Dynamic Programming on Nominal Graphs

Many optimization problems can be naturally represented as (hyper) graphs, where vertices correspond to variables and edges to tasks, whose cost depends on the values of the adjacent variables. Capitalizing on the structure of the graph, suitable dynamic programming strategies can select certain orders of evaluation of the variables which guarantee to reach both an optimal solution and a minimal size of the tables computed in the optimization process. In this paper we introduce a simple algebraic specification with parallel composition and restriction whose terms up to structural axioms are the graphs mentioned above. In addition, free (unrestricted) vertices are labelled with variables, and the specification includes operations of name permutation with finite support. We show a correspondence between the well-known tree decompositions of graphs and our terms. If an axiom of scope extension is dropped, several (hierarchical) terms actually correspond to the same graph. A suitable graphical structure can be found, corresponding to every hierarchical term. Evaluating such a graphical structure in some target algebra yields a dynamic programming strategy. If the target algebra satisfies the scope extension axiom, then the result does not depend on the particular structure, but only on the original graph. We apply our approach to the parking optimization problem developed in the ASCENS e-mobility case study, in collaboration with Volkswagen. Dynamic programming evaluations are particularly interesting for autonomic systems, where actual behavior often consists of propagating local knowledge to obtain global knowledge and getting it back for local decisions.Comment: In Proceedings GaM 2015, arXiv:1504.0244

ASCENS: Engineering Autonomic Service-Component Ensembles

Today’s developers often face the demanding task of developing software for ensembles: systems with massive numbers of nodes, operating in open and non-deterministic environments with complex interactions, and the need to dynamically adapt to new requirements, technologies or environmental conditions without redeployment and without interruption of the system’s functionality. Conventional development approaches and languages do not provide adequate support for the problems posed by this challenge. The goal of the ASCENS project is to develop a coherent, integrated set of methods and tools to build software for ensembles. To this end we research foundational issues that arise during the development of these kinds of systems, and we build mathematical models that address them. Based on these theories we design a family of languages for engineering ensembles, formal methods that can handle the size, complexity and adaptivity required by ensembles, and software-development methods that provide guidance for developers. In this paper we provide an overview of several research areas of ASCENS: the SOTA approach to ensemble engineering and the underlying formal model called GEM, formal notions of adaptation and awareness, the SCEL language, quantitative analysis of ensembles, and finally software-engineering methods for ensembles

Simulation and statistical model-checking of logic-based multi-agent system models

