A model-driven framework for engineering multiagent systems

This dissertation presents the Bochica framework for Agent-Oriented Software Engineering (AOSE). The framework’s task in the software development process is (i) to capture the design decisions for a system under consideration on a platform-independent level of abstraction and (ii) to project this design to a target platform. Bochica goes beyond the state-of-the-art in AOSE as it combines the benefits of a platform-independent approach with the possibility to address concepts of custom application domains and execution environments. Several extension interfaces are specified to enable the customization of the underlying modeling language to the engineer’s needs. Bochica is accompanied by an iterative adaptation process to gradually incorporate extensions. Conceptual mappings for projecting Bochica models to executable code are specified. In order to enable Bochica for modeling agents that inhabit semantically-enhanced virtual worlds, an according extension model is proposed. Finally, a model-driven reverse engineering approach for lifting the underlying design of already implemented Multiagent System (MAS) to the platform-independent layer is introduced. The framework has been successfully evaluated for designing intelligent agents that operate a virtual production line as well as for extracting the underlying design of an already implemented MAS. The evaluation results show that the Bochica approach to AOSE contributes to overcome the gap between design and code.Diese Arbeit präsentiert das Bochica Rahmenwerk für agentenorientierte Softwareentwicklung. Die Aufgabe des Rahmenwerks ist es, die Designentscheidungen für ein IT-System auf einer plattformunabhängigen Ebene festzuhalten und auf eine Zielplattform abzubilden. Bochica erweitert den Stand der Wissenschaft der agentenorientierten Softwareentwicklung durch die Kombination von plattformunabhängigen und plattformspezifischen Eigenschaften. Zu diesem Zweck werden konzeptionelle Schnittstellen für die Anpassung an benutzerspezifische Anwendungsdomänen und Ausführungsumgebungen spezifiziert. Ein iterativer Adaptionsprozess ermöglicht die schrittweise Integration von neuen Konzepten. Für die Projektion von Bochica-Modellen auf eine Agentenplattform werden entsprechende Abbildungsregeln spezifiziert. Um das Bochica Rahmenwerk für die Modellierung von Agenten in semantisch annotierten virtuellen Welten anzupassen wird eine entsprechende Erweiterung eingeführt. Abschließend wird ein modellgetriebener Ansatz für die Extraktion des zugrundeliegenden Designs eines bereits implementierten Agentensystems auf die platformunabhängige Ebene vorgestellt. Bochica wurde in zwei Fallstudien für die Modellierung von Agenten in einer virtuelle Fabrikumgebung und die Extraktion des Designs eines bereits implementierten Agentensystems evaluiert. Die Evaluierungsergebnisse zeigen, daß das Rahmenwerk die Lücke zwischen einem plattformunabhängigen agentenorientiertem Design und der Zielplattform effektiv verringert

Plan Acquisition Through Intentional Learning in BDI Multi-Agent Systems

Multi-Agent Systems (MAS), a technique emanating from Distributed Artificial Intelligence, is a suitable technique to study complex systems. They make it possible to represent and simulate both elements and interrelations of systems in a variety of domains. The most commonly used approach to develop the individual components (agents) within MAS is reactive agency. However, other architectures, like cognitive agents, enable richer behaviours and interactions to be captured and modelled. The well-known Belief-Desire-Intentions architecture (BDI) is a robust approach to develop cognitive agents and it can emulate aspects of autonomous behaviour and is thus a promising tool to simulate social systems. Machine Learning has been applied to improve the behaviour of agents both individually or collectively. However, the original BDI model of agency, is lacking learning as part of its core functionalities. To cope with learning, the BDI agency has been extended by Intentional Learning (IL) operating at three levels: belief adjustment, plan selection, and plan acquisition. The latter makes it possible to increase the agent’s catalogue of skills by generating new procedural knowledge to be used onwards. The main contributions of this thesis are: a) the development of IL in a fully-fledged BDI framework at the plan acquisition level, b) extending IL from the single-agent case to the collective perspective; and c) a novel framework that melts reactive and BDI agents through integrating both MAS and Agent-Based Modelling approaches, it allows the configuration of diverse domains and environments. Learning is demonstrated in a test-bed environment to acquire a set of plans that drive the agent to exhibit behaviours such as target-searching and left-handed wall-following. Learning in both decision strata, single and collective, is tested in a more challenging and socially relevant environment: the Disaster-Rescue problem

Ein modellgetriebenes Rahmenwerk für die Entwicklung von Multiagentensystemen

This dissertation presents the Bochica framework for Agent-Oriented Software Engineering (AOSE). The framework’s task in the software development process is (i) to capture the design decisions for a system under consideration on a platform-independent level of abstraction and (ii) to project this design to a target platform. Bochica goes beyond the state-of-the-art in AOSE as it combines the benefits of a platform-independent approach with the possibility to address concepts of custom application domains and execution environments. Several extension interfaces are specified to enable the customization of the underlying modeling language to the engineer’s needs. Bochica is accompanied by an iterative adaptation process to gradually incorporate extensions. Conceptual mappings for projecting Bochica models to executable code are specified. In order to enable Bochica for modeling agents that inhabit semantically-enhanced virtual worlds, an according extension model is proposed. Finally, a model-driven reverse engineering approach for lifting the underlying design of already implemented Multiagent System (MAS) to the platform-independent layer is introduced. The framework has been successfully evaluated for designing intelligent agents that operate a virtual production line as well as for extracting the underlying design of an already implemented MAS. The evaluation results show that the Bochica approach to AOSE contributes to overcome the gap between design and code.Diese Arbeit präsentiert das Bochica Rahmenwerk für agentenorientierte Softwareentwicklung. Die Aufgabe des Rahmenwerks ist es, die Designentscheidungen für ein IT-System auf einer plattformunabhängigen Ebene festzuhalten und auf eine Zielplattform abzubilden. Bochica erweitert den Stand der Wissenschaft der agentenorientierten Softwareentwicklung durch die Kombination von plattformunabhängigen und plattformspezifischen Eigenschaften. Zu diesem Zweck werden konzeptionelle Schnittstellen für die Anpassung an benutzerspezifische Anwendungsdomänen und Ausführungsumgebungen spezifiziert. Ein iterativer Adaptionsprozess ermöglicht die schrittweise Integration von neuen Konzepten. Für die Projektion von Bochica-Modellen auf eine Agentenplattform werden entsprechende Abbildungsregeln spezifiziert. Um das Bochica Rahmenwerk für die Modellierung von Agenten in semantisch annotierten virtuellen Welten anzupassen wird eine entsprechende Erweiterung eingeführt. Abschließend wird ein modellgetriebener Ansatz für die Extraktion des zugrundeliegenden Designs eines bereits implementierten Agentensystems auf die platformunabhängige Ebene vorgestellt. Bochica wurde in zwei Fallstudien für die Modellierung von Agenten in einer virtuelle Fabrikumgebung und die Extraktion des Designs eines bereits implementierten Agentensystems evaluiert. Die Evaluierungsergebnisse zeigen, daß das Rahmenwerk die Lücke zwischen einem plattformunabhängigen agentenorientiertem Design und der Zielplattform effektiv verringert