été explorées par les solutions de l'état de l'art : - ouverture : les capteurs peuvent entrer ou sortir du système à tout moment sans qu'aucune configuration particulière soit nécessaire ; - large échelle : le système peut être déployé dans un contexte urbain à large échelle et assurer un fonctionnement correct avec un nombre significatif de dispositifs ; - hétérogénéité : le système traite différents types d'informations sans aucune configuration a priori. Notre proposition ne nécessite aucun paramètre d'entrée ni aucune reconfiguration. Le système peut fonctionner dans des environnements ouverts et dynamiques tels que les villes, où un grand nombre de capteurs peuvent apparaître ou disparaître à tout moment et sans aucun préavis. Nous avons fait différentes expérimentations pour comparer les résultats obtenus à plusieurs techniques standard afin d'évaluer la validité de notre proposition. Nous avons également développé un ensemble de techniques standard pour produire des résultats de base qui seront comparés à ceux obtenus par notre proposition multi-agents.The development of sustainable smart cities requires the deployment of Information and Communication Technology (ICT) to ensure better services and available information at any time and everywhere. As IoT devices become more powerful and low-cost, the implementation of an extensive sensor network for an urban context can be expensive. This thesis proposes a technique for estimating missing environmental information in large scale environments. Our technique enables providing information whereas devices are not available for an area of the environment not covered by sensing devices. The contribution of our proposal is summarized in the following points: * limiting the number of sensing devices to be deployed in an urban environment; * the exploitation of heterogeneous data acquired from intermittent devices; * real-time processing of information; * self-calibration of the system. Our proposal uses the Adaptive Multi-Agent System (AMAS) approach to solve the problem of information unavailability. In this approach, an exception is considered as a Non-Cooperative Situation (NCS) that has to be solved locally and cooperatively. HybridIoT exploits both homogeneous (information of the same type) and heterogeneous information (information of different types or units) acquired from some available sensing device to provide accurate estimates in the point of the environment where a sensing device is not available. The proposed technique enables estimating accurate environmental information under conditions of uncertainty arising from the urban application context in which the project is situated, and which have not been explored by the state-of-the-art solutions: * openness: sensors can enter or leave the system at any time without the need for any reconfiguration; * large scale: the system can be deployed in a large, urban context and ensure correct operation with a significative number of devices; * heterogeneity: the system handles different types of information without any a priori configuration. Our proposal does not require any input parameters or reconfiguration. The system can operate in open, dynamic environments such as cities, where a large number of sensing devices can appear or disappear at any time and without any prior notification. We carried out different experiments to compare the obtained results to various standard techniques to assess the validity of our proposal. We also developed a pipeline of standard techniques to produce baseline results that will be compared to those obtained by our multi-agent proposal