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Fernuniversität in Hagen

Fachbereich Wirtschaftswissenschaft 

Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik

Seminararbeit zum Thema

 ES08: Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-

Systeme

Seminar: Entscheidungsunterstützende Systeme

Leitung: Dr. Andreas Bortfeldt

Betreuung: Dr. Giselher Pankratz

Matr.-Nr.: 6655432

Name: Dr. Fotios Fitsilis

Anschrift: Eufroniou 44, 16121 Kaissariani, Griechenland

Telefon: +30-6947-818439

E-mail: [email protected] Abgabedatum: 10/10/2006

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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme ii

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung und Motivation ................................................................................................. 1

1.1. Künstliche Intelligenz und MAS................................................................................1

1.2. Verteiltes Problemlösen ............................................................................................. 2

1.3. Anwendungsbeispiele von MAS................................................................................ 3

2. Agenten- und MAS -Grundlagen .......................................................................................3

2.1. Agenten ...................................................................................................................... 3

2.1.1. Definition ...........................................................................................................4

2.1.2. Eigenschaften von Agenten................................................................................ 4

2.2. Multi-Agenten-Systeme ............................................................................................. 6

2.2.1. Definition ...........................................................................................................6

2.2.2. MAS Eigenschaften und Klassifikation .............................................................6

2.3. Agentenkommunikation............................................................................................. 7

2.3.1. KQML ................................................................................................................7

2.3.1.1. KQML Struktur..........................................................................................8

2.3.1.2. KQML Nachrichtenstruktur....................................................................... 8

2.3.1.3. KQML Plattformen ....................................................................................9

2.3.2. FIPA ACL ..........................................................................................................9

2.3.2.1. ACL Nachrichtenstruktur......................................................................... 10

3. Architekturkonzepte.........................................................................................................11

3.1. Logik – basierte Agenten ......................................................................................... 11

3.2. Kognitive Agenten ................................................................................................... 11

3.3. Reaktive Agenten ..................................................................................................... 11

3.4. Vivid Agent Architektur........................................................................................... 12

3.5. BDI Agenten ............................................................................................................124. MAS Technologieübersicht.............................................................................................. 13

4.1. FIPA Spezifikationen............................................................................................... 13

4.1.1. Agenten Management System.......................................................................... 14

4.1.2. Das FIPA Agentenreferenzmodell ................................................................... 14

4.2. JADE ........................................................................................................................ 15

4.3. OMG MASIF Architektur........................................................................................16

4.4. Grasshopper Architektur .......................................................................................... 184.4.1. Architekturbeschreibung..................................................................................18

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4.4.2. Managementfunktionalität ............................................................................... 19

4.4.3. Agentenkommunikation...................................................................................19

4.5. Die ABROSE Architektur........................................................................................20

4.5.1. Die Benutzerseite ............................................................................................. 21

4.5.2. Das Operator Terminal..................................................................................... 21

4.5.3. Die Händlerseite............................................................................................... 22

5. MAS vs. zentrale / verteilte Systeme ............................................................................... 22

5.1. Vorteile der MAS gegenüber herkömmlicher Systeme ...........................................22

5.2. Beispiele ................................................................................................................... 23

6. Zusammenfassung............................................................................................................ 24

6.1. Schlussfolgerung ...................................................................................................... 24

6.2. Ausblick ................................................................................................................... 25

Abbildungs- und Tabellenverzeichnis...................................................................................... 26

Literaturverzeichnis.................................................................................................................. 27

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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme 1

1. Einleitung und Motivation

Agenten sind überall zu finden. Es gibt viele verschiedene Agententypen (intelligente

Agenten, Informationsagenten, mobile Agenten, Agenten als Personalassistenten, u.v.m.) und

wir begegnen sie in vielen Lebenssituationen. Agenten sind relativ unabhängige und

autonome Einheiten in einer Softwareumgebung. Sie fühlen, agieren und kommunizieren mit

anderen Agenten, um einfache oder komplizierte Problemstellungen zu bezwingen. Diese

Kollaboration wird als Multiagentensystem (MAS) bezeichnet.

