carte poparlan
TRANSCRIPT
Instrumentele de dezvoltare a sistemelor multiagent reprezintă concepte
relativ noi in inteligenta artificiala relativ la sistemele distribuite. Scopul este de a
înţelege paradigma instrumentelor de dezvoltare a agenţilor, studiind
metodologia utilizată în modele de design a multiagenţilor şi aplicaţiile pe care
aceştia le dezvolta. Este realizat astfel un studiu comparativ, care include
instrumente de dezvoltare a agenţilor.
Toolkit-urile cu agenţi mobili [9] sunt aproape sisteme software de sine
stătătoare, incapabile să comunice cu altele asemenea lor şi de multe ori fiind doar
prototipuri dezvoltate doar pentru rezolvarea unei anumite probleme de cercetare.
Există astfel concepte diferite în ceea ce priveşte noţiunile de bază ale agenţilor
mobili:
• ce ar trebui să facă un agent mobil din punct de vedere al
programatorului?
• un obiect de un anumit tip defineşte mai multe funcţii de bază pentru
agenţii mobili cum ar fi comunicarea şi migraţia, sau orice obiect
serializabil?
• ce nivel de comunicaţie este necesar: unul simplu între agenţii care
aparţin aceleaşi agenţii sau unul complex care permite şi comunicarea la
distanţă?
• ce nivel de securitate este necesar: unul care protejează host-urile
împotriva unor agenţi maliţioşi, sau este necesar a se proteja şi agenţii
împotriva altor agenţii maliţioase?
• ce fel de mobilitate este necesară?
Uneori chiar şi cea mai generală idee de cercetare nu poate fi adaptată
pentru alt toolkit de agenţi mobili din cauza diferenţelor dintre conceptele de
bază. Exceptând două toolkit-uri (Aglets şi Grasshopper) care suportă
protocolul de migraţie MASIF propus ca standard OMG în 1998, este practic
imposibil să faci alte două toolkit-uri interoperabile.
în contrast cu implementarea unui mare număr de prototipuri, puţine dintre
acestea au fost dezvoltate ca toolkit-uri mobile care ar putea fi folosite în aplicaţii
de nivel industrial. Acestea sunt dezvoltate ca sisteme monolitice, cu un mare
număr de funcţii şi sunt greu de configurat şi folosit. E aproape imposibil să
modifici şi să extinzi astfel de sisteme pentru a le utiliza cu succes în orice tip de
scenariu de aplicaţie software.
Pentru a remedia aceasta situaţie, una dintre cele mai importante
provocări a fost ca prin proiectul Tracy să se dezvolte un nou model de
arhitectură ca referinţe pentru alte toolkit-uri mobile.
Acest capitol realizează o revizuire a fiecărui agent, apoi efectuează o
comparaţie pe mai multe niveluri de abstractizare, făcând o evaluare dintr-o
comparaţie colectiva a instrumentelor de dezvoltare a agenţilor, precum şi a
eficientei acestora.
Au fost aleşi cinci agenţi care vor fi investigaţi pentru a înţelege
diversitatea si dinamica sistemelor multiagent. Pentru a înţelege arhitectura
agenţilor sunt folosite următoarele caracteristici ale agenţilor: autonomie, auto-
învăţare, comunicare, cooperare, mobilitate şi scop, caracteristici ce au fost
incluse atât in designul arhitectural, precum şi in metodologia instrumentelor.
Noţiunea de agenţie este o extensie a unei noţiuni mai slabe, şi susţine
proprietăţi suplimentare pe care agentul le incorporează.
Tehnologia agentul a fost subiect de dezbatere, înţelegerea diferitelor abordări din
spatele fiecărui arhitecturi de agent este fundamentală, însă acest lucru a fost de
asemenea un subiect de opinie cu privire la cea mai bună abordare.
Pentru a putea face o comparaţie eficace şi care să evalueze
instrumentele individuale folosind instrumente de dezvoltare a multiagentilor
pentru a compara performanţa lor, va fi folosită o înţelegere la nivel înalt a unei
metodologii specifice de dezvoltare a agenţilor orientaţi. Se va realiza un studiu
amănunţit al arhitecturii agenţilor.
