Méthodes de Développement de Systèmes Multi-Agents

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1 TRANSPORTS & SYSTEMES MULTI-AGENTS Méthodes de Développement de Systèmes Multi-Agents Marie-Pierre Gleizes Équipe Systèmes Multi-Agents Coopératifs IRIT 31 janvier 2008 Transports & Systèmes Multi-Agents 1

2 Introduction Professeur d informatique Université Paul Sabatier Toulouse Responsable Équipe SMAC-IRIT (Systèmes Multi-Agents Coopératifs) 16 permanents 15 doctorants, post-doctorants Auto-adaptation, auto-organisation, émergence Coordination adaptative, protocoles Résolution distribuée de problèmes complexes: Optimisation, satisfaction de contraintes Simulation : sociale, biologie Ingénierie des systèmes auto-organisés Transports & Systèmes Multi-Agents 2

3 Objectifs de l exposé Définition du contexte : agent, multi-agent Technologie SMA et de l ingénierie basée sur les agents Principales méthodes Processus de développement d ADELFE Méta-modèles Outils Conclusions et perspectives PLAN Transports & Systèmes Multi-Agents 3

4 Définition : agent (Ferber, 95) Entité physique ou virtuelle Autonome Capable de communiquer directement ou indirectement avec d'autres agents Ayant un objectif individuel / fonction de satisfaction Ayant des ressources Située et capable d'agir dans un environnement Capable de percevoir son environnement Ayant une représentation partielle de l'environnement Ayant des compétences et offrant des services Comportement autonome = Conséquence de ses connaissances, de ses interactions, et des buts qu il poursuit 1 - Percevoir 2 - Décider Assistant utilisateur Expert Footballeur Fourmi... 3 Agir Transports & Systèmes Multi-Agents 4

5 Définition : système multi-agent Macro système composé d'agents autonomes qui interagissent dans un environnement commun pour réaliser une activité collective cohérente Caractéristiques Autonomie Pas de contrôle global Distribution Les données sont distribuées dans les agents et l'environnement Localité Chaque agent a une vue limitée Asynchronisme Les agents sont des unités de calcul asynchrones Transports & Systèmes Multi-Agents Théraulaz 5

6 Besoins applicatifs (1) DISTRIBUTION FONCTIONNELLE Perte de connaissances Douleurs Thoraciques Médecin généraliste Douleurs Abdominales Fièvres Blessures Traumatismes Thoraciques Fonctions Vitales Accident de Plongée Systèmes de diagnostic médical Systèmes de reconnaissance de la parole Agent Utilisateur Transports & Systèmes Multi-Agents 6

7 Besoins applicatifs (2) DISTRIBUTION SPATIALE Gestion du trafic routier Contrôle aérien Robotique collective Ecosystèmes (proies/prédateurs) Transports & Systèmes Multi-Agents 7

8 Besoins applicatifs (3) Domaine médical DISTRIBUTION SEMANTIQUE Domaine financier Domaine sportif E-commerce Communautés virtuelles Transports & Systèmes Multi-Agents 8

9 Besoins applicatifs (4) Système ouvert Place de marché sur Internet Environnement dynamique RoboCup Système incomplètement spécifié Systèmes Ambiants Transports & Systèmes Multi-Agents 9

10 Conception et SMA (1) Facilité de compréhension et de modélisation Paradigme agent = nouveau niveau d abstraction Système de gestion de conférences président du CP, président du comité d organisation, membre du CP, membre du comité d organisation, auteurs Agent Rôles Organisation Transports & Systèmes Multi-Agents 10

11 Conception et SMA (2) Facilité de conception de systèmes complexes Résolution classique de problèmes Concepteur processus qui amène à la solution Résolution avec des SMA Concepteur agents, interaction, environnement Processus émerge de l auto-organisation Système de conception d emploi du temps Transports & Systèmes Multi-Agents 11

