1 / 96

Agents Software Technologies

Agents Software Technologies. Qu’est qu’un Agent Logiciel ?. « Entité informatique qui réalise de manière autonome des tâches déléguées par l’utilisateur ». Caractéristiques des ALI. Interactions. Agent de Recherche. Assistant Personnel. Avec les autres agents. Avec les

jui
Télécharger la présentation

Agents Software Technologies

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Agents Software Technologies

  2. Qu’est qu’un Agent Logiciel ? « Entité informatique qui réalise de manière autonome des tâches déléguées par l’utilisateur ».

  3. Caractéristiques des ALI Interactions Agent de Recherche Assistant Personnel Avec les autres agents Avec les applications Agent Complexe Avec l’utilisateur Raisonnement Planification Apprentissage Fixe Intelligence Mobile Mobilité

  4. Langages pour la construction des applications à base d’agents

  5. Langages

  6. Outils

  7. Agent 0 • Agent 0 (Shoham, 1993) • propose un nouveau style de programmation et propose un vrai langage (AOP) intégrant un grand nombre des concepts définissant la notion d'agent. • Caractéristiques de Agent 0 • un langage de programmation interprété permettant de programmer les agents. • fondé sur un langage formel réduit utilisant la logique modale pour décrire les états mentaux. • Les agents sont programmés en terme de règles d'échanges mentaux

  8. Agent 0 • AGENT0 a trois composantes : • 1) un système logique pour définir les états mentaux de l'agent ; • 2) un langage de programmation pour programmer les agents • 3) un processus "agentification", pour compiler les programmes d’agents en un système exécutable (basniveau). • Les concepts de base sont : • Les Actions provoquant des faits déterminés (externes ou internes) par des Décisions, • Les Capacités indiquant dans quelle mesure l'agent est capable d'effectuer une action, • Les Croyances faisant référence à l'état du monde, aux état mentaux et aux compétences des autres, et contraignant les décisions, • Les Obligations traduisant des engagements et proposant des alternatives pour les décisions.

  9. Agent 0 • Le cycle de contrôle d'un agent AGENT0

  10. Agent 0 • Le cycle de contrôle est assez simple. Il consiste en la répétition de la boucle suivante : • lire les messages, mettre à jour l'état mental, • exécuter les actions prévues pour le cycle courant.

  11. Agent 0

  12. LALO • Lalo est une extension de Agent 0. L'utilisateur peut choisir de spécifier le comportement à l'aide : • de règles comme dans AGENT0, • d'un ensemble de plan ou plus simplement d'une façon procédurale. • L'intérêt de LALO par rapport à AGENT0 réside surtout dans son aspect compilé. Le compilateur LALO génère à partir du programme de l'agent, un code source C++ pour l'agent, et le code source d'un programme d'installation dans la base de données (Orientée Objet) des agents qui contient au lancement les croyances et engagements

  13. Le compilateur Lalo

  14. D’autres langages • Placa • MétaTem • … • Des langages expérimentaux

  15. Les critères de choix (1) • Le type de l’agent développé

  16. Les critères de choix (2) • Le domaine d’application • Les compétences techniques disponibles • Le niveau de sécurité désiré • Le niveau de performance

  17. FIPA (1) (Fundation for Intelligent Physical Agents) Introduction La fondation pour les agents physiques intelligents (FIPA) est une association internationale d'entreprises et d'organisations qui tentent de produire des spécifications sur la technologie utilisable par les agents intelligents. Ces spécifications doivent être actuelles, reconnues dans le monde entier, utilisables à travers un grand nombre d'applications et enfin permettre une interaction entre les applications.