în cadrul acestui studiu comparativ vor fi analizate următoarele utilitare
folosite pentru dezvoltarea sistemelor multiagent:
• JACK (Java Intelligent Agent Framework)
• JADE (Java Agent Development Framework)
• JASON (Java Using Agent Speak)
• AgentTool
• Cougaar (Cognitive Agent Architecture)
Definiţia unui agent diferă datorita diversităţii si funcţionalităţii
acestora. Cei mai mulţi cercetători dau definiţii pentru agenţi slabi si agenţi tari.
Noţiunea de slab defineşte termenul de agent autonom, sociabil şi reactiv ([12],
[27]), în timp ce noţiunea de tare este mult mai descriptivă, un agent este în
general privit ca un sistem care pe lângă proprietăţile unui agent slab este
conceput sau implementat folosind concepte care folosesc noţiuni cognitive,
precum cunoştinţele, intenţiile, obligaţiile şi emoţiile.
Mulţi cercetători au considerat ca tehnologia agentului este un rezultat de
convergenţă a mai multe tehnologii din domeniul ştiinţei calculatoarelor, precum
programarea orientată obiect, programarea distribuită şi inteligenţa artificială.
Un aspect important al agentului este abilitatea de a oferi inteligenţă prin
interacţiune, care sugerează unirea a două fluxuri de cercetare diferite precum
inteligenţa artificială şi interacţiunea om-calculator. Inteligenţa artificială în
mod tradiţional presupune inteligenţa pură cu puţine interacţiuni externe.
Această abordare produce blocaje în special atunci când problemele apar în
sisteme dezvoltate prin tehnici din inteligenţa artificială. Apariţia sistemelor AL şi
nevoia de interacţiune au condus la un nou domeniu numit inteligenţa artificială
distribuită. Agenţii raţionali extind bazele de date inteligente la cadre care permit
descrieri bazate pe logică şi specificaţii ale comunicării dintre agenţi.
Pentru a înţelege standardele pentru agenţii, FIPA dezvoltat o
specificaţie arhitecturală care a acoperit limba de comunicare a agenţilor,
structura mesajelor, transportul mesajelor. FIPA este implementat cu ajutorul
extensiilor Jack şi JADE în ceea ce priveşte interoperabilitatea între agenţi,
stabilirea comunicării între agenţi. AgentTool, Cougaar şi Jason a fost pusă în
aplicare interacţiunea lor folosind protocoale diferite dezvoltate folosind
abordări individuale, care are un alt set de abordări prevăzute de caietul de
sarcini standard de FIPA.
Comunicarea, utilizând metodologia primara, nu este exclusă, si
utilizează protocoale diferite de interacţiune şi de structură în cadrul
arhitecturilor individuale. în conformitate cu JADE arhitectura standard a fost pe
deplin compatibila cu standardul stabilit de îndeplinire a tuturor
specificaţiilor, prin sprijinul oferit pe toate nivelurile de ontologie.
Jack, de asemenea, respectă în totalitate caietul de sarcini, prin sprijinul
oferit de extindere, ca parte a serviciilor sale pentru alţi agenţi. Alte instrumente de
creare a agenţilor, Jason şi Cougaar, utilizează o metodologie diferită în ceea ce
priveşte modul în care acestea comunica. JADE şi Jack respectă standardul prin
paradigma agent, pledează pentru autonomie în utilizarea mediilor sale, permiţând
interacţiunea socială cu alte arhitecturi şi utilizează cea mai mare a ontologiei
FIPA în procesarea pro-activă. Procesul de comunicare permite agenţilor să-şi
îndeplinească sarcinile prin utilizarea proprietăţii de interoperabilitate.
Cooperarea permite desfăşurarea altor agenţi in cadrul reţelei.
Comunicarea permite mobilitatea, prin intermediul ontologiei, la
diferite niveluri, pentru atingerea scopurilor.