Meistens gibt es keine statische Verteilung von Agenten in einer Umgebung. Deswegen

brauchen Agenten Unterstützung bei ihren Kommunikationsversuchen mit anderen Agenten.

Dies hat Forschungsgruppen weltweit dazu motiviert, auf die Standardisierung solcher

dynamischer MAS zu arbeiten. Die wichtigsten Forschungsgruppen international auf diesem

Bereich sind die Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA), die Object Management

Group (OMG), die Knowledge-able Agent-oriented System (KAoS) und die General Magic

Group (OMG). Das Hauptziel dieser Arbeit ist sowohl einen allgemeinen Überblick über die

Grundlagen von Agenten und MAS zu geben, als auch die wichtigsten existierenden

Plattformen auf diesem dynamischen Forschungszweig zu präsentieren.

1.1.  Künstliche Intelligenz und MAS

Die Agentenforschung hat ihre Wurzeln in den Bereichen der Verteilten Künstlichen

Intelligenz (VKI) und der Verteilten Programmierung (VP). Ein Ziel der traditionellen KI-

Forschung ist, eine Maschine zu bauen, die ein ähnlich intelligentes Verhalten zeigt wie ein

Mensch, die z.B. logische Schlüsse ziehen kann oder die Handlungen auf Grund einer

Zielvorgabe planen und dann ausführen kann.

Die VKI hingegen ist eine Theorie zur Konstruktion und Anwendung von

Multiagentensystemen, d.h. von Systemen die aus mehreren interagierenden autonomen

Einheiten, sog. Agenten, bestehen, die verschiedene Ziele verfolgen oder eine Reihe von

Aufgaben bearbeiten. Diese kooperieren in Gemeinschaften durch Koordination oder

Wettbewerb. Wie O’HARE und JENNINGS (1997) gezeigt haben, entstehen durch die

Kooperation der Agenten organisierte Strukturen, die ihrerseits das Verhalten der Agenten

beeinflussen.

Mitte der 70er Jahren hatten VKI Forscher die ersten Theorien und Computerarchitekturen

formuliert, wie man effektiv die Arbeitsverteilung nutzen kann, um Probleme zu lösen.

Gleichzeitig haben Experimente gezeigt, daß rationales Handeln keine Eigenschaft isolierter

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Systeme ist. Vielmehr, ist es das Ergebnis der Zusammenarbeit diskreter Einheiten, wie

BROOKS (1991) und DURFEE (1992) bewiesen haben.

Viel später als VKI wurde VP ein aktiver Forschungsbereich für Agenten. VP untersucht die

Integration von großen, heterogenen, autonomen Computern aus vielenTechnologiegenerationen in einer kollaborativen Umgebung. Aus diesem Blickwinkel

beschreiben HUHNS und SINGH (1998) die Agenten als Einheiten, die sich problemlos

zwischen verschiedenen Systemen bewegen, während sie sich auf einer einzigen Plattform

befinden und eine gemeinsame Sprache zur Kommunikation benutzen.

1.2. Verteiltes Problemlösen

Viele Systeme aus der Praxis sind physisch verteilt. Beispiele dafür sind Transportnetze,

große Produktionsanlagen und Verkehrssysteme. In diesen Fällen, ist es sinnvoll, die

einzelnen beteiligten komponenten als autonome Einheiten zu modellieren, die miteinander

interagieren. Auch Netze wie das Internet sind heute über die ganze Erde verteilt. Wegen ihrer

enormen Größe und des Grades an Verteiltheit, ist eine globale Sichtweise dieser Systeme

nicht möglich.

Aus diesen Gründen werden MAS bei verschiedenen Anwendungen, die verteilte Information

verarbeiten, immer wichtiger gegenüber traditioneller Systeme, da sie in der Lage sind, auf 

und zwischen verschiedenen und sich verändernden Systemen zu operieren.

