Self-Configuring Socio-Technical Systems: Redesign at Runtime

Modern information systems are becoming more and more socio-technical systems, namely systems composed of human (social) agents and software (technical) systems operating together in a common environment. The structure of such systems has to evolve dynamically in response to the changes of the environment. When new requirements are introduced, when an actor leaves the system or when a new actor comes, the socio-technical structure needs to be redesigned and revised. In this paper, an approach to dynamic reconfiguration of a socio-technical system structure in response to internal or external changes is proposed. The approach is based on planning techniques for generating possible alternative configurations, and local strategies for their evaluation. The reconfiguration mechanism is presented, which makes the socio-technical system self-configuring, and the approach is discussed and analyzed on a simple case study

Embedding smart software agents in resource constrained Internet of Things devices

[ES]Los sistemas de sensorización en combinación con herramientas de tratamiento y gestión inteligente de información, constituyen la base sobre la que se construirán las ciudades y entornos urbanos del futuro. Avanzar en la investigación y desarrollo de estos nuevos escenarios inteligentes, es fundamental a la hora de alcanzar los objetivos de eficiencia, integración, sostenibilidad y calidad de vida de las personas que habitan nuestras ciudades. Para alcanzar estos objetivos, es fundamental indagar en el desarrollo de dispositivos hardware más baratos, precisos e inteligentes que serán la base de los entornos inteligentes del futuro. Debido a las previsiones realizadas para los próximos años, la cantidad de dispositivos conectados a Internet será de hasta 7 dispositivos por cada persona en el planeta. Esta avalancha de dispositivos llevará asociada una avalancha de datos que tendrán que ser manejados y almacenados por los centros de procesamiento de datos. Por todo ello, avanzar en el diseño de herramientas para el procesamiento de datos inteligente, así como en nuevos dispositivos de sensorización, es una tarea de vital importancia para la viabilidad futura de los entornos conectados. Por ello, en este trabajo de tesis doctoral se propone un sistema inteligente basado en agentes embebidos en dispositivos inalámbricos con capacidades reducidas (memoria y capacidad de cómputo limitada), para entornos del Internet de las cosas (IoT) donde sea posible un procesamiento inteligente de datos. En particular, se presenta una novedosa arquitectura multi-agente enfocada a la gestión de los datos generados por los dispositivos IoT, sobre la que construir una capa de servicios adaptada a las diferentes necesidades de los distintos entornos donde será posible desplegar el sistema de sensorización. Con el objetivo de validad el sistema propuesto, se ha diseñado un caso de estudio basado en redes de sensores en un entorno IoT de eficiencia energética a través de la optimización del consumo de batería de una bicicleta eléctrica

Airline workforce scheduling based on multi-agent systems

El trabajo consiste en realizar una programación de horarios para los empleados del servicio al cliente de una aerolínea, junto con el transporte y ruteo de los mismos. Estos problemas son altamente complejos (NP-Hard), por consiguiente, se desarrolló un sistema basado en agentes que permitiera realizar la programación de horarios y simular escenarios inesperados para encontrar una solución eficaz y efectiva. Además, se busca comparar las soluciones de dos métodos diferentes, centralizado y distribuido, junto con la solución actual de la aerolínea, analizando el impacto que cada una de estas genera.This project focuses on the workforce scheduling for an airline's customer service employees, along with their transportation and routing. These problems are highly complex (NP-Hard), therefore, an agent-based system was developed that allowed scheduling and simulating unexpected scenarios to find an efficient and effective solution. In addition, it seeks to compare the solutions of two different methods, centralized and distributed, with the current solution of the airline, analyzing the impact that each of these generates.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Modelado y diseño de Sistemas Multiagente centrados en organizaciones

Esta Tesis de Máster realiza un análisis de los métodos de diseño y modelado de los Sistemas Multiagente Centrados en Organizaciones y de ciertos mecanismos que facilitan la coordinación de los agentes de la organización, proponiendo un modelo formal y un lenguaje de modelado organizativo que integra dichos mecanismos.Esparcia García, S. (2010). Modelado y diseño de Sistemas Multiagente centrados en organizaciones. http://hdl.handle.net/10251/13846Archivo delegad

Dealing with adaptive multi-agent organizations in the gaia methodology

Abstract. Changes and adaptations are always necessary after the deployment of a multiagent system (MAS), as well as of any other type of software systems. Some of these changes may be simply perfective and have local impact only. However, adaptive changes to meet changed situations in the operational environment of the MAS may have global impact on the overall design. In this paper we analyze the issue of continuous design change/adaptation in a MAS organization, and the specific problem of how to properly model/design a MAS so as to make it ready to adaptation. Special attention is paid to the Gaia methodology, whose suitability in dealing with adaptive MAS organization is discussed also with the help of an illustrative application example and analyzed in comparison with a number of different methodologies

Dealing with adaptive multi-agent organizations in the gaia methodology

Abstract. Changes and adaptations are always necessary after the deployment of a multiagent system (MAS), as well as of any other type of software systems. Some of these changes may be simply perfective and have local impact only. However, adaptive changes to meet changed situations in the operational environment of the MAS may have global impact on the overall design. In this paper, we analyze the issue of continuous design change/adaptation in a MAS organization, and the specific problem of how to properly model/design a MAS so as to make it ready to adaptation. Following, the paper focuses on the Gaia methodology and analyzes – also with the help of an illustrative example – its suitability in supporting and facilitating adaptive changes in MASs organizations, and its advantages and limitations with this regard over a number of different agent-oriented methodologies

Sistemas organizativos para la asignación dinámica de recursos computacionales en entornos distribuidos

[ES]Cloud Computing, el conocido paradigma computacional, está emergiendo en los últimos años con gran fuerza. Este paradigma incluye un novedoso modelo de comercialización basado en el pago por uso que ha cambiado radicalmente el modelo de negocio en Internet, lo que ha permitido que las empresas y usuarios individuales puedan alquilar los recursos computacionales que necesitan en cada momento. Este nuevo modelo computacional también ha derivado en que el modelo de producción de estos recursos computacionales evolucione hasta una aproximación cercana al modelo de producción just-in-time, en el que sólo se consumen los recursos necesarios para la producción de los servicios en función de la demanda existente en cada momento, hablándose dentro de este ámbito de elasticidad en los servicios ofertados. Para que esto sea posible, no cabe duda, que una gran cantidad de tecnologías subyacentes han tenido que madurar para dar como resultado un nicho tecnológico con la capacidad para variar los recursos asociados a cada servicio en función de la demanda. Sin embargo, pese a los indudables avances que se han producido a nivel tecnológico, todavía hoy existe una gran capacidad de mejora de estos sistemas. En este sentido, en el marco de esta tesis doctoral se propone el uso de los sistemas multiagente y, especialmente, aquellos basados en modelos organizativos para el control y monitorización de un sistema Cloud Computing. Gracias a esta aproximación, una de las primeras en este campo de investigación, será posible incluir en las plataformas Cloud de nueva generación características derivadas de la Inteligencia Artificial, como son la autonomía, la proactividad y, también, la capacidad de aprendizaje. Para ello se propone un modelo único en su concepción, que permite dotar a la organización de agentes inteligentes con capacidades auto-adaptativas en tiempo de ejecución para entornos abiertos, altamente dinámicos en los que, además, existe un cierto grado de incertidumbre. Así gracias a este modelo, el sistema es capaz de variar los recursos computacionales asociados a cada servicio producido en función de la demanda existe por parte de los usuarios, mediante la auto-adaptación dinámica del propio sistema en su conjunto