A platform-independent domain-specific modeling language for multiagent systems

Associated with the increasing acceptance of agent-based computing as a novel software engineering paradigm, recently a lot of research addresses the development of suitable techniques to support the agent-oriented software development. The state-of-the-art in agent-based software development is to (i) design the agent systems basing on an agent-based methodology and (ii) take the resulting design artifact as a base to manually implement the agent system using existing agent-oriented programming languages or general purpose languages like Java. Apart from failures made when manually transform an abstract specification into a concrete implementation, the gap between design and implementation may also result in the divergence of design and implementation. The framework discussed in this dissertation presents a platform-independent domain-specific modeling language for MASs called Dsml4MAS that allows modeling agent systems in a platform-independent and graphical manner. Apart from the abstract design, Dsml4MAS also allows to automatically (i) check the generated design artifacts against a formal semantic specification to guarantee the well-formedness of the design and (ii) translate the abstract specification into a concrete implementation. Taking both together, Dsml4MAS ensures that for any well-formed design, an associated implementation will be generated closing the gap between design and code.Aufgrund wachsender Akzeptanz von Agentensystemen zur Behandlung komplexer Problemstellungen wird der Schwerpunkt auf dem Gebiet der agentenorientierten Softwareentwicklung vor allem auf die Erforschung von geeignetem Entwicklungswerkzeugen gesetzt. Stand der Forschung ist es dabei das Agentendesign mittels einer Agentenmethodologie zu spezifizieren und die resultierenden Artefakte als Grundlage zur manuellen Programmierung zu verwenden. Fehler, die bei dieser manuellen Überführung entstehen, machen insbesondere das abstrakte Design weniger nützlich in Hinsicht auf die Nachhaltigkeit der entwickelten Softwareapplikation. Das in dieser Dissertation diskutierte Rahmenwerk erörtert eine plattformunabhängige domänenspezifische Modellierungssprache für Multiagentensysteme namens Dsml4MAS. Dsml4MAS erlaubt es Agentensysteme auf eine plattformunabhängige und graphische Art und Weise darzustellen. Die Modellierungssprache umfasst (i) eine abstrakte Syntax, die das Vokabular der Sprache definiert, (ii) eine konkrete Syntax, die die graphische Darstellung spezifiziert sowie (iii) eine formale Semantik, die dem Vokabular eine präzise Bedeutung gibt. Dsml4MAS ist Bestandteil einer (semi-automatischen) Methodologie, die es (i) erlaubt die abstrakte Spezifikation schrittweise bis hin zur konkreten Implementierung zu konkretisieren und (ii) die Interoperabilität zu alternativen Softwareparadigmen wie z.B. Dienstorientierte Architekturen zu gewährleisten

A model-driven framework for engineering multiagent systems

This dissertation presents the Bochica framework for Agent-Oriented Software Engineering (AOSE). The framework’s task in the software development process is (i) to capture the design decisions for a system under consideration on a platform-independent level of abstraction and (ii) to project this design to a target platform. Bochica goes beyond the state-of-the-art in AOSE as it combines the benefits of a platform-independent approach with the possibility to address concepts of custom application domains and execution environments. Several extension interfaces are specified to enable the customization of the underlying modeling language to the engineer’s needs. Bochica is accompanied by an iterative adaptation process to gradually incorporate extensions. Conceptual mappings for projecting Bochica models to executable code are specified. In order to enable Bochica for modeling agents that inhabit semantically-enhanced virtual worlds, an according extension model is proposed. Finally, a model-driven reverse engineering approach for lifting the underlying design of already implemented Multiagent System (MAS) to the platform-independent layer is introduced. The framework has been successfully evaluated for designing intelligent agents that operate a virtual production line as well as for extracting the underlying design of an already implemented MAS. The evaluation results show that the Bochica approach to AOSE contributes to overcome the gap between design and code.Diese Arbeit präsentiert das Bochica Rahmenwerk für agentenorientierte Softwareentwicklung. Die Aufgabe des Rahmenwerks ist es, die Designentscheidungen für ein IT-System auf einer plattformunabhängigen Ebene festzuhalten und auf eine Zielplattform abzubilden. Bochica erweitert den Stand der Wissenschaft der agentenorientierten Softwareentwicklung durch die Kombination von plattformunabhängigen und plattformspezifischen Eigenschaften. Zu diesem Zweck werden konzeptionelle Schnittstellen für die Anpassung an benutzerspezifische Anwendungsdomänen und Ausführungsumgebungen spezifiziert. Ein iterativer Adaptionsprozess ermöglicht die schrittweise Integration von neuen Konzepten. Für die Projektion von Bochica-Modellen auf eine Agentenplattform werden entsprechende Abbildungsregeln spezifiziert. Um das Bochica Rahmenwerk für die Modellierung von Agenten in semantisch annotierten virtuellen Welten anzupassen wird eine entsprechende Erweiterung eingeführt. Abschließend wird ein modellgetriebener Ansatz für die Extraktion des zugrundeliegenden Designs eines bereits implementierten Agentensystems auf die platformunabhängige Ebene vorgestellt. Bochica wurde in zwei Fallstudien für die Modellierung von Agenten in einer virtuelle Fabrikumgebung und die Extraktion des Designs eines bereits implementierten Agentensystems evaluiert. Die Evaluierungsergebnisse zeigen, daß das Rahmenwerk die Lücke zwischen einem plattformunabhängigen agentenorientiertem Design und der Zielplattform effektiv verringert

Interactive Multiagent Adaptation of Individual Classification Models for Decision Support

An essential prerequisite for informed decision-making of intelligent agents is direct access to empirical knowledge for situation assessment. This contribution introduces an agent-oriented knowledge management framework for learning agents facing impediments in self-contained acquisition of classification models. The framework enables the emergence of dynamic knowledge networks among benevolent agents forming a community of practice in open multiagent systems. Agents in an advisee role are enabled to pinpoint learning impediments in terms of critical training cases and to engage in a goal-directed discourse with an advisor panel to overcome identified issues. The advisors provide arguments supporting and hence explaining those critical cases. Using such input as additional background knowledge, advisees can adapt their models in iterative relearning organized as a search through model space. An extensive empirical evaluation in two real-world domains validates the presented approach