12 Conception et SMA (3) Systèmes incomplètement spécifiés : autonomie robustesse auto-adaptation (a 1 ) (a 2 ) (a n ) Processus de résolution = succession d organisations (Edmonds, 2005) (Living-Design Picard 2003) (Gleizes, 2007) Résolution de problèmes: agents interagissent et évoluent dans un environnement commun Agent a des règles locales de comportement et des perceptions locales Système de conception avion : satisfaction de contraintes et optimisation de paramètres Transports & Systèmes Multi-Agents 12

13 Historique - Motivations Début des Systèmes Multi-Agents : 1988 Applications, architectures nombreuses Besoin de méthodes de conception (98-99 ) Développement coûteux en temps Systèmes ad hoc Passage vers l industrie Groupes de travail SIG Methodologies and SW Engineering for Agent Systems (Agentlink, 00-03) Technical Forum Group AOSE depuis 2003 FIPA Technical Comittee on methodologies ( ) Architecture et Société d Agents groupe collège SMA de l AFIA Conférences - Workshops Agent-Oriented Information Systems (1999 ) Agent-Oriented Software Engineering (2000 ) Engineering Societies in the Agents World (2000 ) Engineering Self-Organising Applications ( ) Journées Francophones sur les SMA 99 et en 2000 Transports & Systèmes Multi-Agents 13

14 Agents et objets Points communs Etat interne Peuvent agir sur leur état Unités de comportement modulaires Communiquent par envoi de messages Différences De l'autonomie de contrôle : invocation de méthodes internes Objet = unité d'exécution c est celui qui appelle qui décide d exécuter une action Agent = unité de comportement c est celui qui reçoit qui décide d exécuter une action. Il peut dire «go» et «no» Du contrôle = un agent est une source de contrôle (contrôle local) Des comportements collectifs - composante sociale, protocole d'introduction... Interactions et communications plus riches Des notions d'environnement Transports & Systèmes Multi-Agents 14

15 Définitions : méthodologie - méthode Méthodologie Ensemble de méthodes appliquées tout au long du cycle de développement d un logiciel (Booch, 1992) Méthode Processus rigoureux permettant de générer des modèles qui décrivent les aspects d un logiciel en cours de développement - un processus - un langage de modélisation - des outils (Computer-Aided Method Engineering Tools) Les deux termes «méthode et méthodologie» sont utilisés indifféremment Transports & Systèmes Multi-Agents 15

16 MASB Moulin, 1996 UML AUML Odell Bauer, 2000 Oriented Object Unified Process ADELFE Bernon Gleizes, 2000 PASSI Cossentino,2001 Object Modelling Techn Fusion Design Pattern Pattern for Agents AAII Kinny 1996 Requirements Engineering i* Tropos Mylopoulos, 2000 MESSAGE/UML Caire, 2001 Agent Oriented Meth MaSE Deloach, 2000 INGENIAS Gomez, 2002 Roadmap Gaia Wooldridge, 1999 SODA Omicini, Influence s Méthodologies orientées agent Transports & Systèmes Multi-Agents 16 Méthodologies non orientées agent Techniqu es Contexte Besoin Méthodes Processus Méta-modèles Outils Conclusions

17 Knowledge Engineering CommonKADS Iglesias, 1998 DESIRE Brazier, 1999 MAS/CommonKADS CoMoMAS Plate-Forme IODA Mathieu,2005 AGR Ferber, 1998 Cassiopée Collinot, 1996 VOWELS Demazeau, 2000 ZEUS Prometheus Padgham, 2002 Influences Méthodologies orientées agent Méthodologies non orientées agent Techniques Transports & Systèmes Multi-Agents 17

18 Principales méthodes ADELFE pour la conception de système adaptatif, basée sur le RUP, AUML UML, architecture d agents coopératifs, outils: Adelfetoolkit, opentool, adéquation des AMAS, approche MDE AMAS Modeling Language, plateforme Javact ASPECS pour la conception de systèmes holoniques, approche MDE métamodèle CRIO, plateforme Janus Gaia générale, insiste sur la notion de rôles d organisation (statique), ROADMAP, plateforme Jade avec Gaia2Jade INGENIAS basée sur le RUP, outil : INGENIAS Development Kit, MDE vers JADE, MaSE complète de l analyse jusqu au code, utilise UML, outil agenttool, ==> O-MASE PASSI de l analyse jusqu au code, utilise AUML UML, Création d une ontologie du domaine, FIPA standard, outil: PASSI ToolKit pour la génération de code PROMETHEUS architecture d agents BDI, outils: Prometheus Design Tool, Jack Development Environment SODA insiste sur la notion d environnement et de différents niveaux d abstraction Tropos basée sur les concepts de besoins et de buts (formalisation en i* et utilisation du Goal-oriented Requirement Language) Méta-modèles + guide AGR Madkit, Ferber - Montpellier: IODA, Mathieu - Lille - Voyelles ( ), Demazeau Grenoble Transports & Systèmes Multi-Agents 18

