DSAAR: distributed software architecture for autonomous robots

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica

Propuesta de integración de agentes software inteligentes sobre JADE con entornos virtuales en Unity3D

La unión de distintos sistemas software constituye un elemento principal de las nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación. La integración de entornos virtuales tridimensionales con agentes software inteligentes es el objetivo que persigue este trabajo de investigación. Para llevar a cabo esta integración se parte de la creación de un agente virtual, un personaje que es controlado por una mente desarrollada siguiendo un enfoque basado en agentes software. Se busca así dotar al sistema de cierto nivel de inteligencia, tomando como referencia el funcionamiento del cerebro humano. Lo que se consigue es que el agente capte los estímulos del entorno, los procese y genere comportamientos, tanto reactivos como deliberativos, que son ejecutados por el personaje. Los resultados obtenidos resaltan el dinamismo del sistema, a la vez que animan a seguir investigando en este campo lleno de aplicaciones directas y reales sobre el mundo. En conclusión, esta investigación busca y consigue un nuevo paso en el progreso de las nuevas tecnologías mediante una integración real de distintos sistemas software. ---ABSTRACT---The union of different software systems is a major element of Information and Communications Technology. The aim of this research is the integration of 3D virtual environments and intelligent software agents. This integration is based on the development of a virtual agent, a character that is controlled by a mind developed following a software agent approach. It is sought to provide the system with some intelligence level, taking the human brain function as a reference point. The consequence is that the agent captures environmental stimuli, processes them and creates reactive and deliberative behaviours that can be executed by the avatar. The findings emphasize the dynamism of the system as well as they encourage to research more in this field that has a lot of direct and real-life applications on the world. In conclusion, this research seeks and takes a new step in the progress of new technologies through a real integration of different software systems.

Adapting populations of agents

We control a population of interacting software agents. The agents have a strategy, and receive a payoff for executing that strategy. Unsuccessful agents become extinct. We investigate the repercussions of maintaining a diversity of agents. There is often no economic rationale for this. If maintaining diversity is to be successful, i.e. without lowering too much the payoff for the non-endangered strategies, it has to go on forever, because the non-endangered strategies still get a good payoff, so that they continue to thrive, and continue to endanger the endangered strategies. This is not sustainable if the number of endangered ones is of the same order as the number of non-endangered ones. We also discuss niches, islands. Finally, we combine learning as adaptation of individual agents with learning via selection in a population. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2003.

Computational Analysis of Intelligent Agents: Social and Strategic Settings

The central motif of this work is prediction and optimization in presence of multiple interacting intelligent agents. We use the phrase `intelligent agents' to imply in some sense, a `bounded rationality', the exact meaning of which varies depending on the setting. Our agents may not be `rational' in the classical game theoretic sense, in that they don't always optimize a global objective. Rather, they rely on heuristics, as is natural for human agents or even software agents operating in the real-world. Within this broad framework we study the problem of influence maximization in social networks where behavior of agents is myopic, but complication stems from the structure of interaction networks. In this setting, we generalize two well-known models and give new algorithms and hardness results for our models. Then we move on to models where the agents reason strategically but are faced with considerable uncertainty. For such games, we give a new solution concept and analyze a real-world game using out techniques. Finally, the richest model we consider is that of Network Cournot Competition which deals with strategic resource allocation in hypergraphs, where agents reason strategically and their interaction is specified indirectly via player's utility functions. For this model, we give the first equilibrium computability results. In all of the above problems, we assume that payoffs for the agents are known. However, for real-world games, getting the payoffs can be quite challenging. To this end, we also study the inverse problem of inferring payoffs, given game history. We propose and evaluate a data analytic framework and we show that it is fast and performant.

