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Fusion of Information and Analytics: A Discussion on Potential Methods to Cope with Uncertainty in Complex Environments (Big Data and IoT)
International audienceInformation overload and complexity are core problems to most organizations of today. The advances in networking capabilities have created the conditions of complexity by enabling richer, real-time interactions between and among individuals, objects, systems and organizations. Fusion of Information and Analytics Technologies (FIAT) are key enablers for the design of current and future decision support systems to support prognosis, diagnosis, and prescriptive tasks in such complex environments. Hundreds of methods and technologies exist, and several books have been dedicated to either analytics or information fusion so far. However, very few have discussed the methodological aspects and the need of integrating frameworks for these techniques coming from multiple disciplines. This paper presents a discussion of potential integrating frameworks as well as the development of a computational model to evolve FIAT-based systems capable of meeting the challenges of complex environments such as in Big Data and Internet of Things (IoT)
Automated generation of geometrically-precise and semantically-informed virtual geographic environnements populated with spatially-reasoning agents
La Géo-Simulation Multi-Agent (GSMA) est un paradigme de modélisation et de simulation de phénomènes dynamiques dans une variété de domaines d'applications tels que le domaine du transport, le domaine des télécommunications, le domaine environnemental, etc. La GSMA est utilisée pour étudier et analyser des phénomènes qui mettent en jeu un grand nombre d'acteurs simulés (implémentés par des agents) qui évoluent et interagissent avec une représentation explicite de l'espace qu'on appelle Environnement Géographique Virtuel (EGV). Afin de pouvoir interagir avec son environnement géographique qui peut être dynamique, complexe et étendu (à grande échelle), un agent doit d'abord disposer d'une représentation détaillée de ce dernier. Les EGV classiques se limitent généralement à une représentation géométrique du monde réel laissant de côté les informations topologiques et sémantiques qui le caractérisent. Ceci a pour conséquence d'une part de produire des simulations multi-agents non plausibles, et, d'autre part, de réduire les capacités de raisonnement spatial des agents situés. La planification de chemin est un exemple typique de raisonnement spatial dont un agent pourrait avoir besoin dans une GSMA. Les approches classiques de planification de chemin se limitent à calculer un chemin qui lie deux positions situées dans l'espace et qui soit sans obstacle. Ces approches ne prennent pas en compte les caractéristiques de l'environnement (topologiques et sémantiques), ni celles des agents (types et capacités). Les agents situés ne possèdent donc pas de moyens leur permettant d'acquérir les connaissances nécessaires sur l'environnement virtuel pour pouvoir prendre une décision spatiale informée. Pour répondre à ces limites, nous proposons une nouvelle approche pour générer automatiquement des Environnements Géographiques Virtuels Informés (EGVI) en utilisant les données fournies par les Systèmes d'Information Géographique (SIG) enrichies par des informations sémantiques pour produire des GSMA précises et plus réalistes. De plus, nous présentons un algorithme de planification hiérarchique de chemin qui tire avantage de la description enrichie et optimisée de l'EGVI pour fournir aux agents un chemin qui tient compte à la fois des caractéristiques de leur environnement virtuel et de leurs types et capacités. Finalement, nous proposons une approche pour la gestion des connaissances sur l'environnement virtuel qui vise à supporter la prise de décision informée et le raisonnement spatial des agents situés
Worker-robot cooperation and integration into the manufacturing workcell via the holonic control architecture
Cooperative manufacturing is a new field of research, which addresses new challenges beyond the physical safety of the worker. Those new challenges appear due to the need to connect the worker and the cobot from the informatics point of view in one cooperative workcell. This requires developing an appropriate manufacturing control system, which fits the nature of both the worker and the cobot. Furthermore, the manufacturing control system must be able to understand the production variations, to guide the cooperation between worker and the cobot and adapt with the production variations.Die kooperative Fertigung ist ein neues Forschungsgebiet, das sich neuen Herausforderungen stellt. Diese neuen Herausforderungen ergeben sich aus der Notwendigkeit, den Arbeiter und den Cobot aus der Sicht der Informatik in einem kooperativen Arbeitsplatz zu verbinden. Dies erfordert die Entwicklung eines geeigneten Produktionskontrollsystems, das sowohl der Natur des Arbeiters als auch der des Cobots entspricht. Darüber hinaus muss die Fertigungssteuerung in der Lage sein, die Produktionsschwankungen zu verstehen, um die Zusammenarbeit zwischen Arbeiter und Cobot zu steuern
HIERARCHICAL-GRANULARITY HOLONIC MODELLING
This thesis aims to introduce an agent-based system engineering approach,
named Hierarchical-Granularity Holonic Modelling, to support intelligent
information processing at multiple granularity levels. The focus is especially
on complex hierarchical systems.