19 Processus de développement (Arlabosse, Gleizes Ocello OFTA 2003) Analyse des besoins (Spécification) Besoins fonctionnels et qualité Besoins préliminaires Cahier des charges Besoins finals Définition du système à concevoir Analyse (Conception) Quoi Architecture Conception (Conception détaillée) Comment Architecture logicielle + composants logiciels à coder Implémentation (Codage Test Intégration) Code Déploiement Maintenance Transports & Systèmes Multi-Agents 19 Contexte Besoin Méthodes Processus Méta-modèles Outils Conclusions

20 Processus de développement ADELFE ASPECS Gaia INGENIAS MaSE PASSI PROMETHEUS SODA Tropos Besoins Analyse Conception Implémentation Déploiement ADELFE PROCESS SPEM 2.0 (Picard, 2004) Pour ADELFE NEPTUNE = Adaptation du Rational Unified Process -Equipe MACAO IRIT Transports & Systèmes Multi-Agents 20

21 ADELFE : Analyse des besoins préliminaires Les utilisateurs expriment ce que doit faire le système Travail d intercompréhension Besoins fonctionnels et non fonctionnels Cahier des charges Transports & Systèmes Multi-Agents 21

22 Analyse des besoins préliminaires Contexte Besoin Méthodes Processus Méta-modèles Outils Conclusions Transports & Systèmes Multi-Agents 22

23 Tropos Analyse des besoins préliminaires Acteur (BDI) Rôle But (soft-hard) Early Requirements Plan Ressource Dépendance Transports & Systèmes Multi-Agents 23 Contexte Besoin Méthodes Processus Méta-modèles Outils Conclusions

24 Influence du multi-agent sur le processus Conception de SMA adaptatifs (AMAS) Adaptation au niveau du système résolution de problème Fonction adéquate = système répond au besoin Fonction globale du système = résultat de l organisation entre les agents Transports & Systèmes Multi-Agents 24

25 Emergent Programing [Georgé 2005] 5 agents : +, *, A, B, C Fonction réalisée : (A * B) + C C OUTPUT A B 2 10 * 20 Transports & Systèmes Multi-Agents 25

26 Conception de SMA adaptatifs (AMAS) Adaptation au niveau du système résolution de problèmes Fonction adéquate = système répond au besoin Fonction globale du système = résultat de l organisation entre les agents Changement d organisation = changement de fonction Transports & Systèmes Multi-Agents 26

27 Emergent Programing [Georgé 2005] 5 agents : +, *, A, B, C C OUTPUT A B 2 10 * 20 Fonction réalisée : (A * B) + C Fonction réalisée : (A * C) + B B OUTPUT 2 A C 100 * 200 Transports & Systèmes Multi-Agents 27 Contexte Besoin Méthodes Processus Méta-modèles Outils Conclusions

28 Conception de SMA adaptatifs (AMAS) Adaptation au niveau du système résolution de problèmes Fonction adéquate = système répond au besoin Fonction globale du système = résultat de l organisation entre les agents Changement d organisation = changement de fonction Mécanisme utilisé : l auto-organisation = processus qui permet au système de changer son organisation en cours d exécution sans contrôle externe explicite [DiMarzo, Gleizes, Karageorgos TFGSO 2005] Niveau conception définition des entités et des comportements locaux Avoir des règles de comportement locales aux entités du système La coopération Transports & Systèmes Multi-Agents 28 Contexte Besoin Méthodes Processus Méta-modèles Outils Conclusions