Als Problemlösen in diesem Sinne bezeichnen wir die Prozesse, in denen Softwareagenten

Aufgaben lösen. DILGER (2004) unterscheidet beim Problemlösen mit Agenten (statt mit

klassischen KI-Programmen) drei Unterfälle, die in Abb. 1 dargestellt sind.

Quelle: Bildausschnitt aus DILGER (2004, S. 34)

Abb. 1. Kategorien der verteilten Problemlösung.

a) Verteiltes Lösen von Problemen

Damit hat man zu tun, wenn Aufgaben eine hohe Komplexität aufweisen, so daß sie nicht von

einem Agenten allein gelöst werden können, und die Lösung mehrere spezialisierte Agenten

erfordert, die zusammenarbeiten und sich gegenseitig ergänzen. Die Aufgabe ist dabei nicht

verteilt. Typische Beispiele dafür sind z.B. medizinische Diagnose, Sprachverstehen usw.

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b) Lösen verteilter Probleme

Dabei muß berücksichtigt werden, daß das Problem von Natur aus verteilt ist. Entsprechend

erfolgt die Problemlösung auch verteilt. Solche Probleme begegnet man in Fällen, wo eine

zentralisierte Übersicht schwierig ist, z.B. bei der Analyse, Identifikation, Steuerung einesKommunikationsnetzes usw. 

c) Verteilte Techniken für das Problemlösen

Das sind Probleme, die von Prinzip aus durch einen einzelnen Agenten gelöst werden können.

Aufgabe und Lösung sind hier nicht verteilt. Jedoch, kann die Arbeitsverteilung zu

einfacheren Lösungen führen. Ein typisches Problem ist das Zusammenbauen von Teilen zu

einer größeren Konstruktion.

1.3.  Anwendungsbeispiele von MAS

Es gibt eine große und rasch wachsende Zahl von MAS Anwendungen. Neben der

Anwendungen im Verteilten Problemlösen, die in Kapitel 1.2 vorgestellt wurden, wird zur

Zeit international Agentenforschung in vielen verschiedenen Anwendungsgebieten betrieben,

die von der Kollektiven Robotik bis auf die Konstruktion von künstlichen Umgebungen

reicht. Eine Sammlung der wichtigsten Anwendungsfelder wird in Tab. 1 präsentiert:

Tab. 1. Anwendungsfelder für MAS.

•  Robotersysteme und Regelungstechnik

•  E-commerce und elektronische Märkte

•  Echtzeit-Monitoring und Managementvon Telekommunikationsnetzen

•  Modellierung und Optimierung vonTransportsystemen

•  Analyse und Kontrolle vonGeschäftsprozessen in/zwischenUnternehmen

•  Informationsmanagement im Internet

•  Verbesserung des Verkehrsflusses durchSensor- und Steueragenten

•  Besprechungs-Scheduling

•  Optimierung von industriellenFertigungsprozessen

•  Computerspiele, Virtuelle Realität

Quelle: eigener Entwurf 

2. Agenten- und MAS -Grundlagen

 2.1.  Agenten

Viele Forscher haben versucht den Begriff “Agent” eindeutig zu definieren. Wegen der

großen Anzahl von Einsatzbereichen, die ein Agent haben kann, ist es jedoch keine einfache

Aufgabe, eine komplette Beschreibung des Begriffs zu geben.

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2.1.1.  Definition

Auf einer einfachen Ebene kann man einen Agenten als eine unabhängige und autonome

Einheit beschreiben, die bestimmte Eigenschaften besitzt und auf Anfrage verschiedene

Operationen durchführt. Um eine genauere Definition zu geben, muß man verschiedene

Definitionen aus der Literatur zusammenfassen. WOOLDRIDGE und JENNINGS (1995)  geben

eine komplette Definition eines Agenten, die DILGER (2004,  S.  31) wie folgt sinnvoll

zusammenfasst:

Ein Agent ist eine physikalische oder virtuelle Einheit,

a) die in einer Umgebung handeln kann, mit anderen Agenten direkt kommunizieren

kann, eigene Ressourcen besitzt und ihre individuelle Ziele verfolgt,

b) die in beschränktem Umfang ihre Umgebung wahrnehmen kann,c) die bestimmte Fähigkeiten besitzt und Dienste anbieten kann,

d) die sich eventuell selbst reproduzieren kann,

e) deren Verhalten auf die Erfüllung ihrer Ziele abzielt, unter Berücksichtigung der

ihr zur Verfügung stehenden Ressourcen und Fähigkeiten und in Abhängigkeit von

ihrer Wahrnehmung, ihren Repräsentationen und ihrer Kommunikation.

