Klassische Kommunikations- und Koordinationsmodelle

Bei der Betrachtung von Multi-Agenten-Systemen (MAS) als Teilbereich der Verteilten Künstlichen Intelligenz treten Probleme zutage, die der klassischen Informatik nicht unbekannt sind. Im folgenden werden bekannte klassische Verfahren zur Kommunikation und Koordination in Verteilten Systemen wie sie in Verteilten Betriebssystemen, in Verteilten Programmiersprachen und in Verteilten Datenbanksystemen zur Anwendung kommen, vorgestellt. Die Verwendbarkeit dieser Methoden im Rahmen der Aufgabenstellung des Projektes AKA-MOD wird allgemein untersucht und am Beispiel eines dort verwendeten Szenarios von Transportunternehmen, des sog. Speditions-Szenarios, veranschaulicht

Some implementations results on random polling dynamic load balancing

Using two sample applications, we demonstrate the effectiveness of our portable and reusable library for parallel tree search. On 1024 Transputers we achieve near optimal speedup even for quite small instances of the `Golomb ruler\u27 problem. The `0/1 knapsack problem\u27 is more challenging but it is possible to achieve superlinear speedup compared to the standard sequential depth first algorithm the implementation is based on

Verteilte Methoden zur Lösung von beschränkten Optimierungsproblemen in Multiagentensystemen

Besteht ein Optimierungsproblem aus einer Menge von einzelnen Kostenfunktionen und Nebenbedingungen, die auf ein Multiagentensystem verteilt sind, so wird von einem verteilten Optimierungsproblem gesprochen. Dabei besitzt jeder Agent eine der Kostenfunktionen und eine gewisse Untermenge der Nebenbedingungen. Je nachdem, ob die Agenten zusammenarbeiten, um das Problem gemeinsam zu lösen, oder gegeneinander bezüglich ihrer verkoppelten Kostenfunktionen konkurrieren, wird die Problemstellung als kooperativ oder nicht-kooperativ bzw. als spieltheoretisches Problem bezeichnet. Um eine robuste, ausfallsichere Lösung der jeweiligen Problemstellung zu erreichen, bei der zusätzlich die Kostenfunktionen bzw. Nebenbedingungen der Agenten privat bleiben, müssen verteilte Optimierungsmethoden entwickelt werden, die auf einer möglichst großen Menge von Kommunikationsarchitekturen konvergieren. Darüber hinaus existieren verteilte Problemstellungen, bei denen eine Untermenge von Agenten des Netzwerkes kooperativ zusammenarbeitet, während mit anderen Agenten ein nicht-kooperatives Verhältnis besteht. Für diese Art von Problemen ist eine entsprechend angepasste, verteilte Lösungsmethode notwendig. In der vorliegenden Arbeit werden zur Lösung von kooperativen, verteilten Problemstellungen unbeschränkte, gradientenbasierte Verfahren erweitert, sodass Nebenbedingungen berücksichtigt werden können. Dabei kommen die Techniken der Strafterme, der Lagrangeparameter bzw. des dualen Ansatzes und der Projektion in drei verschiedenen Algorithmen zum Einsatz. Neben der Berücksichtigung von Beschränkungen ist ein weiteres Ziel, dass die resultierenden Algorithmen auf einer möglichst großen Menge von Kommunikationsarchitekturen konvergieren. Die Konvergenz der Verfahren wird mathematisch bewiesen und durch Simulationen veranschaulicht. Zusätzlich werden beschränkte Multiclusterspiele betrachtet, die aus der Kombination einer kooperativen und nicht-kooperativen Problemstellung bestehen. Damit das Problem als gelöst betrachtet werden kann, muss ein stabiler Zustand, d. h. ein Nash-Gleichgewicht, zwischen den konkurrierenden Parteien und gleichzeitig ein kooperatives Optimum bezüglich der zusammenarbeitenden Agenten erreicht werden. Für diese Problemstellung wird ein gradientenbasiertes Verfahren vorgestellt, das die Problemstellung unter Verwendung eines Gradientenschätzverfahrens und der Projektion der Aktualisierungsgleichungen auf die jeweilige Nebenbedingungsmenge lösen kann. Im theoretischen Teil wird lineare Konvergenz des Verfahrens zum Optimum nachgewiesen, während in Simulationen die Effizienz des Verfahrens gezeigt wird. Alle im Rahmen der vorliegenden Arbeit durchgeführten Simulationen werden auf eine energietechnische Problemstellung bezogen. Dabei wird ein Einsatzplanproblem zwischen Microgrids betrachtet, bei dem der optimale, kooperative Einsatz von Generatoren und Speichern innerhalb der Micrgrids geplant wird, während die Microgrids selbst gegeneinander in einer Marktsituation bezüglich des Strompreises eines Hauptnetzes konkurrieren