JADE (Java Agent Development Framework) [8] a fost deplin codat
în Java ca un agent de programare pentru a exploata cadrul de lucru. JADE
este scris în limbajul de programare Java şi este format din mai multe
pachete Java oferind programatorilor de aplicaţii atât piese funcţionale
gata făcute cât şi interfaţa abstractă pentru aplicaţii ce depind de task-uri.
Java a fost limbajul de programare ales datorită caracteristicilor sale
atractive, în special orientate spre programarea orientată pe obiecte în medii
distribuite eterogene.
Arhitectura JADE este aceea a unei arhitecturi principale care
controlează celelalte containere şi care este distribuită în cadrul reţelei.
Viaţa unui agent JADE începe cu elementul principal care distribuie servicii
pentru hostarea şi execuţia agentului. Arhitectura principală JADE este
punctul de pornire pe platformă şi permite managementul elementelor
rămase astfel încât acestea să comunice cu arhitectura principală, aceste
containere au o legătura cu arhitectura principală. Elementul duce
responsabilitatea obiectelor referite şi transportă adresele tuturor
containerelor noduri din care este compusă arhitectura principală.
Informaţiile pe care le dobândesc containerele sunt adrese de agenţi,
nume, etc. Aceste informaţii sunt păstrate apoi în containerul principal, şi
atunci când este depistata o identitate JADE se autorizează conexiunea.
Containerul principal JADE este entitatea care deţine toate informaţiile
despre agent. Cu toate acestea, dacă în timpul proces de conectare
conexiunea returnează eroare, arhitectura principală urmează diferite etape
pentru a obţine referinţe adecvate
1. M. R. Andersson şi T. Sandholm, Contract types for satisfîcing task
allocation: Ii experimental results, AAAI Spring Symposium: Satiscing
Models, 1998.
2. S. Aknine, S. Pinson şi M. F. Shakun, An extended multi-agent
negotiation protocol, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems,
voi. 8(1), 5-45, 2004.
3. P. Braun şi W. Rossak, Mobile Agents: Concepts, Mobility Models, &
the Tracy Toolkit, Elsevier Inc., USA, 2005.
4. R. A. Brooks, A robust layered control systemfor a mobile robot, IEEE
Journal of Robotics and Automation, RA-2(1), 14-23, 1986.
5. R. A. Brooks, Challenges for Complete Creature Architectures, First
International Conference on Simulation of Adaptive Behavior, Paris,
France, 434-443, 1990.
6. C. H. Brooks şi E. H. Durfee, Congregation formation in multiagent
systems, Journal of Autonomous Agents and Multi-agent Systems, 7(1-
2), 145-170,2003.
7. K. Binmore şi N. Vulkan, Applying game theory to automated
negotiation, Netnomics, voi. 1(1), 1-9, 1999.
8. F. L. Bellifemine, G. Caire şi D. Greenwood, Developing Multi-Agent
Systems with JADE, Wiley, 2007.
9. R. H. Bordini, M. Dastani, J. Dix şi A. El Fallah Seghrouchni, Multi-
Agent Programming: Languages, Tools and Applications, Springer
Dordrecht Heidelberg London New York, 2009.
10.V. Conitzer şi T. Sandholm, AWESOME: A general multiagent learning
algorithm that converges in self-play and learns a best response against
stationary opponents, Proceedings of the Twentieth International
Conference on Machine Learning, 2003.
11.V. Conitzer şi T. Sandholm, A WESOME: A general multiagent learning
algorithm that converges in self-play and learns a best response against
stationary opponents, Machine Learning, 2006.
12.R. Conte şi C. Castelfranchi, The treatment of norms in modelling
raţional agents: cognitive issues, Proceedings of ModelAge 95, General
Meeting of Esprit Working Group, INRIA, France, 1995.
13.N. Constantinescu şi C. I. Popîrlan, Authentication model based on
Multi-Agent System, Annals of the University of Craiova - Mathematics
and Computer Science Series, Editura Universitaria, Craiova, România,
voi. 38, nr. 2, Iunie, 2011, 59-68.
14.J. P. Delahaye, Sequence Transformations, Springer-Verlag, 1988.