29 Théorie des AMAS: Coopération [Capera, 2003] Contexte Besoin Méthodes Processus Méta-modèles Outils Conclusions Un agent doit avoir une attitude coopérative Détecter et réparer les Situations Non Coopératives (SNC) Essayer d éviter les SNC (Anticipation) Essayer d agir coopérativement MAIS un agent est bienveillant et non altruiste quelque fois des SNC apparaissent Définition d une SNC du point de vue local de l agent Tout signal perçu est compris sans ambiguïté Toute information reçue est utile à l agent Le raisonnement amène à réaliser des actions utiles pour les autres Pour être coopératif un agent doit essayer d éviter les SNC et éliminer les SNC détectées SNC = exceptions au niveau agent Transports & Systèmes Multi-Agents 29

30 ADELFE : Analyse des besoins finaux Définition du système à étudier Modélisation de l environnement Transports & Systèmes Multi-Agents 30

31 Analyse des besoins Importance ADELFE ASPECS Ingenias PASSI Tropos Environnement ADELFE ASPECS GAIA v2 INGENIAS Prometheus SODA Tropos Rôle haut niveau d abstraction ASPECS Gaia INGENIAS MaSE PASSI Tropos Transports & Systèmes Multi-Agents 31

32 ADELFE : Analyse Description des besoins en termes liés au domaine et à ce que le système doit faire Transports & Systèmes Multi-Agents 32

33 Phase d analyse Contexte Besoin Méthodes Processus Méta-modèles Outils Conclusions Adéquation des AMAS A-t on besoin d un AMAS au niveau global et/ou au niveau local? Pas d algorithme connu Besoin d évolution Système ouvert, non linéaire Distribution Comportement des composants Transports & Systèmes Multi-Agents 33

34 Analyse Fonctionnelle ADELFE PASSI PROMETHEUS But INGENIAS TROPOS Rôle GAIA INGENIAS PASSI SODA Identification des agents ADELFE (définition) INGENIAS (définition) PASSI (use case) Prometheus (fonctionnalités) Tropos (parmi les acteurs) Interactions entre agents ADELFE (AUML) ASPECS GAIA v2 INGENIAS PASSI (FIPA) Prometheus SODA Tropos Transports & Systèmes Multi-Agents 34

35 ADELFE : Conception Définition des entités et des mécanismes Comment le système va être construit Transports & Systèmes Multi-Agents 35

36 Conception - Exemple de SNC Conflit de réservation Booking Conflict State Any Description The BA is in a cell that is interesting to book but the cell is already booked Conditions The BA is in a cell AND this latter is already booked AND yet the cell would be suitable if not booked Actions IF the cost of the new booking is less than the older one THEN the BA books the cell ELSE the BA moves elsewhere Transports & Systèmes Multi-Agents 36

37 Conception Architecture spécifique d agents ADELFE (agent coopératifs) Prometheus (BDI) Architecture d agents non définie GAIA INGENIAS MaSE PASSI SODA Tropos Transports & Systèmes Multi-Agents 37

38 ADELFE : Implémentation Transports & Systèmes Multi-Agents 38

39 ADELFE : Implémentation Transports & Systèmes Multi-Agents 39

40 Besoin de méta-modèles DEFINIR Pas de consensus sur le définition d agents et de systèmes multi-agents Méta-modèle modèle d'un langage de modélisation qui sert à exprimer les concepts communs à l'ensemble des modèles d'un même domaine MODELISER Concevoir un système Instancier un méta-modèle Faciliter la transformation de modèle Transformations Méta-modèle MAS Méta-Modèle Plateforme Construction de méta-modèles Adelfe : AmasML ASPECS : Crio Problème, Domaine, Solution Gaia mise en avant des rôles PASSI : Problème, Domaine, Solution Essai de mise en commun de méta-modèles: Adelfe, Gaia, PASSI (Bernon AOSE 2004) Transports & Systèmes Multi-Agents 40