This thesis presents SALMA (Simulation and Analysis of Logic-Based Multi- Agent Models), a new approach for simulation and statistical model checking of multi-agent system models. Statistical model checking is a relatively new branch of model-based approximative verification methods that help to overcome the well-known scalability problems of exact model checking. In contrast to existing solutions, SALMA specifies the mechanisms of the simulated system by means of logical axioms based upon the well-established situation calculus. Leveraging the resulting first-order logic structure of the system model, the simulation is coupled with a statistical model-checker that uses a first-order variant of time-bounded linear temporal logic (LTL) for describing properties. This is combined with a procedural and process-based language for describing agent behavior. Together, these parts create a very expressive framework for modeling and verification that allows direct fine-grained reasoning about the agents’ interaction with each other and with their (physical) environment. SALMA extends the classical situation calculus and linear temporal logic (LTL) with means to address the specific requirements of multi-agent simulation models. In particular, cyber-physical domains are considered where the agents interact with their physical environment. Among other things, the thesis describes a generic situation calculus axiomatization that encompasses sensing and information transfer in multi agent systems, for instance sensor measurements or inter-agent messages. The proposed model explicitly accounts for real-time constraints and stochastic effects that are inevitable in cyber-physical systems. In order to make SALMA’s statistical model checking facilities usable also for more complex problems, a mechanism for the efficient on-the-fly evaluation of first-order LTL properties was developed. In particular, the presented algorithm uses an interval-based representation of the formula evaluation state together with several other optimization techniques to avoid unnecessary computation. Altogether, the goal of this thesis was to create an approach for simulation and statistical model checking of multi-agent systems that builds upon well-proven logical and statistical foundations, but at the same time takes a pragmatic software engineering perspective that considers factors like usability, scalability, and extensibility. In fact, experience gained during several small to mid-sized experiments that are presented in this thesis suggest that the SALMA approach seems to be able to live up to these expectations.In dieser Dissertation wird SALMA (Simulation and Analysis of Logic-Based Multi-Agent Models) vorgestellt, ein im Rahmen dieser Arbeit entwickelter Ansatz für die Simulation und die statistische Modellprüfung (Model Checking) von Multiagentensystemen. Der Begriff „Statistisches Model Checking” beschreibt modellbasierte approximative Verifikationsmethoden, die insbesondere dazu eingesetzt werden können, um den unvermeidlichen Skalierbarkeitsproblemen von exakten Methoden zu entgehen. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen werden in SALMA die Mechanismen des simulierten Systems mithilfe logischer Axiome beschrieben, die auf dem etablierten Situationskalkül aufbauen. Die dadurch entstehende prädikatenlogische Struktur des Systemmodells wird ausgenutzt um ein Model Checking Modul zu integrieren, das seinerseits eine prädikatenlogische Variante der linearen temporalen Logik (LTL) verwendet. In Kombination mit einer prozeduralen und prozessorientierten Sprache für die Beschreibung von Agentenverhalten entsteht eine ausdrucksstarke und flexible Plattform für die Modellierung und Verifikation von Multiagentensystemen. Sie ermöglicht eine direkte und feingranulare Beschreibung der Interaktionen sowohl zwischen Agenten als auch von Agenten mit ihrer (physischen) Umgebung. SALMA erweitert den klassischen Situationskalkül und die lineare temporale Logik (LTL) um Elemente und Konzepte, die auf die spezifischen Anforderungen bei der Simulation und Modellierung von Multiagentensystemen ausgelegt sind. Insbesondere werden cyber-physische Systeme (CPS) unterstützt, in denen Agenten mit ihrer physischen Umgebung interagieren. Unter anderem wird eine generische, auf dem Situationskalkül basierende, Axiomatisierung von Prozessen beschrieben, in denen Informationen innerhalb von Multiagentensystemen transferiert werden – beispielsweise in Form von Sensor- Messwerten oder Netzwerkpaketen. Dabei werden ausdrücklich die unvermeidbaren stochastischen Effekte und Echtzeitanforderungen in cyber-physischen Systemen berücksichtigt. Um statistisches Model Checking mit SALMA auch für komplexere Problemstellungen zu ermöglichen, wurde ein Mechanismus für die effiziente Auswertung von prädikatenlogischen LTL-Formeln entwickelt. Insbesondere beinhaltet der vorgestellte Algorithmus eine Intervall-basierte Repräsentation des Auswertungszustands, sowie einige andere Optimierungsansätze zur Vermeidung von unnötigen Berechnungsschritten. Insgesamt war es das Ziel dieser Dissertation, eine Lösung für Simulation und statistisches Model Checking zu schaffen, die einerseits auf fundierten logischen und statistischen Grundlagen aufbaut, auf der anderen Seite jedoch auch pragmatischen Gesichtspunkten wie Benutzbarkeit oder Erweiterbarkeit genügt. Tatsächlich legen erste Ergebnisse und Erfahrungen aus mehreren kleinen bis mittelgroßen Experimenten nahe, dass SALMA diesen Zielen gerecht wird

Simulation and statistical model-checking of logic-based multi-agent system models