Nowadays, due to ever growing complexity of information systems and
processes, there is an increasing need of a simple self-modular computational
model able to manage data and perform information granulation at different
resolutions (i.e., both spatial and temporal). The current literature lacks to
provide such a methodology. To cite a relevant example, the object-oriented
paradigm is suitable for describing a system at a given representation level;
notwithstanding, further design effort is needed if a more synthetical of more
analytical view of the same system is required.
In the literature, the agent paradigm represents a viable solution in complex
systems modelling; in particular, Multi-Agent Systems have been applied with
success in a countless variety of distributed intelligence settings. Current
agent-oriented implementations however suffer from an apparent dichotomy
between agents as intelligent entities and agents\u2019 structures as superimposed
hierarchies of roles within a given organization. The agents\u2019 architectures are
often rigid and require intense re-engineering when the underpinning ontology
is updated to cast new design criteria.
The latest stage in the evolution of modelling frameworks is represented by
Holonic Systems, based on the notion of \u2018holon\u2019 and \u2018holarchy\u2019 (i.e.,
hierarchy of holons). A holon, just like an agent, is an intelligent entity able to
interact with the environment and to take decisions to solve a specific
problem. Contrarily to agent, holon has the noteworthy property of playing the
role of a whole and a part at the same time. This reflects at the organizational
level: holarchy functions first as autonomous wholes in supra-ordination to
their parts, secondly as dependent parts in sub-ordination to controls on higher
levels, and thirdly in coordination with their local environment.
These ideas were originally devised by Arthur Koestler in 1967. Since then,
Holonic Systems have gained more and more credit in various fields such as
Biology, Ecology, Theory of Emergence and Intelligent Manufacturing.
Notwithstanding, with respect to these disciplines, fewer works on Holonic
Systems can be found in the general framework of Artificial and
Computational Intelligence. Moreover, the distance between theoretic models
and actual implementation is still wide open.
In this thesis, starting from the Koestler\u2019s original idea, we devise a novel
agent-inspired model that merges intelligence with the holonic structure at
multiple hierarchical-granularity levels. This is made possible thanks to a rule-based
knowledge recursive representation, which allows the holonic agent to
carry out both operating and learning tasks in a hierarchy of granularity levels.
The proposed model can be directly used in terms of hardware/software
applications. This endows systems and software engineers with a modular and
scalable approach when dealing with complex hierarchical systems. In order
to support our claims, exemplar experiments of our proposal are shown and
prospective implications are commented
Distributed Planning for Self-Organizing Production Systems
Für automatisierte Produktionsanlagen gibt es einen fundamentalen Tradeoff
zwischen Effizienz und Flexibilität. In den meisten Fällen sind die Abläufe
nicht nur durch den physischen Aufbau der Produktionsanlage, sondern auch durch
die spezielle zugeschnittene Programmierung der Anlagensteuerung fest
vorgegeben. Änderungen müssen aufwändig in einer Vielzahl von Systemen
nachgezogen werden. Das macht die Herstellung kleiner Stückzahlen unrentabel.
In dieser Dissertation wird ein Ansatz entwickelt, um eine automatische
Anpassung des Verhaltens von Produktionsanlagen an wechselnde Aufträge und
Rahmenbedingungen zu erreichen. Dabei kommt das Prinzip der Selbstorganisation
durch verteilte Planung zum Einsatz. Die aufeinander aufbauenden Ergebnisse der
Dissertation sind wie folgt:
1. Es wird ein Modell von Produktionsanlagen entwickelt, dass nahtlos von der
detaillierten Betrachtung physikalischer Produktionsprozesse bis hin zu
Lieferbeziehungen zwischen Unternehmen skaliert. Im Vergleich zu
existierenden Modellen von Produktionsanlagen werden weniger limitierende
Annahmen gestellt. In diesem Sinne ist der Modellierungsansatz ein Kandidat
für eine häufig geforderte "Theorie der Produktion".