41 Transports & Systèmes Multi-Agents 41

42 Transports & Systèmes Multi-Agents 42

43 Model Driven Engineering ADELFE ASPECS Gaia Ingenias MaSE PASSI MDE en cours en cours en cours PROMETHEUS SODA Tropos MDE en cours Transports & Systèmes Multi-Agents 43

44 OUTILS Atelier de Génie Logiciel Objectif : aider le concepteur à suivre le processus AdelfeToolkit (processus) + Opentool INGENIAS Development Kit MaSE : agenttool PASSI ToolKit ( Rational Rose) + génération de code Prometheus Design Tool + Jack Development Transports & Systèmes Multi-Agents 44

45 Adelfe Toolkit Transports & Systèmes Multi-Agents 45

46 AUML : Agent UML (1) AUML agent UML Extension: classe d agent Concept de rôle Diagramme de protocoles d interactions entre agents Package pour protocoles superposés intercalés imbriqués Transports & Systèmes Multi-Agents 46

47 AUML : Agents Interaction Protocols ET OU XOR Transports & Systèmes Multi-Agents 47

48 Conclusions Besoin de méthode incontestable Beaucoup de méthodes mais stabilité Utilisation plus universitaire qu industrielle Conception automatique de mécanismes mécaniques (Capera, Journal of Applied IA 2004) Bioinformatique (Mano, EUMAS 2005) Emploi du temps dynamique (Picard, CEEMAS 2005) Manufacturing control (Capera, ROADEF 2006) Ontologies dynamiques / profils adaptatifs (Ottens, EGC 2006) Fourragement de fourmi Affectation de fréquences pour des satellites FAPP (Picard SASO 2007) Conception préliminaire avion MASCODE (Welcome, JFSMA 2007) Quel guide pour choisir? Transports & Systèmes Multi-Agents 48

49 Comparaison de méthodes (Shehory, 2001, O Malley 2001, Cernuzzi, 2002, Dam, 2003, Picard, 2004) Concepts et propriétés Autonomie, Complexité, Adaptation du système et/ou de l agent, Concurrence, Distribution, Richesse des communications, Ouverture, Interaction, Réactivité, Pro-activité, Sociabilité, Agent, Croyances, Désirs, Buts, Intentions, Message, Normes, Organisation, Protocole, Rôle, Société, Tâche, Environnement du système Processus de développement Couverture Contexte de développement Transports & Systèmes Multi-Agents 49

50 Comparaison de méthodes (Shehory, 2001, O Malley 2001, Cernuzzi, 2002, Dam, 2003, Picard, 2004) Langage de modélisation Accessibilité ou facilité d utilisation Précision, Non ambiguïté du langage Expressivité % application Consistance de la spécification Traçabilité Modularité des spécifications % modifications ultérieures Raffinages des modèles Exécution : prototypage? Gestion de la complexité Transports & Systèmes Multi-Agents 50

51 Perspectives à court terme Clarification des concepts : méta-modèles Essai d unification des méthodes Pas de méthode unique Composition de méthodes Fragments ADELFE Gaia INGENIAS MaSE PASSI SODA TROPOS Définition de fragment (FIPA 2003) Portion du processus de développement Un ou plusieurs délivrables (diagrammes UML AUML, etxtes ) Préconditions Liste de concepts à définir ou redéfinir dans le fragment Guide pour savoir comment utiliser le fragment Glossaire des termes utilisés dans le fragment Guides de composition : contexte de la méthodologie auquel il appartient Description textuelle du fragment ou spécificité comme la plateforme, le type d applications Relations de dépendances utiles pour assembler les fragments Fournir des outils de transformations de modèles vers les plateformes existantes : JAVACT, JADE, JACK, MADKIT Utiliser la simulation pour la conception (ADELFE, PASSI) Transports & Systèmes Multi-Agents 51

52 Perspectives à moyen terme Agents hétérogènes Agents conçus par des concepteurs différents Systèmes ouverts Passage à l échelle besoin de méthodes mettant en avant Modularité Interopérabilité Ouverture Dynamique Robustesse Adaptation Validation de ces systèmes Transports & Systèmes Multi-Agents 52