This thesis presents SALMA (Simulation and Analysis of Logic-Based Multi- Agent Models), a new approach for simulation and statistical model checking of multi-agent system models. Statistical model checking is a relatively new branch of model-based approximative verification methods that help to overcome the well-known scalability problems of exact model checking. In contrast to existing solutions, SALMA specifies the mechanisms of the simulated system by means of logical axioms based upon the well-established situation calculus. Leveraging the resulting first-order logic structure of the system model, the simulation is coupled with a statistical model-checker that uses a first-order variant of time-bounded linear temporal logic (LTL) for describing properties. This is combined with a procedural and process-based language for describing agent behavior. Together, these parts create a very expressive framework for modeling and verification that allows direct fine-grained reasoning about the agents’ interaction with each other and with their (physical) environment. SALMA extends the classical situation calculus and linear temporal logic (LTL) with means to address the specific requirements of multi-agent simulation models. In particular, cyber-physical domains are considered where the agents interact with their physical environment. Among other things, the thesis describes a generic situation calculus axiomatization that encompasses sensing and information transfer in multi agent systems, for instance sensor measurements or inter-agent messages. The proposed model explicitly accounts for real-time constraints and stochastic effects that are inevitable in cyber-physical systems. In order to make SALMA’s statistical model checking facilities usable also for more complex problems, a mechanism for the efficient on-the-fly evaluation of first-order LTL properties was developed. In particular, the presented algorithm uses an interval-based representation of the formula evaluation state together with several other optimization techniques to avoid unnecessary computation. Altogether, the goal of this thesis was to create an approach for simulation and statistical model checking of multi-agent systems that builds upon well-proven logical and statistical foundations, but at the same time takes a pragmatic software engineering perspective that considers factors like usability, scalability, and extensibility. In fact, experience gained during several small to mid-sized experiments that are presented in this thesis suggest that the SALMA approach seems to be able to live up to these expectations.In dieser Dissertation wird SALMA (Simulation and Analysis of Logic-Based Multi-Agent Models) vorgestellt, ein im Rahmen dieser Arbeit entwickelter Ansatz für die Simulation und die statistische Modellprüfung (Model Checking) von Multiagentensystemen. Der Begriff „Statistisches Model Checking” beschreibt modellbasierte approximative Verifikationsmethoden, die insbesondere dazu eingesetzt werden können, um den unvermeidlichen Skalierbarkeitsproblemen von exakten Methoden zu entgehen. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen werden in SALMA die Mechanismen des simulierten Systems mithilfe logischer Axiome beschrieben, die auf dem etablierten Situationskalkül aufbauen. Die dadurch entstehende prädikatenlogische Struktur des Systemmodells wird ausgenutzt um ein Model Checking Modul zu integrieren, das seinerseits eine prädikatenlogische Variante der linearen temporalen Logik (LTL) verwendet. In Kombination mit einer prozeduralen und prozessorientierten Sprache für die Beschreibung von Agentenverhalten entsteht eine ausdrucksstarke und flexible Plattform für die Modellierung und Verifikation von Multiagentensystemen. Sie ermöglicht eine direkte und feingranulare Beschreibung der Interaktionen sowohl zwischen Agenten als auch von Agenten mit ihrer (physischen) Umgebung. SALMA erweitert den klassischen Situationskalkül und die lineare temporale Logik (LTL) um Elemente und Konzepte, die auf die spezifischen Anforderungen bei der Simulation und Modellierung von Multiagentensystemen ausgelegt sind. Insbesondere werden cyber-physische Systeme (CPS) unterstützt, in denen Agenten mit ihrer physischen Umgebung interagieren. Unter anderem wird eine generische, auf dem Situationskalkül basierende, Axiomatisierung von Prozessen beschrieben, in denen Informationen innerhalb von Multiagentensystemen transferiert werden – beispielsweise in Form von Sensor- Messwerten oder Netzwerkpaketen. Dabei werden ausdrücklich die unvermeidbaren stochastischen Effekte und Echtzeitanforderungen in cyber-physischen Systemen berücksichtigt. Um statistisches Model Checking mit SALMA auch für komplexere Problemstellungen zu ermöglichen, wurde ein Mechanismus für die effiziente Auswertung von prädikatenlogischen LTL-Formeln entwickelt. Insbesondere beinhaltet der vorgestellte Algorithmus eine Intervall-basierte Repräsentation des Auswertungszustands, sowie einige andere Optimierungsansätze zur Vermeidung von unnötigen Berechnungsschritten. Insgesamt war es das Ziel dieser Dissertation, eine Lösung für Simulation und statistisches Model Checking zu schaffen, die einerseits auf fundierten logischen und statistischen Grundlagen aufbaut, auf der anderen Seite jedoch auch pragmatischen Gesichtspunkten wie Benutzbarkeit oder Erweiterbarkeit genügt. Tatsächlich legen erste Ergebnisse und Erfahrungen aus mehreren kleinen bis mittelgroßen Experimenten nahe, dass SALMA diesen Zielen gerecht wird

The e-mobility case study

Electro-mobility (e-mobility) is one of the promising technologies being considered by automotive OEMs as an alternative to internal combustion engines as a means of propulsion. The e-mobility case study provides a novel example of a relevant industry application within the ASCENS framework. An overview of the system design is given which describes how e-mobility is conceptualized and then transformed using the ensemble development life cycle (EDLC) approach into a distributed autonomic (i.e self-aware, self-adaptive) component-based software system. The system requirements engineering is based on the state-of-the-affairs (SOTA) approach and the invariant refinement method (IRM) which are both revisited and applied. Regarding the implementation and deployment of the system, a dependable emergent ensembles of components (DEECo) approach is utilized. The DEECo components and ensembles are coded and deployed using the Java-based jDEECo runtime environment. The runtime environment integrates the multi-agent transport simulation tool (MATSim), which is used to predict the effects of the physical interactions of users, vehicles and infrastructure resources. jDEECo handles multiple MATSim instances to allow for different belief states between components and ensembles