Agenten sind damit in der Lage Ziele zu erreichen, die ihnen entweder von außen gestellt

wurden oder die sie sich selbst gestellt haben.

2.1.2.  Eigenschaften von Agenten

Viele Forscher, wie z.B. WOOLDRIDGE u.a. (1995) und BRADSHAW (1997),  haben bereits

versucht die Eigenschaften von Agenten in sinnvoller Weise zu klassifizieren. Die Liste der

meist genannten Agenteneigenschaften kann sehr lang sein. Jedoch, sind nicht alle Agenten

gleich. Zum Beispiel besitzen Intelligente Agenten nicht die gleiche Intelligenz. Im

Folgenden werden die wichtigsten dieser Eigenschaften beschrieben:

a) Autonomie 

Autonomie wird oft beschrieben als die Eigenschaft eines Agenten, ohne externe Hilfe zu

operieren. Dies bezieht sich auch auf die Anpassungsfähigkeit eines Agenten und die

Anforderungen der gegebenen Aufgabe. In diesem Sinne, ist die Autonomie eine der

wichtigsten Eigenschaften eines rationalen Agenten.

b) Reaktivität, Sozialität

Reaktivität ist die  Eigenschaft eines Agenten, die Umweltsituation abzutasten undentsprechend zu agieren. Sozialität  ist die Eigenschaft eines Agenten, mit anderen Agenten

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kommunizieren zu können, um die eigenen Ziele zu erreichen. Sozialität bedeutet viel mehr

als einen klassischen Kommunikationsprozess, weil sie eine dynamische Kommunikation

impliziert, als einen predefinierten Nachrichtenaustausch. Um das zu erreichen, müssen sich

Agenten einer gemeinsamen Kommunikationssprache bedienen.

c) Mobilität

Mobilität ist die Eigenschaft eines Agenten, an einer anderen Plattform migrieren zu können,

wenn dies einen Vorteil für das Erreichen seiner Ziele darstellt. Die Agentenmobilität ist eine

der interessantesten und wichtigsten Eigenschalten der Agententechnologie und es existiert

eine enorme Anzahl von potentiellen Anwendungen in den Bereichen der Verteilten Prozesse

und der Verteilten Datenbanken, die darauf basieren.

d) Sicherheit

In den letzten Jahren wird die Forderung nach mehr Sicherheit in Computersystemen immer

größer. Unter anderem werden Agentensysteme in E-commerce-Plattformen und

Börsesysteme benutzt und als persönliche Suchassistenten verwendet. In diesen Fällen ist es

sehr wichtig, daß die Agentenplattform, eine geeignete Authentifikation seitens der Agenten

für die Transaktionen erfordert, so daß falsche Agenten keinen Zugang in persönlichen oder

eingestuften Informationen bekommen.

e) Managementfähigkeit

Das Management ist ein Satz von Operationen zu Systemkontroll- and Beobachtungszwecke.

