Auto-Organização

Manoel Teixeira

mnetto@les.inf.puc-rio.br

11/04/23 2Manoel Teixeira © LES/PUC-Rio

Sumário

• Motivação

• Visão Geral

• Padrões Básicos

• Padrões Derivados

• Referências

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Motivação

• Operar em ambientes dinâmicos e heterogêneos e encarar o desafio de mudanças freqüentes nos requisitos. Como em sistemas ubíquos, biológicos e na computação autonômica.

• Deve ser flexível, robusto e capaz de se adaptar às circunstâncias.

• A característica de um sistema ter uma resposta coletiva e complexa decorrente das interações entre simples componentes.

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Motivação – SMA?

• As entidades autônomas são agentes

• SMA é um grupo de agentes cooperando entre si

• Comportamento macroscópicos usando apenas interações locais entre agentes

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Visão Geral – Auto-organização

• Definido como o processo ou o mecanismo que permite um sistema mudar sua organização sem um comando externo explicito

• Sistemas auto-organizáveis fortes

• Sistemas auto-organizáveis fracos

• Interações ocorrem localmente

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Visão Geral – Auto-organização

• Propriedades:

– Inexistência de um controle externo – Obrigatória

– Controle descentralizado – Não obrigatória

– Operação dinâmica – Obrigatória

• Medidas/Métricas

– Capacidade de alcançar uma organização capaz de atender ao objetivo do sistema como um todo a partir da inicialização do sistema

– Capacidade de alcançar uma re-organização depois de uma perturbação

– Nível de descentralização do controle

– Capacidade de contornar perturbações

Visão Geral – Auto-organização

• Emergência

• “O todo é maior que a soma das partes”. Holland, 1998.

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Padrões Básicos

• São eles: (Gardelli, 2007)

– Replication Pattern

– Collective Sort Pattern

– Evaporation Pattern

– Aggregation Pattern

– Diffusion Pattern

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Padrões Básicos – Replication

• Problemas:

– Como podemos reduzir o tempo de acesso às informações?

– Em caso de ataque ou falhas, como evitamos a perda de informações?

• Trata os dados a serem replicados, GF

• Ação de coordenação: copia os dados localmente

• Regra de propagação: propaga para locais vazios na vizinhança (abordagem flooding)

• Exemplos: Cache, RAID, Grid

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Padrões Básicos – Collective Sort

• Problema:

– Ambientes multiagentes que não impõe restrições nos repositórios de informações podem sofrer de overhead na descoberta das mesmas

• Trata os dados a serem ‘ordenados’

• Ação de coordenação: mantém os dados se necessário

• Regra de propagação: propaga para os vizinhos

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Padrões Básicos – Evaporation

• Problema:

– Ambientes multiagentes podem rapidamente ficarem sobrecarregados de informações inseridas pelos agentes

• É agregado aos dados um peso/tempo

• Ação de coordenação: a falta ou o decremento dos dados implicam em novas ações

• Regra de propagação: os dados propagados decrementam os seus pesos localmente e nos vizinhos iterativamente até alcançar o valor 0

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Padrões Básicos – Aggregation

• Problema:

– Sistemas multiagentes de larga escala sofrem por conta do grande número de dados gerados pelos agentes, que precisa ser sintetizado

• Trata os dados a serem agregados, GF

• Ação de coordenação: reforço da ação pela presença da informação

• Regra de propagação: reforça a informação

• Com o padrão Evaporation, forma-se um feedback loop

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Padrões Básicos – Diffusion

• Problema:

– Em sistemas multiagentes onde agentes só podem acessar dados locais, estes agentes sofrem da falta de informações sobre os nós vizinhos

• É agregado aos dados um peso

• Ação de coordenação: fazem algo em virtude da nova informação

• Regra de propagação: dados propagados (pelo ambiente) decrementam seu peso localmente e incrementam nos vizinhos

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Padrões Derivados

• São eles: (De Wolf, 2007)

– Stigmergy / Gradient Field / Field-based coordination

• Evaporation + Aggregation + Diffusion (Gardelli, 2007)

– Pheromone Paths

• Evaporation + Diffusion

– Market-based coordination

• Aggregation

Padrões Derivados

Problem(s) Solution PatternSpatial Source to Destination Routing, Task Recruitment, Relation Identification, Integration of various information Sources

Agents explicitly search for goals, tasks, or related items and drop pheromones to form paths for other agents to follow to the goal or task. Reinforcement of an existing path by other agents can be seen as a reinforcement of the relation between source and destination. Evaporation, Aggregation, and Propagation keep the pheromones up-to-date and support integration of various information sources.