2. Für die so modellierten Szenarien wird ein Algorithmus zur Optimierung der
nebenläufigen Abläufe entwickelt. Der Algorithmus verbindet Techniken für die
kombinatorische und die kontinuierliche Optimierung: Je nach Detailgrad und
Ausgestaltung des modellierten Szenarios kann der identische Algorithmus
kombinatorische Fertigungsfeinplanung (Scheduling) vornehmen, weltweite
Lieferbeziehungen unter Einbezug von Unsicherheiten und Risiko optimieren und
physikalische Prozesse prädiktiv regeln. Dafür werden Techniken der
Monte-Carlo Baumsuche (die auch bei Deepminds Alpha Go zum Einsatz kommen)
weiterentwickelt. Durch Ausnutzung zusätzlicher Struktur in den Modellen
skaliert der Ansatz auch auf große Szenarien.
3. Der Planungsalgorithmus wird auf die verteilte Optimierung durch unabhängige
Agenten übertragen. Dafür wird die sogenannte "Nutzen-Propagation" als
Koordinations-Mechanismus entwickelt. Diese ist von der Belief-Propagation
zur Inferenz in Probabilistischen Graphischen Modellen inspiriert. Jeder
teilnehmende Agent hat einen lokalen Handlungsraum, in dem er den
Systemzustand beobachten und handelnd eingreifen kann. Die Agenten sind an
der Maximierung der Gesamtwohlfahrt über alle Agenten hinweg interessiert.
Die dafür notwendige Kooperation entsteht über den Austausch von Nachrichten
zwischen benachbarten Agenten. Die Nachrichten beschreiben den erwarteten
Nutzen für ein angenommenes Verhalten im Handlungsraum beider Agenten.
4. Es wird eine Beschreibung der wiederverwendbaren Fähigkeiten von Maschinen
und Anlagen auf Basis formaler Beschreibungslogiken entwickelt. Ausgehend von
den beschriebenen Fähigkeiten, sowie der vorliegenden Aufträge mit ihren
notwendigen Produktionsschritten, werden ausführbare Aktionen abgeleitet. Die
ausführbaren Aktionen, mit wohldefinierten Vorbedingungen und Effekten,
kapseln benötigte Parametrierungen, programmierte Abläufe und die
Synchronisation von Maschinen zur Laufzeit.
Die Ergebnisse zusammenfassend werden Grundlagen für flexible automatisierte
Produktionssysteme geschaffen -- in einer Werkshalle, aber auch über Standorte
und Organisationen verteilt -- welche die ihnen innewohnenden Freiheitsgrade
durch Planung zur Laufzeit und agentenbasierte Koordination gezielt einsetzen
können. Der Bezug zur Praxis wird durch Anwendungsbeispiele hergestellt. Die
Machbarkeit des Ansatzes wurde mit realen Maschinen im Rahmen des EU-Projekts
SkillPro und in einer Simulationsumgebung mit weiteren Szenarien demonstriert
Multi Agent Systems in Logistics: A Literature and State-of-the-art Review
Based on a literature survey, we aim to answer our main question: “How should we plan and execute logistics in supply chains that aim to meet today’s requirements, and how can we support such planning and execution using IT?†Today’s requirements in supply chains include inter-organizational collaboration and more responsive and tailored supply to meet specific demand. Enterprise systems fall short in meeting these requirements The focus of planning and execution systems should move towards an inter-enterprise and event-driven mode. Inter-organizational systems may support planning going from supporting information exchange and henceforth enable synchronized planning within the organizations towards the capability to do network planning based on available information throughout the network. We provide a framework for planning systems, constituting a rich landscape of possible configurations, where the centralized and fully decentralized approaches are two extremes. We define and discuss agent based systems and in particular multi agent systems (MAS). We emphasize the issue of the role of MAS coordination architectures, and then explain that transportation is, next to production, an important domain in which MAS can and actually are applied. However, implementation is not widespread and some implementation issues are explored. In this manner, we conclude that planning problems in transportation have characteristics that comply with the specific capabilities of agent systems. In particular, these systems are capable to deal with inter-organizational and event-driven planning settings, hence meeting today’s requirements in supply chain planning and execution.supply chain;MAS;multi agent systems
A decentralized metaheuristic approach applied to the FMS scheduling problem