Using SPL to Develop AAL Systems Based on Self-adaptive Agents

Abstract One of the most important challenges of this decade is the Internet of Things (IoT) that pursues the integration of real-world objects in Internet. One of the key areas of the IoT is the Ambient Assisted Living (AAL) systems, which should be able to react to variable and continuous changes while ensuring their acceptance and adoption by users. This means that AAL systems need to work as self-adaptive systems. The autonomy property inherent to software agents, makes them a suitable choice for developing self-adaptive systems. However, agents lack the mechanisms to deal with the variability present in the IoT domain with regard to devices and network technologies. To overcome this limitation we have already proposed a Software Product Line (SPL) process for the development of self-adaptive agents in the IoT. Here we analyze the challenges that poses the development of self-adaptive AAL systems based on agents. To do so, we focus on the domain and application engineering of the self-adaptation concern of our SPL process. In addition, we provide a validation of our development process for AAL systems.

Ubiquitous travel service delivery

Free independent travelers require flexible, reactive service delivery due to their regularly changing location and activities and the lack of a wired Internet connection. A ubiquitous travel service delivery system that is able to dynamically deliver services in response to relevant events, such as changing location, availability of new last-minute specials, work opportunities, and safety issues can provide added value while retaining the flexibility that is so important to independent travelers. This article describes such a system. An engineering design research approach has been adopted to design the system. Issues addressed include traveler and service states and events, contexts, situations, and situation-action rules. An architecture is proposed that is based on distributed, cooperating software agents and mobile data technologies. The role of these agents is to continuously monitor situations that are occurring in the physical and virtual service spaces and to take the required action for any situations that are relevant to the traveler.

Estratégias para negociação de contratos bilaterais em mercados multi-agente de energia eléctrica

A energia eléctrica é um bem essencial para a maioria das sociedades. O seu fornecimento tem sido encarado como um serviço público, da responsabilidade dos governos, através de empresas monopolistas, públicas e privadas. O Mercado Ibérico de Electricidade (MIBEL) surge com o objectivo da integração e cooperação do sector eléctrico Português e Espanhol, no qual é possível negociar preços e volumes de energia. Actualmente, as entidades podem negociar através de um mercado bolsista ou num mercado de contratos bilaterais. Uma análise dos mercados de electricidade existentes mostra que estes estão longe de estarem liberalizados. As tarifas não reflectem o efeito da competitividade. Além disso, o recurso a contratos bilaterais limita frequentemente os clientes a um único fornecedor de energia eléctrica. Nos últimos anos, têm surgido uma série de ferramentas computacionais que permitem simular, parte ou a totalidade, dos mercados de electricidade. Contudo, apesar das suas potencialidades, muitos simuladores carecem de flexibilidade e generalidade. Nesta perspectiva, esta dissertação tem como principal objectivo o desenvolvimento de um simulador de mercados de energia eléctrica que possibilite lidar com as dificuldades inerentes a este novo modelo de mercado, recorrendo a agentes computacionais autónomos. A dissertação descreve o desenho e a implementação de um simulador simplificado para negociação de contratos bilaterais em mercados de energia, com particular incidência para o desenho das estratégias a utilizar pelas partes negociais. Além disso, efectua-se a descrição de um caso prático, com dados do MIBEL. Descrevem-se também várias simulações computacionais, envolvendo retalhistas e consumidores de energia eléctrica, que utilizam diferentes estratégias negociais. Efectua-se a análise detalhada dos resultados obtidos. De forma sucinta, os resultados permitem concluir que as melhores estratégias para cada entidade, no caso prático estudado, são: a estratégia de concessões fixas, para o retalhista, e a estratégia de concessões baseada no volume de energia, para o consumidor.

ISEM: a multi-agent system that simulates competitive electronic marketplaces

With the increasing importance of large commerce across the Internet it is becoming increasingly evident that in a few years the Iternet will host a large number of interacting software agents. a vast number of them will be economically motivated, and will negociate a variety of goods and services. It is therefore important to consider the economic incentives and behaviours of economic software agents, and to use all available means to anticipate their collective interactions. This papers addresses this concern by presenting a multi-agent market simulator designed for analysing agent market strategies based on a complete understanding of buyer and seller behaviours, preference models and pricing algorithms, consideting risk preferences. The system includes agents that are capable of increasing their performance with their own experience, by adapting to the market conditions. The results of the negotiations between agents are analysed by data minig algorithms in order to extract rules that give agents feedback to imprive their strategies.

