Analysis and design of multiagent systems using MAS-CommonKADS

This article proposes an agent-oriented methodology called MAS-CommonKADS and develops a case study. This methodology extends the knowledge engineering methodology CommonKADSwith techniquesfrom objectoriented and protocol engineering methodologies. The methodology consists of the development of seven models: Agent Model, that describes the characteristics of each agent; Task Model, that describes the tasks that the agents carry out; Expertise Model, that describes the knowledge needed by the agents to achieve their goals; Organisation Model, that describes the structural relationships between agents (software agents and/or human agents); Coordination Model, that describes the dynamic relationships between software agents; Communication Model, that describes the dynamic relationships between human agents and their respective personal assistant software agents; and Design Model, that refines the previous models and determines the most suitable agent architecture for each agent, and the requirements of the agent network

A survey of agent-oriented methodologies

This article introduces the current agent-oriented methodologies. It discusses what approaches have been followed (mainly extending existing object oriented and knowledge engineering methodologies), the suitability of these approaches for agent modelling, and some conclusions drawn from the survey

Achieving Multiagent Organisation by Organising Agent Experience

There are two contrary types of approaches to multiagent design and modelling, each having its specific shortcomings: first, top-down (normative) approaches that emphasise social level control; and second, bottom-up (constructivist) approaches that emphasise agent autonomy. This paper introduces a "middle way" between these two types. A novel social reasoning architecture called INFFRA is described that integrates normative and constructivist properties. This architecture is based on the sociological concepts of frame and framing and focuses on the cognitive processing of social and organisational knowledge. It is presented at a conceptual level, and first suggestions are made as to its concrete implementation, as well as comments on open problems that we find challenging for our future research

Verteilte Simulation dynamischer Materialversorungsprozesse der Montage in Produktionsverbünden

Der starke Wettbewerbsdruck führt zu neuen Anforderungen an die Dynamik in den Unternehmen. Sie müssen den täglichen Schwankungen in Absatzmenge und langfristigen Produktänderungen standhalten. So liegt die Materialversorgung nicht mehr in der Hand eines einzelnen Unternehmens, sondern die Leistungsfähigkeit wird durch das Zusammenspiel von Zulieferant, Transportunternehmer und Finalproduzent bestimmt. Im Hinblick auf die verteilte Leistungserstellung im Materialversorgungsprozeß sind neue Simulationskonzepte erforderlich. In dieser Arbeit wurde ein verteilter Ansatz zur Simulation des Materialversorgungsprozesses entwickelt. Der Vorteil dieses Ansatzes liegt darin, daß er bestehende Simulationssysteme und -modelle bei den Partnern integriert und so keine weiteren Modellierungsarbeiten und Schulungen durchgeführt werden müssen. Aufbau und Dimensionierung eines Materialversorgungsverbundes erfolgen dezentral bei den Partnern, während die Auswirkung für den Verbund und die Bedeutung für die einzelnen Ziele gemeinsam in der Simulation gemessen werden kann. Zur Kommunikation zwischen den Simulations- und Experimentiersystemen sind Standards für den Nachrichtenaustausch definiert und ein Schnittstellenmodell zur Verfügung gestellt worden, das alle zur Kommunikation relevanten Daten enthält. Das entwickelte System setzt sich dafür aus vier Grundtypen zusammen, die über ein Rechnernetz verknüpft sind. Dazu gehören Ressourcen, Verbraucher, Broker und Beobachter. Jedes dieser Subsysteme wurde in zwei Ebenen gegliedert: Ausführungssystem und Informationssystem. Im Ausführungssystem läuft der physische Materialfluß ab, der in der Wirklichkeit dem Materialversorgungsprozeß entspricht. Auftrags-, Kenn- und Faktordaten sowie Nachrichten zur Versuchsplanung werden zwischen den Informationssystemen ausgetauscht. Für die Kopplung dieser Subsysteme wurde auf die High Level Architecture (HLA) zurückgegriffen. Die High Level Architecture (HLA) erlaubt die Teilnahme unterschiedlicher Beteiligter an einer Simulation und stellt die dafür notwendigen Synchronisationsmechanismen zur Verfügung. Basierend auf dieser Plattform wurden die Basisklassen für eine Kopplung in der Versorgungsdomäne entwickelt Die Steuerung der Materialversorgung erfolgt dezentral im Zusammenspiel zwischen Broker, Verbraucher und Ressourcen. Hierfür ist ein Verhandlungsschema auf Basis der Koordinationssprache COOL entworfen worden. Um den Verbrauchern bzw. Ressourcen in den Verhandlungen ein Bewertungsschema in die Hand zu geben, wurden die Agenten mit einer fuzzy-logischen Regelbasis ausgestattet. Dadurch ist es den Agenten möglich, zu jeder Zeit ihren spezifischen Verhandlungswert zu bestimmen. Broker erfüllen hier die Aufgabe, Ressourcen bzw. Verbrauchern eine große Auswahl an Verhandlungspartnern zu präsentieren. Die Ergebnisse der Simulation eines Versorgungsprozesses in der Automobilindustrie zeigen, daß die Koordination durch diese Vorgehensweise verbessert werden kann

Evolutionary Learning of Goal-Driven Multi-agent Communication

Multi-agent systems are a common paradigm for building distributed systems in different domains such as networking, health care, swarm sensing, robotics, and transportation. Systems are usually designed or adjusted in order to reflect the performance trade-offs made according to the characteristics of the mission requirement. Research has acknowledged the crucial role that communication plays in solving many performance problems. Conversely, research efforts that address communication decisions are usually designed and evaluated with respect to a single predetermined performance goal. This work introduces Goal-Driven Communication, where communication in a multi-agent system is determined according to flexible performance goals. This work proposes an evolutionary approach that, given a performance goal, produces a communication strategy that can improve a multi-agent system's performance with respect to the desired goal. The evolved strategy determines what, when, and to whom the agents communicate. The proposed approach further enables tuning the trade-off between the performance goal and communication cost, to produce a strategy that achieves a good balance between the two objectives, according the system designer's needs

Capturing And Modeling Coordination Knowledge For Multi-Agent Systems

this paper we focus on the solutions we are providing for the outer layer of the architecture. They are embedded into a domain independent COOrdination Lan3 guage (COOL) that provides services for defining distributed agent configurations, managing communication, defining and managing structured interactions amongst agents, external software integration and in context acquisition and debugging of coordination knowledge. As these solutions impact on the way agents manage change by information distribution and conflict resolution, we also address these aspects showing how the coordination service supports these tasks. The paper is structured as follows. In section 2 we review the work in Distributed Artificial Intelligence from several perspectives and define our research goals. As the subsequent presentation of our tools is carried out in the context of our main application, the agent-based integration of the supply chain of manufacturing enterprises, we continue in section 3 with presenting this application domain. Section 4 deals with the main subject of the paper, the components of the coordination language. We illustrate the language throughout with examples from the supply chain. Section 5 then deals with the coordination knowledge acquisition service that allows users to extend and debug coordination knowledge on-line. To show how the coordination system is integrated with other reasoning tasks in the Agent Building Shell, in section 6 we review two other services of the architecture that make use of the coordination framework, cooperative information distribution and cooperative conflict management. In the end, we discuss some related approaches and provide concluding remarks