15.R. Davis şi R. G. Smith, Negotiation as a metaphor for distributed
problem solving, Articial Intelligence, voi. 20, 63-109, 1983.
16.U. Endriss, N. Maudet, F. Sadri şi F. Toni, Negotiating socially optimal
allocations ofresources, Journal of Arti cial Intelligence Research, voi.
25,315-348,2006.
17.P. van Eck, A Compositional Semantic Structure for Multi-Agent
Systems Dynamics, 2001.
18.S. Franklin şi A. Graesser, îs it an agent, or just a program?: A
taxonomy for autonomous agents, Proceedings of the Workshop on
Intelligent Agents III, Agent Theories, Architectures, and Languages,
21-35, 1996.
19.D. Fudenberg şi D. K. Levine, The Theory of Learning in Games, MIT
Press, 1998.
20. D. Fudenberg şi D. Kreps, Lectures on learning and equilibrium in
strategic-form games, Technical report, CORE Lecture Series, 1990.
11. P. Faratin, C. Sierra şi N. R. Jennings, Negotiation decision
functions
for autonomous agents, Robotics and Autonomous Systems, voi. 24(3-
4), 159-182, 1998.
12. S. S. Fatima, M. Wooldridge şi N. Jennings, Optimal negotiation
of
multiple issues in incomplete information settings, Proceedings of the
Third International Joint Conference on Autonomous Agents and
MultiAgent Systems, 1080-1089, ACM, 2004.
13. G. Glass, Mobility: processes, computers, and agents,
ACM
Press/Addison-Wesley Publishing Co., New York, USA, 1999.
14. R. S. Gray, D. Kotz, G. Cybenko şi D. Rus, Available at.
d'agents:
Security in a multiple-language, mobile-agent system, Mobile Agents
and Security, Springer-Verlag, Berlin, Germany, 1999.
15. P. J. Gmytrasiewicz şi E. H. Durfee, A rigorous,
operaţional
formalization of recursive modeling, Proceedings of the First
International Conference on Multi-Agent Systems, pages 125-132,
AAAI/MIT press, 1995.
16. P. J. Gmytrasiewicz şi E. H. Durfee, Raţional communication in
multi-
agent systems, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems Journal,
4(3), 233-272, 2001.
17. M. R. Genesereth şi S. P. Ketchpel, Software agents,
Communications
of the Association for Computing Machinery, 37(7), 1994.
18. C. Hewitt şi J. Inman, Dai betwixt and between: From intelligent
agents
to open systems science, IEEE Transactions on Systems, Man and
Cybernetics, 1991.
19. J. Hu şi M. P. Wellman, Nash q-learning for general-sum
stochastic
games, Journal of Machine Learning Research, 1039-1069, 2003.
20. C. H. Hommes, Financial markets as nonlinear adaptive
evolutionary
systems, Quantitative Finance 1, 149-167, 2001.
11.J. C. Harsanyi, Approaches to the bargaining problem before and after
the theory ofgames: A criticai discussion ofzeuthen's, hicks', and nash's
theories, Econometrica, voi. 24(2), 144-157, 1965.
12.N. R. Jennings, P. Faratin, A. R. Lomuscio, S. Parsons, M. Wooldridge
şi C. Sierra, Automated negotiation: Prospects methods and challenges,
Group Decision and Negotiation, voi. 10(2), 199-215, 2001.
13.E. Kalai şi M. Smorodinsky, Other solutions to nash's bargaining
problem, Econometrica, voi. 43, 513-518, 1975.
14.S. Kraus, Strategic Negotiation in Multiagent Environments, MIT Press,
2001.
15.M. Klein, P. Faratin, H. Sayama şi Y. Bar-Yam, Negotiating complex
contracts, Group Decision and Negotiation, voi. 12,111-125, 2003.
16.F. Leon, Agenţi inteligenţi cu capacităţi cognitive, Tehnopress, Iaşi,
2006.
17.M. L. Littman, Friend-or-foe q-learning in general-sum games,
Proceedings of the Eighteenth International Conference on Machine
Learning, 322-328, 2011.