La programación de FMS ha sido uno de los temas más populares para los investigadores. Se han entregado varios enfoques para programar los FMS, incluidas las técnicas de simulación y los métodos analíticos. Las metaheurísticas descentralizadas pueden verse como una forma en que la población se divide en varias subpoblaciones, con el objetivo de reducir el tiempo de ejecución y el número de evaluaciones, debido a la separación del espacio de búsqueda. La descentralización es una ruta de investigación prominente en la programación, por lo que el costo de la computación se puede reducir y las soluciones se pueden encontrar más rápido, sin penalizar la función objetivo. En este proyecto, se propone una metaheurística descentralizada en el contexto de un problema de programación flexible del sistema de fabricación. La principal contribución de este proyecto es analizar otros tipos de división del espacio de búsqueda, particularmente aquellos asociados con el diseño físico del FMS. El desempeño del enfoque descentralizado se validará con los puntos de referencia de programación de FMS.FMS scheduling has been one of the most popular topics for researchers. A number of approaches have been delivered to schedule FMSs including simulation techniques and analytical methods. Decentralized metaheuristics can be seen as a way where the population is divided into several subpopulations, aiming to reduce the run time and the numbers of evaluation, due to the separation of the search space. Decentralization is a prominent research path in scheduling so the computing cost can be reduced and solutions can be found faster, without penalizing the objective function. In this project, a decentralized metaheuristic is proposed in the context of a flexible manufacturing system scheduling problem. The main contribution of this project is to analyze other types of search space division, particularly those associated with the physical layout of the FMS. The performance of the decentralized approach will be validated with FMS scheduling benchmarks.Ingeniero (a) IndustrialPregrad
Towards a new methodology for design, modelling, and verification of reconfigurable distributed control systems based on a new extension to the IEC 61499 standard
In order to meet user requirements and system environment changes, reconfigurable control systems must dynamically adapt their structure and behaviour without disrupting system operation. IEC 61499 standard provides limited support for the design and verification of such systems. In fact, handling different reconfiguration scenarios at runtime is difficult since function blocks in IEC 61499 cannot be changed at run-time. Hence, this thesis promotes an IEC 61499 extension called reconfigurable function block (RFB) that increases design readability and smoothly switches to the most appropriate behaviour when a reconfiguration event occurs. To ensure system feasibility after reconfiguration, in addition to the qualitative verification, quantitative verification based on probabilistic model checking is addressed in a new RFBA approach. The latter aims to transform the designed RFB model automatically into a generalised reconfigurable timed net condition/event system model (GRTNCES) using a newly developed environment called RFBTool. The GR-TNCES fits well with RFB and preserves its semantic. Using the probabilistic model checker PRISM, the generated GR-TNCES model is checked using defined properties specified in computation tree logic. As a result, an evaluation of system performance and an estimation of reconfiguration risks are obtained. The RFBA methodology is applied on a distributed power system case study.Dynamische Anforderungen und Umgebungen erfordern rekonfigurierbare Anlagen und Steuerungssysteme. Rekonfiguration ermöglicht es einem System, seine Struktur und sein Verhalten an interne oder externe Änderungen anzupassen. Die Norm IEC 61499 wurde entwickelt, um (verteilte) Steuerungssysteme auf Basis von Funktionsbausteinen zu entwickeln. Sie bietet jedoch wenig Unterstützung für Entwurf und Verifikation. Die Tatsache, dass eine Rekonfiguration das System-Ausführungsmodell verändert, erschwert die Entwicklung in IEC 61499 zusätzlich. Daher schlägt diese Dissertation rekonfigurierbare Funktionsbausteine (RFBs) als Erweiterung der Norm vor. Ein RFB verarbeitet über einen Master-Slave-Automaten Rekonfigurationsereignisse und löst das entsprechende Verhalten aus. Diese Hierarchie trennt das Rekonfigurationsmodell vom Steuerungsmodell und vereinfacht so den Entwurf. Die Funktionalität des Entwurfs muss verifiziert werden, damit die Ausführbarkeit des Systems nach einer Rekonfiguration gewährleistet ist. Hierzu wird das entworfene RFB-Modell automatisch in ein generalised reconfigurable timed net condition/event system übersetzt. Dieses wird mit dem Model-Checker PRISM auf qualitative und quantitative Eigenschaften überprüft. Somit wird eine Bewertung der Systemperformanz und eine Einschätzung der Rekonfigurationsrisiken erreicht. Die RFB-Methodik wurde in einem Softwarewerkzeug umgesetzt und in einer Fallstudie auf ein dezentrales Stromnetz angewendet
Open research issues on multi-models for complex technological systems
Abstract -We are going to report here about state of the art works on multi-models for complex technological systems both from the theoretical and practical point of view. A variety of algorithmic approaches (k-mean, dss, etc.) and applicative domains (wind farms, neurological diseases, etc.) are reported to illustrate the extension of the research area
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