Das Hauptziel des Managements ist, das Erhalten der Dienstfunktionalität im System mit

minimallen Kosten zu garantieren. Dies bedeutet, daß die Managementeigenschaften mit zu

den kritischen Aspekten eines Agentensystems gehören, weil sie sich direkt auf die

Verbesserung der Dienstqualität an den Endbenutzern des Systems beziehen.

f) Intelligenz und Lernfähigkeit

Die Intelligenz ist eine Agenteneigenschaft, die zeigt, wie Agenten auf Situationen und

Vorgänge reagieren. Dies ist auch ein Schlüsselfaktor, der Agenten von Standardsoftware

unterscheidet. Agenten müssen nicht nur geeignet auf Umwelteinflüsse reagieren können, sie

müssen auch in der Lage sein, sich darauf anzupassen und sich zu verändern, dadurch daß sie

daraus lernen. Ein lernender Agent ist viel nützlicher als einen Agenten mit einer

predefinierten Intelligenz. Allerdings, ist es viel schwieriger das Verhalten eines solchen

Agenten zu beschreiben, weil es nicht möglich ist im Voraus zu wissen was ein Agent lernen

wird und wie er diese Information anwenden wird.

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 2.2.  Multi-Agenten-Systeme

2.2.1.  Definition

Für den Begriff MAS sind viele Definitionen vorgeschlagen worden, die aus verschiedenen

Forschungsdisziplinen stammen. Von der Seite der Verteilten Künstlichen Intelligenz,beschreiben DURFEE u.a.  (1989)  ein MAS als ein gekoppeltes Netz von problemlösenden

Einheiten, die zusammenarbeiten, um Probleme zu lösen, die die Möglichkeiten einer

einzigen Einheit übertreffen.

MAS Architekturen können auch als soziale Strukturen aufgefasst werden, die aus autonomen

Agenten bestehen, die miteinander interagieren, um die gestellten Ziele zu erreichen. Es gibt

zwei Hauptformen der Interaktion: Kollaboration und Koordination. Bei der Ersten geht es

um die Verteilung der Arbeit auf mehrere Agenten. Bei der Zweiten geht es um dieOrganisation der Aktivitäten der einzelnen Agenten in Raum und Zeit. Da die grundlegenden

Konzepte von MAS zielorientiert und sozial sind, werden Theorien aus der Sozial- und

Kommunikationsforschung verwendet, um solche Systeme zu beschreiben.

In den letzten Jahren wurde auch eine allgemeinere Definition für MAS entwickelt, die solche

Systeme anhand ihrer Eigenschaften definiert. Anhand dieser Definition, die nun für alle

MAS verwendet wird, besitzen MAS nach JENNINGS u.a. (1998) die folgenden Eigenschaften:

•  Ein einzelner Agent ist nicht selbständig in der Lage ein Problem zu lösen,

•  Es gibt keine globale Systemkontrolle,

•  Die Daten sind dezentralisiert,

•  Die Verarbeitung erfolg asynchron.

Die wachsende Popularität des Internets fördert auch die MAS Entwicklung. Internet bietet

die Basis einer offenen Umgebung, in der Agenten interagieren, um die eigenen oder

gemeinsamen Ziele zu verfolgen.

2.2.2.  MAS Eigenschaften und Klassifikation

MAS kann man anhand der Art der Agenten, ihrer Fähigkeiten und ihrer Umgebung

klassifizieren. Tab. 2 bietet einen Überblick mit den wichtigsten MAS Eigenschaften, sowie

die Eigenschaften der MAS Umgebung. Eine Schlüsselfähigkeit eines MAS ist auch die

Offenheit. NWANA und NDUMU (1999) beschreiben Offenheit als die Fähigkeit eines Agenten

im Laufe seiner Evolution, neue Agenten zu akzeptieren und zu integrieren, und eventuell

neue Dienste anzubieten.

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Tab. 2. MAS-Eigenschaften und -Umgebung. 

Merkmal MAS-Eigenschaften MAS-Umgebung

Attribute

• Offenheit• Interaktionen• Häufigkeit• Persistenz• Variabilität• Zweck

• Effizienz• Robustheit• Skalierbarkeit• Flexibilität• Kosteneffizienz• Entwicklungseffizienz

• Vorhersehbarkeit• Zugänglichkeit• Dynamik• Diversität• Verfügbarkeit von

RessourcenQuelle: eigener Entwurf 

 2.3.  Agentenkommunikation

Damit Agenten miteinander kommunizieren und kooperieren können, sind verschiedene

Agentenkommunikationssprachen einwickelt worden. Eine Agentenkommunikationssprache

basiert auf den Austausch von Nachrichten bestimmter Struktur und WAGNER (1999) 

beschreibt den Aufbau solcher Nachrichten. Diese beinhalten verschiedene Performative, d.h.