53 Perspectives à long terme Complexité des systèmes va croître Besoin Auto-construction Niveau programme Niveau agent Niveau système multi-agent Auto-maintenance Méthode de conception = ensemble d outils intégrés dans un logiciel minimal pour lui permettre de s auto-construire par couplage avec son environnement Transports & Systèmes Multi-Agents 53

54 Références Ouvrages généraux [Booch, 1992] G. Booch Conception orientée objets et applications, Addison-Wesley, 1992 [Ferber, 1995] Ferber J., Les systèmes multi-agents, InterEditions, 1995 Recueil de méthodes [Arlabosse, 2004] F. Arlabosse, M-P. Gleizes, M. Occello, Chapitre IV: Méthodes de conception, pages Observatoire Français des Techniques Avancées : Systèmes Multi-Agents Série ARAGO 29, 2004 [Hendersen-Sellers, 2005] B. Henderson-Sellers and P. Giorgini, (Eds.) Agent-Oriented Methodologies, Idea Group Pub, June AUML Bauer, B.; Müller, J. P.; Odell, J.: Agent UML: A Formalism for Specifying Multiagent Software Systems, Proceedings, ICSE 2000 Workshop on Agent-Oriented Software Engineering AOSE 2000, Limerick, Springer Verlag, p , Bauer, B.; Müller, J. P.; Odell, J.: An Extension of UML by Protocols for Multiagent Interaction, Proceeding, Fourth International Conference on MultiAgent Systems, ICMAS 2000, Boston, IEEE Computer Society, Bauer, B., Müller, J.P., Odell, J.: Agent UML: A Formalism for Specifying Multiagent Software Systems, International Journal on Software Engineering and Knowledge Engineering (IJSEKE), Vol. 11, No. 3, pp.1-24, 2001 Engineering, 2001.[Bergenti, 2004] F. Bergenti, M-P. Gleizes, F. Zambonelli Editors, Methodologies and Software Engineering for Agent Systems, Klüwer 2004 FIPA FIPA Modeling technical Committee Home page FIPA Methodology technical Committee Home page Transports & Systèmes Multi-Agents 54

55 Références ADELFE : Atelier de Développement de Logiciels à Fonctionnalité Emergente Bernon C., Gleizes M-P., Peyruqueou S., and Picard G., ADELFE: a Methodology for Adaptive Multi-Agent Systems Engineering, Third International Workshop "Engineering Societies in the Agents World" (ESAW-2002), September 2002, Madrid. Bernon C., Camps V., Gleizes M-P., Picard G., Tools for Self-Organizing Applications Engineering, The First International Workshop on Engineering Self-Organizing Applications (ESOA) Melbourne, Australia, July 2003 Georgé J.P., Picard G., Gleizes M-P., Glize P. (2003), " Living Design for Open Computational Systems " 1st International workshop on Theory and practice of open computational systems TAPOCS at IEEE 12th International workshop on Enabling technologies: Infrastructure for collaborative enterprises WETICE 2003, Johannes Kepler Universitaet, Linz - Austria, Gleizes M-P., Millan T., Picard G., ADELFE: Using SPEM Notation to Unify Agent Engineering Processes and Methodology, Rapport interne IRIT n IRIT/ R, Juin 2003 [Picard, 2004] Picard G., Méthodologie de développement de systèmes multi-agents adaptatifs et conception de logiciels à fonctionnalité émergente Thèse de l Université Paul Sabatier Décembre 2004 ASPECS : Agent-oriented Software Process for Engineering Complex Systems [Gaud, 2007] Gaud N. systèmes multi-agent holoniques : de l analyse à l implantation Thèse de l Université de Franche Comté et de l Université de Technologie de Belfort-Montbéliard Décembre 2007 Gaia [Wooldridge, 00 ] M. Wooldridge, N. R. Jennings & D. Kinny The GAIA Methodology for Agent-Oriented Analysis and Design - In Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 3(3): , 2000 [Zambonelli 00] F. Zambonelli, N. R. Jennings, and M. Wooldridge - Organisationnal abstractions for the analysis and design of multi-agent systems - In P. Ciancarini and M. Wooldridge, editors, Agent Oriented Software Engineering (AOSE 00), LNCS, Springer-Verlag, Transports & Systèmes Multi-Agents 55

