Agent Based Markov Chain for Job Shop Scheduling and Control: Review of the Modeling Technigue

ABSTRACT Owing to its impact on the industrial economy, the job shop scheduler and controller are vital algorithms for modern manufacturing processes. This paper is concerned with the review of the modeling of agent based markov chain for job shop scheduling and control. The work adopts an alternative view on job-shop scheduling problem where each resource is equipped with adaptive agent that, independent of other agents makes job dispatching decision based on its local view of the plant. Given the fact that agent based modeling is proven to be an effective way of modeling complex systems that are not easy to characterize analytically, this work is focused on addressing the JSP by developing an agent based model in which all information of the dynamics of the model is formulated as a Markov chain

Development of Agent-Based Simulation Models for Software Evolution

Software ist ein Bestandteil des alltäglichen Lebens für uns geworden. Dies ist auch mit zunehmenden Anforderungen an die Anpassungsfähigkeit an sich schnell ändernde Umgebungen verbunden. Dieser evolutionäre Prozess der Software wird von einem dem Software Engineering zugehörigen Forschungsbereich, der Softwareevolution, untersucht. Die Änderungen an einer Software über die Zeit werden durch die Arbeit der Entwickler verursacht. Aus diesem Grund stellt das Entwicklerverhalten einen zentralen Bestandteil dar, wenn man die Evolution eines Softwareprojekts analysieren möchte. Für die Analyse realer Projekte steht eine Vielzahl von Open Source Projekten frei zur Verfügung. Für die Simulation von Softwareprojekten benutzen wir Multiagentensysteme, da wir damit das Verhalten der Entwickler detailliert beschrieben können. In dieser Dissertation entwickeln wir mehrere, aufeinander aufbauende, agentenbasierte Modelle, die unterschiedliche Aspekte der Software Evolution abdecken. Wir beginnen mit einem einfachen Modell ohne Abhängigkeiten zwischen den Agenten, mit dem man allein durch das Entwicklerverhalten das Wachstum eines realen Projekts simulativ reproduzieren kann. Darauffolgende Modelle wurden um weitere Agenten, zum Beispiel unterschiedliche Entwickler-Typen und Fehler, sowie Abhängigkeiten zwischen den Agenten ergänzt. Mit diesen erweiterten Modellen lassen sich unterschiedliche Fragestellungen betreffend Software Evolution simulativ beantworten. Eine dieser Fragen beantwortet zum Beispiel was mit der Software bezüglich ihrer Qualität passiert, wenn der Hauptentwickler das Projekt plötzlich verlässt. Das komplexeste Modell ist in der Lage Software Refactorings zu simulieren und nutzt dazu Graph Transformationen. Die Simulation erzeugt als Ausgabe einen Graphen, der die Software repräsentiert. Als Repräsentant der Software dient der Change-Coupling-Graph, der für die Simulation von Refactorings erweitert wird. Dieser Graph wird in dieser Arbeit als \emph{Softwaregraph} bezeichnet. Um die verschiedenen Modelle zu parametrisieren haben wir unterschiedliche Mining-Werkzeuge entwickelt. Diese Werkzeuge ermöglichen es uns ein Modell mit projektspezifischen Parametern zu instanziieren, ein Modell mit einem Snapshot des analysierten Projektes zu instanziieren oder Transformationsregeln zu parametrisieren, die für die Modellierung von Refactorings benötigt werden. Die Ergebnisse aus drei Fallstudien zeigen unter anderem, dass unser Ansatz agentenbasierte Simulation für die Vorhersage der Evolution von Software Projekten eine geeignete Wahl ist. Des Weiteren konnten wir zeigen, dass mit einer geeigneten Parameterwahl unterschiedliche Wachstumstrends der realen Software simulativ reproduzierbar sind. Die besten Ergebnisse für den simulierten Softwaregraphen erhalten wir, wenn wir die Simulation nach einer initialen Phase mit einem Snapshot der realen Software starten. Die Refactorings betreffend konnten wir zeigen, dass das Modell basierend auf Graph Transformationen anwendbar ist und dass das simulierte Wachstum sich damit leicht verbessern lässt.Software has become a part of everyday life for us. This is also associated with increasing requirements for adaptability to rapidly changing environments. This evolutionary process of software is being studied by a software engineering related research area, called software evolution. The changes to a software over time are caused by the work of the developers. For this reason, the developer contribution behavior is central for analyzing the evolution of a software project. For the analysis of real projects, a variety of open source projects is freely available. For the simulation of software projects, we use multiagent systems because this allows us to describe the behavior of the developers in detail. In this thesis, we develop several successive agent-based models that cover different aspects of software evolution. We start with a simple model with no dependencies between the agents that can simulative reproduce the growth of a real project solely based on the developer’s contribution behavior. Subsequent models were supplemented by additional agents, such as different developer types and bugs, as well as dependencies between the agents. These advanced models can then be used to answer different questions concerning software evolution simulative. For example, one of these questions answers what happens to the software in terms of quality when the core developer suddenly leaves the project. The most complex model can simulate software refactorings based on graph transformations. The simulation output is a graph which represents the software. The representative of the software is the change coupling graph, which is extended for the simulation of refactorings. In this thesis, this graph is denoted as \emph{software graph}. To parameterize these models, we have developed different mining tools. These tools allow us to instantiate a model with project-specific parameters, to instantiate a model with a snapshot of the analyzed project, or to parameterize the transformation rules required to model refactorings. The results of three case studies show, among other things, that our approach to use agent-based simulation is an appropriate choice for predicting the evolution of software projects. Furthermore, we were able to show that different growth trends of the real software can be reproduced simulative with a suitable selection of simulation parameters. The best results for the simulated software graph are obtained when we start the simulation after an initial phase with a snapshot of real software. Regarding refactorings, we were able to show that the model based on graph transformations is applicable and that it can slightly improve the simulated growth