Befehlstypen, die die Grundlagen der Agentenkommunikation darstellen, z.B.:

•  Beschaffung von Information, z.B. durch den Befehltyp TELL(Fakt);

•  Antwort auf Anfrage, z.B. durch den Befehltyp ASK(Anfrage);

•  Anforderung bestimmter Aktionen, z.B. durch den Befehltyp REQUEST .

Im Gegensatz zu den Applikationsspezifischen Nachrichten in objekt-orientierten

Programmiersprachen, befinden sich die Nachrichten einer Agentenkommunikationsspracheauf einer höheren Abstraktionsebene, die durch die allgemeine Semantik der

Kommunikationslehre und der philosophischen Sprechakttheorie von SEARLE (1969)

beschrieben werden kann. In der Sprechakttheorie wird das Verhalten eines Sprechers

bezogen auf den Inhalt eines Kommunikationsaktes als Illokution beschrieben. Ein

Kommunikationsakt (communication act) wird durch eine Nachricht der Form m[c]

beschrieben, wobei m die illokutive kraft (z.B. TELL, ASK , REQUEST usw.) und c den Inhalt

der Nachricht kennzeichnet (z.B. eine Absicht oder Aktion).Sprachen wie KQML und ACL von FIPA bieten einen Satz von Nachrichten zur

Agentenkommunikation, die auf Sprechakten basieren. Dennoch, sind bis jetzt keine

effiziente Sprachen effektiv demonstriert worden, die den Inhalt von Nachrichten zwischen

Agenten korrekt wiedergeben. JENNINGS  u.a. (1998) erkennen, daß dieses so genannte

Ontologieproblem eine besonders hohe Priorität in der Agentenforschung hat.

2.3.1.  KQML

KQML (Knowledge Query and Manipulation Language), die in FININ und LABROU (1997)erläutert wird, ist eine Agentenkommunikationssprache. Sie ist sowohl ein

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Nachrichtenformat als auch ein Protokoll zur Nachrichtenaustausch, um Wissenteilung

zwischen Agents zu unterstützen. KQML kann sowohl als Programmiersprache benutzt

werden, damit eine Softwareapplikation mit einem intelligenten System interagieren kann, als

auch als Programmiersprache für die Lösung verteilter Problemstellungen. Außerdem, enthält

KQML einen Satz von Nachrichten, die die erlaubten Operationen zur

Agentenkommunikation definieren und die Zielvorgaben angeben.

 2.3.1.1.   KQML Struktur

KQML ist geschichtet aufgebaut und umfasst drei Schichten. Die KQML Nachrichten

bestehen aus einer Inhaltsschicht, die in der Nachrichtenschicht eingebetet ist, die wiederum

in die Kommunikationsschicht eingebettet ist. Dies ist in folgender Abbildung dargestellt:

Kommunikation

Nachricht

Inhalt

Kommunikationsmechanismus

Kommunikationslogik

Inhalt der Kommunikation

Quelle: eigener Entwurf 

Abb. 2. KQML Schichtenmodell.

Die Inhaltsschicht (content layer) enthält den tatsächlichen Inhalt der Nachricht und kann in

beliebiger Format (z.B. ASCII Strings oder binäre Notation) ausgedrückt werden. Die

Nachrichtenschicht ist der Kern der Programmiersprache und ist von der Inhalts- und

Kommunikationsschicht unabhängig. Sie gibt den Umfang der Interaktion mit einem KQML

sprechenden Agenten an. Die Programmiersprache, die für den Inhalt verwendet wird, wird

auch in der Nachrichtenschicht spezifiziert. Die KQML Kommunikationsschicht

(communication layer) vergibt zusätzliche Eigenschaften zur Nachricht, die die

Kommunikationsparameter beschreiben, z.B. Absender- und Empfängeridentität, und einen

einmaligen Identifikationsschlüssel zur Kommunikation. Diese Angaben werden vom

Netzwerk benutzt, um den einwandfreien Transfer von Daten zwischen Agenten

durchzuführen. Die Kommunikationsschicht ist meistens auf TCP/IP, CORBA oder e-mail

aufgebaut.