56 Références INGENIAS Pavon J., Gomez-sanz J. Agent Oriented Software Engineering with INGENIAS. 3rd International central and Eastern European Conference ojn Multèi-Agnet Systems (CEEMAS 2003) LNAI 2691 Springer verlag Pavon J INGENIAS: développement dirigé pat modèles des systèmes multi-agents. Habilitation à diriger des recherches de l université de Paris VI Décembre 2006 MaSE : Multi-agent Software Engineering DeLoach S.A., and Wood M., Developing Multiagent Systems with agenttool, in Intelligent Agents VII. AgentTheories Architectures and Languages, 7th International Workshop (ATAL 2000, Boston, MA, USA, July 7-9, 2000), C. Castelfranchi, Y. Lesperance (Eds.). LNCS Vol. 1986, Springer Verlag, Berlin, DeLoach S. A., Analysis and Design Using MaSE and agenttool, 12th Midwest A.I. and Cognitive Science Conference (MAICS01), Ohio, Sparkman C.H., Deloach S.A., A. L. Self Automated Derivation of Complex Agent Architectures from Analysis Specifications AOSE-2001, Montreal, Canada, May 29th Deloach S.A., Wood M.F., Sparkman Cl.H. Multiagent Systems Engineering. The International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering Vol 11 (3) pp PASSI : Process for Agent Societies Specification and Implementation Burrafato P. & Cossentino M. Designing a Multi-Agent Solution for a Bookstore with the PASSI Methodology AOIS 02 at CAiSE 02, Toronto, May Cossentino M., Different Perspectives in Designing Multi-Agent System, AgeS 02 (Agent Technology and Software Engineering) Workshop at NodE 02, Erfurt, Germany, October Transports & Systèmes Multi-Agents 56

57 Références Prometheus Padgham L., and Winikoff M. Prometheus : A Pragmatic Methodology for Engineering Intelligent Agents, Workshop on Agent-Oriented Methodologies at OOPSLA 2002 Winikoff M., Padgham L., The Prometheus Methodology to appear in Methodologies and Softwrae Engineering for Agent Systems Bergenti F., Gleizes M-P., Zambonelli F. Editors Kluwer 2003 SODA : Soicietes in Open and Distributed Agent spaces Omicini A, SODA: Societies and infrastructures in the analysis and design of agent-based systems. In Agent oriented Software engineering voume 1957 of LNCS pp Springer 2001 (AOSE 2000) Limerick Ireland June 2000 TROPOS J. Castro, M. Kolp and J. Mylopoulos. A Requirements-Driven Development Methodology, In Proc of the 13th International Conference on Advanced Information Systems Engineering CAiSE 01, Interlaken, Switzerland, June 4-8, Castro J., Kolp M., and Mylopoulos J., A Requirements-driven Development Methodology, In Proceedings of the 13th International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE 01), Stafford, UK June, Giunchiglia F., Mylopoulos J., and Perini A., The Tropos Software Development Methodology: Processes, Models and Diagrams, AOSE 02, Bologna, July Unification de méta modèles [Bernon, 2004] Bernon C., Cossentino M., Gleizes M-P., Turci P., and Zambonelli F. A study of some multi-agent meta-models. In Proc. of the Fifth International Workshop on Agent-Oriented Software Engineering (AOSE-2004) at The Third International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi- Agent Systems (AAMAS 2004), New York, USA, July 2004 Transports & Systèmes Multi-Agents 57

58 Références Comparaison de méthodes [Cernuzzi, 2002] Cernuzzi L. and Rossi G., On the evaluation of agent oriented modeling methods. on Agent-Oriented Methodologies, OOPSLA 02, Seattle, November [Dam, 2003] Dam K.H., Winikoff M., (2003)Comparing Agent-Oriented Methodlogies at AOIS 2003, Melbourne Australia [Picard, 2004] Picard G., Méthodologie de développement de systèmes multiagents adaptatifs et conception de logiciels à fonctionnalité émergente Thèse de l Université Paul Sabatier Décembre 2004 [O Malley, 2001] O'Malley S.A. and DeLoach S.A., Determining when to use an agent-oriented software engineering., Proceedings of the Second International Workshop On Agent-Oriented Software Engineering (AOSE-2001), pages , Montreal, May [Shehory, 2001] Shehory O.and Sturm A., Evaluation of modeling techniques for agent-based systems, Proceedings of the Fifth International Conference on Autonomous Agents, pages ACM Press, May Transports & Systèmes Multi-Agents 58