Ontology mapping evolution

Introdução Hoje em dia, o conceito de ontologia (Especificação explícita de uma conceptualização [Gruber, 1993]) é um conceito chave em sistemas baseados em conhecimento em geral e na Web Semântica em particular. Entretanto, os agentes de software nem sempre concordam com a mesma conceptualização, justificando assim a existência de diversas ontologias, mesmo que tratando o mesmo domínio de discurso. Para resolver/minimizar o problema de interoperabilidade entre estes agentes, o mapeamento de ontologias provou ser uma boa solução. O mapeamento de ontologias é o processo onde são especificadas relações semânticas entre entidades da ontologia origem e destino ao nível conceptual, e que por sua vez podem ser utilizados para transformar instâncias baseadas na ontologia origem em instâncias baseadas na ontologia destino. Motivação Num ambiente dinâmico como a Web Semântica, os agentes alteram não só os seus dados mas também a sua estrutura e semântica (ontologias). Este processo, denominado evolução de ontologias, pode ser definido como uma adaptação temporal da ontologia através de alterações que surgem no domínio ou nos objectivos da própria ontologia, e da gestão consistente dessas alterações [Stojanovic, 2004], podendo por vezes deixar o documento de mapeamento inconsistente. Em ambientes heterogéneos onde a interoperabilidade entre sistemas depende do documento de mapeamento, este deve reflectir as alterações efectuadas nas ontologias, existindo neste caso duas soluções: (i) gerar um novo documento de mapeamento (processo exigente em termos de tempo e recursos computacionais) ou (ii) adaptar o documento de mapeamento, corrigindo relações semânticas inválidas e criar novas relações se forem necessárias (processo menos existente em termos de tempo e recursos computacionais, mas muito dependente da informação sobre as alterações efectuadas). O principal objectivo deste trabalho é a análise, especificação e desenvolvimento do processo de evolução do documento de mapeamento de forma a reflectir as alterações efectuadas durante o processo de evolução de ontologias. Contexto Este trabalho foi desenvolvido no contexto do MAFRA Toolkit1. O MAFRA (MApping FRAmework) Toolkit é uma aplicação desenvolvida no GECAD2 que permite a especificação declarativa de relações semânticas entre entidades de uma ontologia origem e outra de destino, utilizando os seguintes componentes principais: Concept Bridge – Representa uma relação semântica entre um conceito de origem e um de destino; Property Bridge – Representa uma relação semântica entre uma ou mais propriedades de origem e uma ou mais propriedades de destino; Service – São aplicados às Semantic Bridges (Property e Concept Bridges) definindo como as instâncias origem devem ser transformadas em instâncias de destino. Estes conceitos estão especificados na ontologia SBO (Semantic Bridge Ontology) [Silva, 2004]. No contexto deste trabalho, um documento de mapeamento é uma instanciação do SBO, contendo relações semânticas entre entidades da ontologia de origem e da ontologia de destino. Processo de evolução do mapeamento O processo de evolução de mapeamento é o processo onde as entidades do documento de mapeamento são adaptadas, reflectindo eventuais alterações nas ontologias mapeadas, tentando o quanto possível preservar a semântica das relações semântica especificadas. Se as ontologias origem e/ou destino sofrerem alterações, algumas relações semânticas podem tornar-se inválidas, ou novas relações serão necessárias, sendo por isso este processo composto por dois sub-processos: (i) correcção de relações semânticas e (ii) processamento de novas entidades das ontologias. O processamento de novas entidades das ontologias requer a descoberta e cálculo de semelhanças entre entidades e a especificação de relações de acordo com a ontologia/linguagem SBO. Estas fases (“similarity measure” e “semantic bridging”) são implementadas no MAFRA Toolkit, sendo o processo (semi-) automático de mapeamento de ontologias descrito em [Silva, 2004].O processo de correcção de entidades SBO inválidas requer um bom conhecimento da ontologia/linguagem SBO, das suas entidades e relações, e de todas as suas restrições, i.e. da sua estrutura e semântica. Este procedimento consiste em (i) identificar as entidades SBO inválidas, (ii) a causa da sua invalidez e (iii) corrigi-las da melhor forma possível. Nesta fase foi utilizada informação vinda do processo de evolução das ontologias com o objectivo de melhorar a qualidade de todo o processo. Conclusões Para além do processo de evolução do mapeamento desenvolvido, um dos pontos mais importantes deste trabalho foi a aquisição de um conhecimento mais profundo sobre ontologias, processo de evolução de ontologias, mapeamento etc., expansão dos horizontes de conhecimento, adquirindo ainda mais a consciência da complexidade do problema em questão, o que permite antever e perspectivar novos desafios para o futuro.

