MODELING REQUIREMENTS FOR FUTURE: ISSUES AND IMPLEMENTATION CONSIDERATIONS

In this paper, we discuss some requirements for future CASE (Computer Aided Software/Systems Engineering) environments. These requirements include increased modifiability and flexibility as well as support for task and agent models. We claim that they can only be addressed by developing more powerful representation and modeling techniques. As a possible basis for a modeling technique, we propose the GOPRR (Graph-Object-Property-Relationship-Role) data model, which addresses some of these requirements. In addition, a general information architecture for a future CASE environment is outlined. It includes three kinds of models for methodology specification: meta-datamodels, activity (task) models, and agent models. These models are defined using the GOPRR model with some additional concepts for IS development process and agent participation

HOOD : a Higher-Order Object-Oriented Database model and its implementation

Bibliography: pages 133-140.There is no accepted standard for the object-oriented database paradigm at present, which has led to different definitions of features and conformance requirements. HOOD is a Higher-Order Object-Oriented Database system which defines a meta-data model for specifying the requirements of an Object-Oriented Database, which provides uniformity and extensibility. From this specification and by making use of a comprehensive structure system, an exemplar or implementation model is defined. Among the constructs provided by the model are types, instances, objects, values, methods, base types, generic types and metatypes. The mechanisms of instantiation and subtyping allow for relationships between these constructs. Extensibility is provided in the model for types, base types, structures and methods. Uniformity is achieved by defining all constructs as instances and through the use of messages for all operations. There is only one form of object construct which provides persistence and identities. The complex values and extensibility of the model allow it to adapt in order to model the real world instead of adapting the real world to fit the model. We have implemented a subset of the structures and values defined in the model, provided persistence and identities for object, and included the various constructs mentioned above. The method language allows for the specification of methods, the passing of messages, and the use of complex values. The compiler performs type checking and resolution and generates instructions for an abstract machine which manipulates the database

GEMAS : un environnement de développement d'applications basées sur les systèmes multi-agents hétérogènes

Les agents et les systèmes multi-agents hétérogènes (SMA) représentent l'approche logicielle du futur pour une grande partie de la communauté informatique. Ils sont bien adaptés aux applications d'aujourd'hui qui sont de plus en plus complexes, distribuées et hétérogènes. Avec ces caractéristiques, ils représentent une architecture intéressante pour des systèmes intelligents. Les SMA sont un domaine de recherche très actif. Bien que les agents et les SMA représentent une approche très prometteuse, leurs caractéristiques intrinsèques comme la complexité, l'hétérogénéité et la distribution, en font des systèmes difficiles à analyser, à concevoir et à réaliser. Plusieurs défis de taille restent à résoudre, comme l'intégration systématique d'agents hétérogènes, le développement d'outils génériques réutilisables, la définition de méthodologies de conception et le raisonnement avec des connaissances incomplètes, incertaines et contradictoires. D'un autre côté, les véhicules autonomes sont un domaine très populaire en intelligence artificielle, car ils représentent un défi tant au niveau du matériel qu'au niveau du système logiciel qui les contrôle. L'architecture logicielle des SMA est une approche intéressante pour ce type d'application. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse proposent, conçoivent et réalisent un modèle générique d'agent nommé GAM ( Generic Agent Model ) et un environnement générique de développement de SMA hétérogènes nommé GEMAS ( Generic Environment for Multi-Agent Systems ). Ils solutionnent les problèmes d'intégration d'agents hétérogènes et de manque d'outils génériques et réutilisables de développement de SMA. Afin de valider le modèle GAM et l'environnement GEMAS, un nouveau modèle de pilote pour véhicule autonome basé sur les SMA hétérogènes a été conçu et réalisé à l'aide des agents issus du modèle GAM et de l'environnement GEMAS