18.B. R. Leaa, M. C. Guptab şi W. B. Yu, A prototype multi-agent ERP
systern: an integrated architecture and a conceptual framework,
Technovation 25, 2005, 433-441.
19.B. LeBaron, Agent-based computaţional finance: Suggested readings
and early research, Journal of Economic Dynamics and Control 24,
679-702, 2000.
20.H. Lin, Architectural Design of Multi-Agent Systems: Technologies and
Techniques, University of Houston - Downtown, USA, 2007.
21.P. Maes, Modeling Adaptive Autonomous Agents, Artificial Life, An
Overview, edited by Christopher G. Langton, MIT Press, Cambridge,
1995.
11. T. M. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
12. T. Magedanz şi R. Glitho, Mobile agent-based network and
service
management, Journal of Network and Systems Management, voi. 7,
Springer, Netherlands, 1999.
13. A. Muthoo, Bargaining Theory with Applications,
Cambridge
University Press, 1999.
14. J. F. Nash, The bargaining problem, Econometrica, voi. 18, 155-
162,
1950.
15. C. C. Nevar, J. McGinnis, S. Modgil, I. Rahwan, C. Reed, G. Simari,
M.
South, G. Vreeswijk şi S. Willmott, Towards and argument interchange
format, The Knowledge Engineering Review, voi. 21(4), 293-316, 2006.
16. T. D. Nguyen şi N. Jennings, Coordinating multiple
concurrent
negotiations, Proceedings of the Third International Joint Conference on
Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 1064-1071, ACM, 2004.
17. M. Oshima şi D. Lange, Programming and Deploying Java Mobile
Agents with Aglets, Addison-Wesley, USA, 1998.
http://www.trl.ibm.com/aglets/
18. C. I. Popîrlan şi L. Ştefanescu, A Multi-agent Approach for Adaptive
Virtual Organization using JADE, ADAPTIVE AND INTELLIGENT
SYSTEMS, Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin,
Heidelberg 2011, voi. 6943/2011, 344-355.
19. C. I. Popîrlan, A solution based on intelligent software agents to
improve the data searching in the contact centers, 6th IEEE Joint
International Information Technology and Artificial Intelligence
Conference, IEEE ITAIC 2011, Chongqing, China,vol. 2, 20-22 August
2011, 1-5.
21.C. I. Popîrlan şi M. Dupac, An Optimal Path Algorithm for Autonomous
Searching Robots, Annals of University of Craiova, Mathematics and
Computer Science Series, voi. 36(1), 37-48, 2009.
22.C. I. Popîrlan şi C. Popîrlan, Mobile Agents communication for
knowledge representation, llth World Multi-Conference on Systemics,
Cybernetics and Informatics, (WMSCI 2007), 2007, Orlando, Florida,
USA, 92-96.
23.C. I. Popîrlan şi C. Popîrlan, Algorithms for Mobile Agents in Network
using Tracy(Mobile Agent Toolkit), 5-th RoEduNet IEEE International
Conference, 1-3 June 2006, Sibiu, România, 337-339.
24.C. I. Popîrlan, Collaborative software agents based on JADE for
distributed data processing, Annals of the University of Craiova -
Mathematics and Computer Science Series, Editura Universitaria,
Craiova, România, voi. 38, nr. 3, 2011, 46-55.
25.C. I. Popîrlan, Knowledge Processing in Contact Centers using a Multi-
Agent Architecture, WSEAS TRANSACTIONS ON COMPUTERS, nr.
11, voi. 9, 1318-1327,2010.
26.C. I. Popîrlan, A Mobile Agents Architecture for Robots Control, Annals
of University of Craiova, Mathematics and Computer Science Series,
voi. 36(2), 109-117,2009.
27.C. I. Popîrlan, Knowledge Bases Management using Mobile Agents
Architecture, Journal of Knowledge, Communications and Computing
Technologies (JKCCT), voi. 1(1), 59-69, 2009.
28.C. I. Popîrlan şi M Dpac, A Mobile Agent Virtual Reality Modeling of
Searching Robots, Annals of University of Craiova, Mathematics and
Computer Science Series, voi. 35, 145-154, 2008.