  18. Le cycle de vie dans une plate-forme agent

  19. Le cycle de vie dans une plate-forme agent • description des états • Initié : l'agent est créé ou vient d’arriver à la plate-forme. • Actif : l'agent opère sur AP. • Suspendu : l'exécution de l’agent a été suspendue, soit par l'agent de gestion de système ou par l'agent lui-même. Si des messages sont adressés à un agent dans cet état, l'agent de gestion du système enverra un message d'échec à l'agent envoyant. • En attente : l'agent attend un certain événement par exemple des décisions venant de AP. • description des transitions • Créer • Démarrer : démarrer ou redémarrer l'opération d'un agent. • Suspendre : suspendre l'opération d'un agent soit par AP, soit demandé par l'agent lui-même. • Activer : activer un agent suspendu. • Attendre : mettre l'agent dans un position d'attente de certains événements. Différent de l'action de suspension, l'attente ne peut être décidée par AP. • Réveiller : réveiller l'agent de l'état d’attente. Cela peut seulement être décidé par AP. • Supprimer : arrêter l'agent et le supprimer de la plate-forme.

  20. Application Réelle Une système d ’Agents Logiciels Intelligents pour favoriser la coopération entre des Système d ’Aide à la Décision dédiés à la gestion de crise « Ce travail présente un modèle d’Agent Logiciel Intelligent (ALI) destiné à favoriser la coopération entre les systèmes d’Aide à la décision dédiés à la gestion de crise (la lutte contre les incendies de forêts). La coopération entre les ALI repose sur l’échange d’un ensemble de service ».

  21. Problématique La demande des SAD (gestion de crise) ne cesse de croître. De nombreux systèmes sont proposés aux gestionnaires (avec une extrême variété d ’information et de services (ex. surveillance, aide à l’analyse,…). Considérés isolément, les SAD apportent satisfactions à l ’utilisateur. Cependant … Le besoin en terme d’échange d’informations et de services entre SAD ne cesse de croître . La tâche consistant à permettre la coopération entre des SAD, préalablement conçu dans des contextes différents, n ’est pas aisée. (Difficultés liées : langages, versions, structure, formats d ’échange et de communication, données, ergonomie…) Malgré les progrès au niveau des langages de programmation, les insuffisances demeurent (intégration, gestion des interactions et de coopération entre logiciels).

  22. Problématique Une voie de recherche s’est entrouverte : le concept d’Agent Logiciel Intelligent (ALI) Réponses effectives et performantes quant au problème de la coopération inter-logiciels Pour rendre coopératif un ensemble de SAD Concevoir des modèles et des méthodes Informatiques favorisant l’échange d’infos au sein d’un env. hétérogène (PC, MAC, Station de travail, C++, Lisp, Pascal,..)

  23. Proposition de Solution Concevoir et réaliser une couche de communication et de coopération entre les SAD (demande de services, échanges de points de vue, ..) Pour rendre une coopération entre SAD effective, trois approches sont possibles : Réecrire les SAD, les transformer en ALI (Av.: Améliore la qualité des SAD, Inc. : très coûteuse. Entreprendre des changements à l ’intérieur des SAD afin de les rendre coopératifs. Inc. : demande une compréhension profonde de chaque logiciel. Créer une «couche» (ALI) au dessus de chaque SAD. C’est à lui que revient la responsabilité d’établir et de gérer la coopération et la communication entre les autres SAD

  24. Principe

  25. Système d’ALI Tous les ALI sont conçus de la même façon, même structure sur le même modèle. Chaque ALI est responsable d ’un SAD particulier. Il contient la description détaillée du SAD qui lui est associé.

  26. Proposition d’un modèle d’ALI* L’ALI est constituée de deux partie : Une partie intelligente (ks sociales sur les autres ALI, capable de raisonnements autorisant une coopération effective Une partie spécialisée dans un domaine donné, capable d’effectuer des tâches

  27. Système Coopératif Le modèle d’ALI proposé a été testé et validé dans le domaine de la prévention et de la lutte contre les incendies de forêts.Il permet à cinq SAD de communiquer et de coopérer. Ces cinq SAD ont les caractéristiques suivantes :

