Aligning the operations of barges and terminals through distributed planning

In this thesis we consider the barge handling problem, which is about the alignment of barge and terminal operations in a port. Complicating factor in tackling this problem is that centralized planning is not acceptable for the parties concerned. \ud \ud In our research we explore an alternative: distributed planning. We develop a Multi-Agent system (MAS) consisting of barge operator agents and terminal operator agents. We propose a specific interaction protocol based on service-time profiles through which barge and terminal operators are able to improve their planning. \ud \ud To evaluate the performance of our MAS we conduct simulation studies. In this way we get insight in the performance of the system as a whole as the result of the interactions of barge and terminal operators. Additionally, we compare the performance with an off-line benchmark, resembling central coordination.\ud \ud Our findings are promising. Our interaction protocol supports an efficient negotiation between barge and terminal operators. Our MAS allows for real-time alignment of barge and terminal operations such that the overall system performance is well within the range of central planning performance. Moreover, our MAS suppresses the propagation of disruptions, making the operations of barges and terminals more reliable.\ud \ud Experiences with the management game that we designed to explain our solution to practitioners, are encouraging and indicate that our MAS may be acceptable for barge and terminal operators and implementable in practice.\ud \ud Throughout the thesis we took the Port of Rotterdam as our source of inspiration, although our model is applicable to general multi-terminal, multi-barge settings. Generally we conclude that our Multi-Agent system is a promising solution for the barge handling problem and can result in a significant improvement in practice

Controlling Distributed Planning

A system of software implements an extended version of an approach, denoted shared activity coordination (SHAC), to the interleaving of planning and the exchange of plan information among organizations devoted to different missions that normally communicate infrequently except that they need to collaborate on joint activities and/or the use of shared resources. SHAC enables the planning and scheduling systems of the organizations to coordinate by resolving conflicts while optimizing local planning solutions. The present software provides a framework for modeling and executing communication protocols for SHAC. Shared activities are represented in each interacting planning system to establish consensus on joint activities or to inform the other systems of consumption of a common resource or a change in a shared state. The representations of shared activities are extended to include information on (1) the role(s) of each participant, (2) permissions (defined as specifications of which participant controls what aspects of shared activities and scheduling thereof), and (3) constraints on the parameters of shared activities. Also defined in the software are protocols for changing roles, permissions, and constraints during the course of coordination and execution

Cooperative Distributed Planning through Argumentation

[EN] This paper addresses the problem of solving a cooperative distributed planning (CDP) task through an argumentation-based model. A CDP task involves building a central plan amongst a set of agents who will contribute differently to the joint task based on their abilities and knowledge. In our approach, planning agents accomplish the CDP task resolution through an argumentation-based model that allows them to exchange partial solutions, express opinions on the adequacy of the agents¿ solutions and adapt their own proposals for the benefit of the overall task. Hence, the construction of the joint plan is coordinated via a deliberation dialogue to decide what course of action should be adopted at each stage of the planning process. In this paper, we highlight the role of argumentation for planning tasks that require a coordinated behaviour for their resolution.Onaindia De La Rivaherrera, E.; Sapena Vercher, O.; Torreño Lerma, A. (2010). Cooperative Distributed Planning through Argumentation. International Journal of Artificial Intelligence. 4(10):118-136. http://hdl.handle.net/10251/99676S11813641

Distributed Planning for Self-Organizing Production Systems

In dieser Arbeit wird ein Ansatz entwickelt, um eine automatische Anpassung des Verhaltens von Produktionsanlagen an wechselnde Aufträge und Rahmenbedingungen zu erreichen. Dabei kommt das Prinzip der Selbstorganisation durch verteilte Planung zum Einsatz