29.C. I. Popîrlan şi C. A. Ştefanescu, A multi-agent solution for contact
centers improvement, Annals of DAAAM for 2011 & Proceedings of
The 22nd International DAAAM SYMPOSIUM, voi. 22, nr.
1, Published by DAAAM International, Vienna, Austria, 2011, 1183-
1184.
60. C. I. Popîrlan, C. A. Ştefanescu şi L. Ştefanescu, Mulţi-Agent
Approach
for Data Analysis in a Knowledge based System for Contact
Center,
Proceedings of ICCSIT 2011 : International Conference on
Computer
Science and Information Technology, Venice, Italy, nr. 59
World
Academy of Science Engineering and Technology, 2011, 1126-1131.
61. C. I. Popîrlan, A Multi-Agent Approach for Distributed
Knowledge
Processing in Contact Centers, Proceedings of The 14th
WSEAS
International Conference on COMPUTERS (part of the 14th
WSEAS
CSCC Multiconference), Corfu Island, Greece, Latest trends
on
Computers, voi. 1, 23-25 Iulie, 2010, 214-219.
62. C. I. Popîrlan şi L. Ştefanescu, A Mobile Agents System for
Intelligent
Data Analysis, Proceedings of WSEAS Applied Computing
Conference
2009 (ACC 2009), September 28-30, Athens, Greece,
Mathematical
Methods and Applied Computing, voi. 1, WSEAS Press, 663-668.
63. C. I. Popîrlan şi M. Dupac, A Mobile Agents Approach for
Searching
Robots Virtual Reality Modeling and Simulation, Proceedings of
the
20th IASTED International Conference on Modelling and
Simulation
(MS 2009), 2009, Banff, Alberta, Canada.
64. C. I. Popîrlan, A Distributed Knowledge-based Processing using
Mobile
Agents, Buletin Ştiinţific - Universitatea din Piteşti, Seria Matematică
şi
Informatică, nr. 14, 179-186.
65. S. Russell şi P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern
Approach,
Prentice Hali, 1995.
66. S. Rao şi M. Georgeff, Modeling raţional agents within
a BDI
architecture, Proceedings of the Second International Conference
on
Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 473-484
1991.
60.S. Rao şi M. Georgeff, BDI agents: From theory to practice,
Proceedings of the First International Conference on Multi-Agent
Systems (ICMAS-95), 312-319, 1995.
61.S.J. Russell şi P. Norvig, Artificial intelligence: A modern approach
(2nd ed.), Prentice Hali, 2003.
62.V. Roth, Mutual protection of co-operating agents, Lecture Notes in
Computer Science, voi. 1603, Springer-Verlag Inc., New York, USA,
2001.
63.A. Rubinstein, Perfect equilibrium in a bargaining model,
Econometrica, voi. 50(1), 97-110, 1982.
64.J. S. Rosenschein şi G. Zlotkin, Rules of Encounter, The MIT Press,
Cambridge, MA, 1994.
72.1. Rahwan, S. D. Ramchurn, N. R. Jennings, P. McBurney, S. Parsons şi L.
Sonenberg, Argumentation-based negotiation, The Knowledge Engineering
Review, voi. 18(4), 343-375, 2004.
73.P. Stone, LayeredLearning in Multiagent Systems, MIT Press, 2000.
74.R. S. Sutton şi A. G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction,
MIT Press, 1998.
75.J. Surowiecki, The Wisdom ofCrowds, Anchor, 2005.
76.R. G. Smith, The contract net protocol: High-level communication and
control in a distributed problem solver, IEEE Transactions on
Computere, voi. C-29(12), 1104-1113, 1981.
77.T. Sandholm, Contract types for satiscing task allocation: I theoretical
results, AAAI Spring Symposium: Satiscing Models, 1998.
78.T. Sandholm, An algorithm for winner determination in combinatorial
auctions, Articial Intelligence, voi. 135(1-2), 1-54, 2002.
73.T. Sandholm şi V. Lesser, Leveled-commitment contracting: A
backtracking instrument for multiagent systems, AI Magazine, voi.
23(3), 89-100, 2002.