59 MERCI QUESTIONS? Transports & Systèmes Multi-Agents 59

60 Transparents annexes sur les différentes méthodes Processus Méta-modèle(s) Transports & Systèmes Multi-Agents 60

61 Gaia Process [Zambonelli, Wooldridge, Jennings Kinny 2000] Méthode générale Base à d autres méthodes :1999 SODA 2 phases : analyse et conception Pas d outil Extensions : Gaia V2 (organisation) ROADMAP (systèmes ouverts, Melbourne), Gaia2Jade Applications : agents à gros grain Roles model Requirements statement Interactions model Supposed realized Analysis Agent model Services model Acquaintance model Design Transports & Systèmes Multi-Agents 61

62 GAIA Metamodel Transports & Systèmes Multi-Agents 62

63 INGENIAS Viewpoints Pavon & Gomez (UCM, Madrid, Spain) Multi-Agent System Organizations Agents Goals/Tasks Interactions Environments Transports & Systèmes Multi-Agents 63

64 INGENIAS Metamodel Suit RUP Atelier de génie logiciel IDK MDE JADE Transports & Systèmes Multi-Agents 64

65 PASSI process Cossentino (Palerme Italy) Applications : robotique Transports & Systèmes Multi-Agents 65

66 The PASSI MMM elements Transports & Systèmes Multi-Agents 66

67 ASPECS Process - Koukam Gaud (Belfort France) Dedicated to Holonic MAS Come from PASSI The meta-model is CRIO and consists in 3 parts: problem agent solution domains From the metamodel to the platform Janus in progress Transports & Systèmes Multi-Agents 67

68 CRIO: problem domain Transports & Systèmes Multi-Agents 68

69 CRIO: agent domain Transports & Systèmes Multi-Agents 69

70 CRIO: solution domain Transports & Systèmes Multi-Agents 70

71 MaSE: Process (Deloach (Kansas State University USA) Deloach 2000 Basée sur OMT et UML Evolution in O-MASE (2006) Outil: AgentTool Application : robotique En cours O-MASE (organisation) Transports & Systèmes Multi-Agents 71

72 Tropos Giorgini, Kolp, Mylopoulos Caractéristiques Utilise les concepts de l ingénierie des besoins pour construire un modèle du système dans son environnement Les phases d analyses des besoins sont fondamentales Les agents et les notions relatives à leurs états mentaux sont pris en compte à toutes les étapes du développement Agent BDI Plateforme Jack Applications : e-business, gestion partagée de connaissances Transports & Systèmes Multi-Agents 72

73 AO Visual Modeling with Tropos Early Requirements Late Requirements Architectural Design Detailed Design Implementation Actors in the organizational setting System Actor Sub-system Actors Agents Sw Agents Requirement driven approach Transports & Systèmes Multi-Agents 73

74 Tropos metamodel 1/2 Actor: an entity that has strategic goals and intentionality; Goal: actors' strategic interests; Resource: a physical or an informational entity; Plan: a way of doing something; Dependency: depender dependum dependee. Transports & Systèmes Multi-Agents 74

75 Tropos metamodel 2/2 AND/OR decomposition: root(goal) sub(goals) Contribution: towards the fulfillment of a goal Means-end analysis: a means to satisfy the goal. Transports & Systèmes Multi-Agents 75

76 SODA Omicini (Bologne, Italie) Méthode générale Basée sur Gaia 2 phases : analyse et conception Concept d environnement Différents niveaux d abstractions Transports & Systèmes Multi-Agents 76

77 Prometheus (Paghdam Winikoff - Australie) Transports & Systèmes Multi-Agents 77