Architecture Agent pour la modélisation et simulation de systèmes complexes multidynamiques (une approche multi-comportementale basée sur le pattern "Agent MVC")

La co-construction et la réutilisation de modèles font l'objet de plusieurs travaux dans le domaine de la simulation. Cependant, dans le domaine plus spécifique de la Simulation Orientée Agent (SOA), nous pouvons constater un manque sur ces deux points malgré un besoin fort de la part des thématiciens. La co-construction est essentielle pour optimiser la mise en commun du savoir de différents experts, mais nous faisons souvent face à des divergences de points de vue. Les méthodologies existantes pour la co-construction en SOA ne permettent qu'un faible niveau de collaboration entre thématiciens durant la phase initiale de modélisation, ainsi qu'entre les des thématiciens avec les modélisateurs ou les modélisateurs-informaticiens... Pour faciliter cette co-construction, nous proposons de suivre une méthodologie de conception favorisant cette collaboration. La réutilisation de modèle octroie un gain de temps significatif, une amélioration du modèle et l'apport de nouvelle connaissance. Les méthodologies en SOA dans ce domaine existent. Cependant, dans le spectre de réutilisation, elles sont souvent limitées au niveau du modèle complet ou de l'agent avec l'impossibilité de "descendre" plus bas. L'expérience de EDMMAS, un cas concret d'un modèle issu de trois réutilisations successives, nous a permis de constater une nouvelle complexité qui découle de la démultiplication des comportements des agents et crée un décalage conséquent entre le modèle opérationnel et le modèle conceptuel. Notre objectif est de promouvoir la réutilisation aussi bien des modèles, que des agents et de leurs comportements.Pour répondre à ces questionnements, nous proposons dans ce manuscrit une manière de codifier et d'intégrer la connaissance provenant de disciplines différentes dans le modèle, tout en utilisant des modules "composables" qui facilitent la réutilisation. Nous proposons (i) une nouvelle architecture Agent (aMVC), appliquée dans un cadre multidynamique (DOM), avec l'appui (ii) d'une approche méthodologique (MMC) basée sur la décomposition et réutilisation des comportements. Cet ensemble de propositions, (i) et (ii), permet de conduire un projet pluridisciplinaire de SOA avec un grand nombre d'acteurs, facilitant la co-construction des modèles grâce à l'instauration de nouvelles synergies entre les différents acteurs participant à la modélisation. Les concepteurs pourront travailler de manière autonome sur leur dynamique et la plateforme fera l'intégration de ces dernières en assurant la cohésion et la robustesse du système. Nos contributions offrent la capacité de créer les briques élémentaires du système de manière indépendante, de les associer et de les combiner pour former des agents, selon des dynamiques conformément à l'approche DOM. Elles permettent ainsi de comparer la logique selon différentes possibilités pour une même dynamique et d'ouvrir la perspective d'étudier un grand nombre d'alternatives de modélisation d'un même système complexe, et de les analyser ensuite à une échelle très fine.Co-building and reuse of models are at the center of several studies in the field of simulation. However, in the more specific field ofMulti-Agent Based Simulation (MABS), there is a lack of methodology to resolve these two issues, despite a strong need by experts.Model co-building is essential to optimize knowledge sharing amongst different experts, but we often face divergent viewpoints. Existing methodologies for the MABS co-building allow only a low level of collaboration among experts during the initial phase of modeling, and between domain experts with modelers or computer scientists... In order to help this co-building, we propose and follow a methodology to facilitate this collaboration. Model reuse can provide significant time savings, improve models quality and offer new knowledge. Some MABS methodologies in this area exist. However, in the spectrum of reuse, they are often limited to a full model s reuse or agent s reuse with the impossibility of reusing smaller parts such as behaviors. The EDMMAS experiment was a concrete case of three successive model reuses. It allowed us to observe new complexity arising from the increase of agents behaviors. This creates a gap between operational model and conceptual model.Our goal is to promote the reuse of models, agents and their behaviors.To answer these questions, we propose in this thesis a new way to codify and integrate knowledge from different disciplines in the model, while using "composable"modules that facilitate reuse.We propose (i) a new agent architecture (aMVC), applied to a multidynamical approach (DOM), with the support (ii) of a methodology (MMC) based on the decompositionand reuse of behaviors.Proposals (i) and (ii) allow us to lead a multidisciplinary MABS project with a large number of actors, helping the co-building of models through the introduction of synergies among the different actors involved in the modeling. They can work independently on their dynamics and the platformwill integrate those, ensuring cohesion and robustness of the system. Our contributions include the ability to create the building blocks of the system independently, associate and combine them to formagents. This allows us to compare possibilities for the same dynamic and open the prospect of studyingmany alternate models of the same complex system, and then analyze at a very fine scale.SAINT DENIS/REUNION-Droit Lettre (974112101) / SudocSudocFranceF