74.T. Sandholm şi Y. Zhou, Surplus equivalence of leveled commitment
contracts, Articial Intelligence, voi. 142(2), 239-264, 2002.
75.G. Stoian şi C. I. Popîrlan, A Proposal for an Enhanced Mobile Agent
Architecture (EMA), Annals of University of Craiova, Mathematics and
Computer Science Series, 71-79, 2010.
76.G. Stoian şi C. I. Popîrlan, Using Mobile Agents for Handoff Tuning in
Mobile WiMAX Networks, Annals of the University of Craiova -
Mathematics and Computer Science Series, voi. 37, no. 3, Septembrie,
2010,22-28.
77.Y. Shoham şi K. Leyton-Brown, MULTIAGENT SYSTEMS:
Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations, Cambridge
University Press, 2009.
78.L. Ştefanescu şi C. I. Popîrlan, Intelligent Software Agents for Data
Analysis in Knowledge-based Systems, Chapter for the book "Intelligent
Decision Support Systems for Managerial Decion Making", ASERS
Publishing 2011,25-48.
79.P. Taylor şi L. Jonker, Evolutionary stable strategies and game
dynamics, Mathematical Biosciences, 76-83, 1978.
80.N. Ţăndăreanu şi C. I. Popîrlan, A Mobile Agents Approach for
Knowledge Bases Processing, Proceedings of the Twelfth International
Conference on Intelligent Systems and Control (ISC 2009), 2009, 27-32,
Cambridge, Massachusetts, USA.
81.J. M. Vidai şi E. H. Durfee, Learning nested models in an information
economy, Journal of Experimental and Theoretical Articial Intelligence,
10(3), 291-308, 1998.
73.J. M. Vidai şi E. H. Durfee, The moving target function problem in
multi-agent learning, Proceedings of the Third International Conference
on Multi-Agent Systems, 317-324, AAAI/MIT press, 1998.
74.J. M. Vidai şi E. H. Durfee, Predicting the expected behavior of agents
that learn about agents: the CLRI framework, Autonomous Agents and
Multi-Agent Systems, 6(1), 77-107, 2003.
75.J. M. Vidai, Fundamentals of Multiagent Systems with NetLogo
Exampîes, 2009.
76.M. Wooldridge şi N. R. Jennings, Intelligent Agents - Theories,
Architectures, and Languages, Lecture Notes in Artificial Intelligence,
Springer-Verlag, voi. 890, 1995.
77.J. W. Weibull, Evolutionary Game Theory, MIT Press, 1997.
78.C. J. Watkins şi P. Dayan, Q-learning, Machine Learning, 8(3-4), 279-
292, 1992.
79.D. H. Wolpert şi K. Tumer, An introduction to collective intelligence,
Technical report, NASA, 1999.
80.M. Wooldridge, Intelligent agents, Multiagent Systems: a Modern
Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, Cambridge,
Massachusetts, 27-77, 1999.
81.G. Wei şi S. Sen, Adaptation and Learning in Multiagent Systems,
Springer-Verlag, Berlin, Germany, 1996.
82.M. Wooldridge şi N. R. Jennings, Agent Theories, Architectures, and
Languages: a Survey, Springer-Verlag, Berlin, Germany, 1995.
83.D. Wong, N. Paciorek, T. Walsh, J. DiCelie, M. Young şi B. Peet,
Concordia: An infrastructure for collaborating mobile agents,
Proceedings of the First International Workshop on Mobile Agents.
Springer-Verlag London, UK, 1997.
99.D. Willer, Network Exchange Theory, Praeger Publishers, Westport,
1999.
100. M. Wooldridge, An introduction to multiagent systems, John
Wiley & Sons LTD, UK, 2002.
101. X. Zhang, V. Lesser şi S. Abdallah, Eficient management of
multilinked negotiation based on a formalized model. Autonomous
Agents and MultiAgent Systems, voi. 10(2), 2005.
102. X. Zhang, V. Lesser şi R. Podorozhny, Multi-dimensional,
multistep negotiation for task allocation in a cooperative system,
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, voi. 10(1), 5-40, 2005.