Load Control Timescales Simulation in a Multi-Agent Smart Grid Platform

Environmental concerns and the shortage in the fossil fuel reserves have been potentiating the growth and globalization of distributed generation. Another resource that has been increasing its importance is the demand response, which is used to change consumers’ consumption profile, helping to reduce peak demand. Aiming to support small players’ participation in demand response events, the Curtailment Service Provider emerged. This player works as an aggregator for demand response events. The control of small and medium players which act in smart grid and micro grid environments is enhanced with a multi-agent system with artificial intelligence techniques – the MASGriP (Multi-Agent Smart Grid Platform). Using strategic behaviours in each player, this system simulates the profile of real players by using software agents. This paper shows the importance of modeling these behaviours for studying this type of scenarios. A case study with three examples shows the differences between each player and the best behaviour in order to achieve the higher profit in each situation.

Data Mining Approach to support the Generation of Realistic Scenarios for Multi-Agent simulation of Electricity Markets

This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.

Engineering Temporal and Spatial Aspects in OWL using Patterns

WWW is a huge, open, heterogeneous system, however its contents data is mainly human oriented. The Semantic Web needs to assure that data is readable and “understandable” to intelligent software agents, though the use of explicit and formal semantics. Ontologies constitute a privileged artifact for capturing the semantic of the WWW data. Temporal and spatial dimensions are transversal to the generality of knowledge domains and therefore are fundamental for the reasoning process of software agents. Representing temporal/spatial evolution of concepts and their relations in OWL (W3C standard for ontologies) it is not straightforward. Although proposed several strategies to tackle this problem but there is still no formal and standard approach. This work main goal consists of development of methods/tools to support the engineering of temporal and spatial aspects in intelligent systems through the use of OWL ontologies. An existing method for ontology engineering, Fonte was used as framework for the development of this work. As main contributions of this work Fonte was re-engineered in order to: i) support the spatial dimension; ii) work with OWL Ontologies; iii) and support the application of Ontology Design Patterns. Finally, the capabilities of the proposed approach were demonstrated by engineering time and space in a demo ontology about football.

Plataforma para suporte ao ciclo de vida de organizações virtuais e seleção dinâmica de parceiros e fornecedores

Tese de Doutoramento em Engenharia Industrial e de Sistemas

Adaptive intelligent agent approach to guide the web navigation on the PLAN-G distance learning platform

Hypermedia systems based on the Web for open distance education are becoming increasinglypopular as tools for user-driven access learning information. Adaptive hypermedia is a new direction in research within the area of user-adaptive systems, to increase its functionality by making it personalized [Eklu 961. This paper sketches a general agents architecture to include navigationaladaptability and user-friendly processes which would guide and accompany the student during hislher learning on the PLAN-G hypermedia system (New Generation Telematics Platform to Support Open and Distance Learning), with the aid of computer networks and specifically WWW technology [Marz 98-1] [Marz 98-2]. The PLAN-G actual prototype is successfully used with some informatics courses (the current version has no agents yet). The propased multi-agent system, contains two different types of adaptive autonomous software agents: Personal Digital Agents {Interface), to interacl directly with the student when necessary; and Information Agents (Intermediaries), to filtrate and discover information to learn and to adapt navigation space to a specific student