  28. Synthèse des services proposés par les différents SAD Machines Systèmes Services Logiciels Langage - détection précoce d’un feu - liste des feux actifs - image visible ou infra-rouge d’un feu Delphi Pascal Bosque Criado,96 PC PC - positions des moyens de lutte (GPS) - information sur l ’état du réseau routier - état des ressources en eau C et C++ Florinus Schmidt,95 PC/Unix - direction et vitesse du vent - humidité, température, pluviométrie Système Météo Chambina,98 C++ et Pascal PC - interpolation des données météo - calcul du niveau de risque - ressources en eau (citernes) - simulation de la propagation d’un feu Wilfrid Guarnieri,95 PC/Unix C++ - gestion de messages - suivi de situations - statistiques Access et C MCI Vauche,97 PC

  29. Principes de coopération entre les ALI • Le langage de communication utilisé est basé sur : • ACL : Agent Communication Language [Mayfield et al.,95] • ASN1 : Abstract Syntax Notation One (langage standardisé par ISO) • [Marshall, 90][Bustos, 92] • Tous les messages du langage ont une même structure : • L ’entête du message (le but recherché par l ’expéditeur) • Le corps de message (texte libre, demande d’un service, réponse à une • demande, envoi d’une information). Le protocole de communication a été développé suivant la norme OSI (Open System Interconnexion). Le standard BER (Basic Enconding Rules) a été utilisé pour les codages des messages sous forme binaire pour être transmis sur le réseau.

  30. Les actes de communication entre les ALI • Six actes de communication sont supportés par le protocole : • En cours:En train d’effectuer la même tâche dans le cadre d’une autre activité. • (2) Engagement car demandé: La tâche est mise dans sa liste de tâche à faire. • (3) Engagement si demande: Intéressé, prêt à l’accomplir si un ALI..demande • (4) Intérêt: Intéressé, mais il est occupé • (5) Intérêt négatif: Intéressé, ne peut pas aider car pas les compétences nécessaires • (6) Non Intérêt: Pas intéressé et il ne peut pas ou (ne veut pas) aider.

  31. Exemple de coopération (en situation de crise) • Le départ d’un nouveau feu va générer une • activité de coopération chez l’ALI de Wilfried • Cette activité implique le système Météo pour • informer les autres de la situation météorologique • Bosque quand à lui, il doit continuer à suivre • l’évolution du feu • Florinus doit informer les groupes de pompiers • sur le terrain à partir des déductions de Wilfried • quand à l ’évolution potentielle du front de feu

  32. Agents Mobiles sur le net

  33. Agent Mobile (1) Synonyme(s) : mobile software agent (agile applet) Agent intelligent qui quitte l'ordinateur de l'utilisateur pour s'exécuter sur un ou plusieurs ordinateurs distants et ramener éventuellement les renseignements recueillis à l'ordinateur de l'utilisateur. Note(s): Le terme « applet agile », calqué sur l'anglais, n'a pas été retenu à cause de son manque de précision. Le terme anglais « aglet », mot issue de la contraction de « AGile » et de « appLET », désigne des agents autonomes de type objet dans un environnement réseau.

  34. Agent Mobile (2) “L'utilisation d'un agent mobile permet, par exemple, de confier à un robot le repérage du produit désiré sur le Web et, éventuellement, d'effectuer une transaction d'achat sur Internet, sans que l'internaute soit en ligne, etc..”. Par exemple, un agent mobile pourrait déterminer le meilleur prix pour un produit proposé par les serveurs de plusieurs fournisseurs, en les consultant successivement, les uns après les autres, puis en revenant sur l’ordinateur de l’utilisateur avec la meilleure offre.

  35. Technologie d'agent mobile Note(s): L'apparition d'un langage objet comme Java, combinée au développement d'Internet, ont ravivé l'intérêt pour les technologies d'agent mobile, notamment dans les applications de recherche d'information et de commerce électronique. Les compagnies IBM (avec Aglet), General Magic (avec Serengeti) et Encanto (avec Commerce webstation) ont proposé chacune une technologie d'agent mobile.

  36. Agent Mobile Client/Serveur Evaluation de Performance INRIA Rhône-Alpes

  37. Mesure des bandes passantes sur les connexions entre les 3 sites (F GB Suisse)

More Related