Distributed Planning for Self-Organizing Production Systems

Für automatisierte Produktionsanlagen gibt es einen fundamentalen Tradeoff zwischen Effizienz und Flexibilität. In den meisten Fällen sind die Abläufe nicht nur durch den physischen Aufbau der Produktionsanlage, sondern auch durch die spezielle zugeschnittene Programmierung der Anlagensteuerung fest vorgegeben. Änderungen müssen aufwändig in einer Vielzahl von Systemen nachgezogen werden. Das macht die Herstellung kleiner Stückzahlen unrentabel. In dieser Dissertation wird ein Ansatz entwickelt, um eine automatische Anpassung des Verhaltens von Produktionsanlagen an wechselnde Aufträge und Rahmenbedingungen zu erreichen. Dabei kommt das Prinzip der Selbstorganisation durch verteilte Planung zum Einsatz. Die aufeinander aufbauenden Ergebnisse der Dissertation sind wie folgt: 1. Es wird ein Modell von Produktionsanlagen entwickelt, dass nahtlos von der detaillierten Betrachtung physikalischer Produktionsprozesse bis hin zu Lieferbeziehungen zwischen Unternehmen skaliert. Im Vergleich zu existierenden Modellen von Produktionsanlagen werden weniger limitierende Annahmen gestellt. In diesem Sinne ist der Modellierungsansatz ein Kandidat für eine häufig geforderte "Theorie der Produktion". 2. Für die so modellierten Szenarien wird ein Algorithmus zur Optimierung der nebenläufigen Abläufe entwickelt. Der Algorithmus verbindet Techniken für die kombinatorische und die kontinuierliche Optimierung: Je nach Detailgrad und Ausgestaltung des modellierten Szenarios kann der identische Algorithmus kombinatorische Fertigungsfeinplanung (Scheduling) vornehmen, weltweite Lieferbeziehungen unter Einbezug von Unsicherheiten und Risiko optimieren und physikalische Prozesse prädiktiv regeln. Dafür werden Techniken der Monte-Carlo Baumsuche (die auch bei Deepminds Alpha Go zum Einsatz kommen) weiterentwickelt. Durch Ausnutzung zusätzlicher Struktur in den Modellen skaliert der Ansatz auch auf große Szenarien. 3. Der Planungsalgorithmus wird auf die verteilte Optimierung durch unabhängige Agenten übertragen. Dafür wird die sogenannte "Nutzen-Propagation" als Koordinations-Mechanismus entwickelt. Diese ist von der Belief-Propagation zur Inferenz in Probabilistischen Graphischen Modellen inspiriert. Jeder teilnehmende Agent hat einen lokalen Handlungsraum, in dem er den Systemzustand beobachten und handelnd eingreifen kann. Die Agenten sind an der Maximierung der Gesamtwohlfahrt über alle Agenten hinweg interessiert. Die dafür notwendige Kooperation entsteht über den Austausch von Nachrichten zwischen benachbarten Agenten. Die Nachrichten beschreiben den erwarteten Nutzen für ein angenommenes Verhalten im Handlungsraum beider Agenten. 4. Es wird eine Beschreibung der wiederverwendbaren Fähigkeiten von Maschinen und Anlagen auf Basis formaler Beschreibungslogiken entwickelt. Ausgehend von den beschriebenen Fähigkeiten, sowie der vorliegenden Aufträge mit ihren notwendigen Produktionsschritten, werden ausführbare Aktionen abgeleitet. Die ausführbaren Aktionen, mit wohldefinierten Vorbedingungen und Effekten, kapseln benötigte Parametrierungen, programmierte Abläufe und die Synchronisation von Maschinen zur Laufzeit. Die Ergebnisse zusammenfassend werden Grundlagen für flexible automatisierte Produktionssysteme geschaffen -- in einer Werkshalle, aber auch über Standorte und Organisationen verteilt -- welche die ihnen innewohnenden Freiheitsgrade durch Planung zur Laufzeit und agentenbasierte Koordination gezielt einsetzen können. Der Bezug zur Praxis wird durch Anwendungsbeispiele hergestellt. Die Machbarkeit des Ansatzes wurde mit realen Maschinen im Rahmen des EU-Projekts SkillPro und in einer Simulationsumgebung mit weiteren Szenarien demonstriert

Modeling Social Influence via Combined Centralized and Distributed Planning Control

Real world events are driven by a mixture of both centralized and distributed control of individual agents based on their situational context and internal make up. For example, some people have partial allegiances to multiple, contradictory authorities, as well as to their own goals and principles. This can create a cognitive dissonance that can be exploited by an appropriately directed psychological influence operation (PSYOP). An Autonomous Dynamic Planning and Execution (ADP&E) approach is proposed for modeling both the unperturbed context as well as its reaction to various PSYOP interventions. As an illustrative example, the unrest surrounding the Iranian elections in the summer of 2009 is described in terms applicable to an ADP&E modeling approach. Aspects of the ADP&E modeling process are discussed to illustrate its application and advantages for this example

Market-based Risk Allocation for Multi-agent Systems

This paper proposes Market-based Iterative Risk Allocation (MIRA), a new market-based distributed planning algorithm for multi-agent systems under uncertainty. In large coordination problems, from power grid management to multi-vehicle missions, multiple agents act collectively in order to optimize the performance of the system, while satisfying mission constraints. These optimal plans are particularly susceptible to risk when uncertainty is introduced. We present a distributed planning algorithm that minimizes the system cost while ensuring that the probability of violating mission constraints is below a user-specified level. We build upon the paradigm of risk allocation (Ono & Williams 2008), in which the planner optimizes not only the sequence of actions, but also its allocation of risk among each constraint at each time step. We extend the concept of risk allocation to multi-agent systems by highlighting risk as a commodity that is traded in a computational market. The equilibrium price of risk that balances the supply and demand is found by an iterative price adjustment process called tˆatonnement (also known as Walrasian auction). Our work is distinct from the classical tˆatonnement approach in that we use Brent’s method to provide fast guaranteed convergence to the equilibrium price. The simulation results demonstrate the efficiency of the proposed distributed planner