Digital Pheromone Paths

Spatial Movement, Pattern Formation, Structure Formation, Routing, Integration of Contextual Information

Spatial, contextual, and coordination-related information is automatically spread/propagated by the environment as multiple computational fields. Agents simply follow the “waveform” of these fields to achieve the coordination task, no explicit exploration is needed. The spatial information comes to the agents instead of agents explicitly searching.

Gradient Fields

Resource Allocation in general (resource=task, power, bandwidth, space, time, etc.) , Integration of resource Usage/Need Information

A virtual market where resource users sell and buy resource usage with virtual currency. The price evolves according to the market dynamics and indicates a high (high price) or low (low price) demand. This information is used by agents to decide on using the resource or not. Economic market theory states that the prices converge to a stable equilibrium.

Market-based Coordination

Team-formation, Trust and reputation

Agents put and modify tags on other agents and a team is formed by only collaborating with agents with the same tag or some other condition. If tags indicate how well agents behaved in collaborations with others then trust and reputation information can be available.

Tags

Synchronisation, Resource Allocation

A capability or a resource is represented by a token. Synchronisation happens because only the holder can use the resource or executes a certain capability. Tokens can be passed among agents to allocate the resource or capability to others.

Tokens

… … …

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Referências

• Gatti, M. A. de C.; Lucena, C. J. P. de; Garcia, A.; A pattern Language for Self-Organizing Systems. SASO 2009 (Submetido).

• Gatti, M. A. C. ; Lucena, C.J.P. de . A Multi-Environment Multi-Agent Simulation Framework for Self-Organizing Systems. In: The 10th Workshop on Multi-Agent-Based Simulation (MABS'09) at AAMAS'09, 2009, Budapest. The Eighth International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2009.

• Jan Sudeikat and Lars Braubach and Alexander Pokahr and Wolfgang Renz and Winfried Lamersdorf. Systematically Engineering Self–Organizing Systems: The SodekoVS Approach. In Proceedings des Workshops über Selbstorganisierende, adaptive, kontextsensitive verteilte Systeme (KIVS 2009 – March).

• Luca Gardelli, Mirko Viroli and Andrea Omicini. Desing Patterns for Self-Organizing Multiagent Systems. In 5th International Central and Eastern European Conference on Multi-Agent Systems. 25-27 September 2007, Leipzig, Germany.

• T. De Wolf, and T. Holvoet, Design Patterns for Decentralised Coordination in Self-organising Emergent Systems, Editors: Sven Brueckner, Salima Hassas, Màrk Jelasity and Daniel Yamins, Engineering Self-Organising Systems: Fourth International Workshop, ESOA 2006, Future University-Hakodate, Japan, 2006, Revised Selected Papers, Lecture Notes in Computer Science, Volume 4335, 2007, pp. 28–49, Springer Verlag

• Jan Sudeikat and Wolfgang Renz: "Toward Requirements Engineering for Self-Organizing Multi-Agent Systems" in: Proceedings of the First International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems, 2007.

Referências

• G. Di Marzo Serugendo, M.-P. Gleizes, A. Karageorgos. "Self-organisation and emergence in MAS: an overview", Informatica 30(1): 45-54, Slovene Society Informatika, Ljubljana, Slovenia, 2006.

• G. Di Marzo Serugendo, M.-P. Gleizes, A. Karageorgos. "Self-Organisation in MAS", Knowledge Engineering Review 20(2):165-189, Cambridge University Press, 2005.

• G. Di Marzo Serugendo. "Autonomous Systems with Emergent Behaviour". Chapter in “Handbook of Research on Nature Inspired Computing for Economy and Management”. Jean-Philippe Rennard (Ed), Idea Group, Inc., Hershey-PA, USA, pp. 429-443, September 2006.

• T. De Wolf, Analysing and engineering self-organising emergent applications, Ph.D. Thesis, Department of Computer Science, K.U.Leuven, Leuven, Belgium, May, 2007.

• T. De Wolf, and T. Holvoet, Emergence Versus Self-Organisation: Different Concepts but Promising When Combined, Engineering Self Organising Systems: Methodologies and Applications (Brueckner, S. and Di Marzo Serugendo, G. and Karageorgos, A. and Nagpal, R., eds.), Lecture Notes in Computer Science, 2005, Volume 3464, May 2005.

A Pattern-Based Framework to Build Self-Organization Multi-Agents Systems

Fim

Manoel Teixeira de Abreu Netto

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