 2.3.1.2.   KQML Nachrichtenstruktur

Eine KQML Nachricht besteht aus einem oder mehreren Performativen, die dazugehörenden

Argumente, die den Inhalt der Nachricht beinhalten, und einen Satz von optionalen

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Argumenten, die den Inhalt, Absenter und Empfänger beschreiben. Als Beispiel sei die

Nachricht in Abb. 3 angegeben, die eine Abfrage auf den Wert der SAP Aktie formuliert:

(ask-one  //  Performativ 

: sender Benutzer

: content (PRICE SAP ?price): receiver stock-server  // Wert  : reply-with SAP-stock: language PROLOG: ontology XETRA) // Parameter 

Quelle: eigener Entwurf  

Abb. 3. Struktur einer KQML Nachricht. 

 2.3.1.3.   KQML Plattformen

Die KQML Sprache und die Anwendungen des entsprechenden Protokolls haben schon in

mehreren Prototypen und Demonstrationssystemen Anwendung gefunden. Die Anwendungen

reichen von Design und Engineering von Hardware- und Softwaresystemen, über Militär

Transport Logistics, bis zur Entwicklung flexibler Architekturen zum Bau heterogener

Informationssysteme. Eine Liste der wichtigsten KQML Implementationen, deren Entwickler

als auch eine kurze Beschreibung werden in Folgender Tabelle (Tab. 3) aufgeführt:

Tab. 3. Eigenschaften der wichtigsten KQML Plattformen.

Plattform Entwickler Beschreibung

JATLite Stanford JATLite bietet fertige Java-Module zur Konstruktion von Agenten.

JKQML IBM JKQML ist ein Rahmenwerk zur Konstruktion Java-basierter,KQML-sprechender Softwareagenten, die übers Internetkommunizieren.

Jackal UMBC Jackal ist ein Java Paket, das eine ausführlicheKommunikationsinfrastruktur für Javabasierte Agenten anbietet.

MAGENTA Stanford Magenta (C++ Version) ist ein ACL API, das Kommunikationzwischen Agenten in einer heterogenen Umgebung anbietet.

KAPI Lockheed/EIT/ 

Stanford

KAPI unterstützt den Transfer von KQML Nachrichten übersInternet bei Verwendung von TCP/IP, MIME Multimedia Mail

und HTTP.Quelle: eigene Zusammenstellung

2.3.2.  FIPA ACL

Die ACL von FIPA ist eine universelle nachrichtenorientierte Agenten-

kommunikationssprache. Eine detaillierte Beschreibung ist in FIPA ACL (2002) zu finden. Sie

bietet einen Standardweg an, um Nachrichten zu formulieren, so daß es garantiert werden

kann, daß der Empfänger den Inhalt der Nachricht verstehen wird. Die ACL definiert einen

Satz von Befehlstypen, so genannte Performative, die zur Agentenkommunikation gebrauchtwerden. Die wichtigsten Vorteile von ACL werden in folgender Liste aufgeführt: 

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1.  Dynamische Einführung und Entfernung von Diensten,

2.  Einführung neuer Dienste, ohne das Programm neu zu kompilieren,

3.  Dezentralisierte peer-to-peer Softwareentwicklung,

4.  Universale Nachrichtenorientierte Sprache,

5.  Konsistente Sprechaktschnittstelle,

6.  Asynchrone nachrichtenbasierte Kommunikation zwischen Agenten.

Zusammenfassend, hat ein Agent, der über ACL kommuniziert, die Flexibilität auch Dienste

zu nutzen die nicht a priori definiert sind.

 2.3.2.1.   ACL Nachrichtenstruktur

Agenten innerhalb eines MAS können ihre Ziele nur erreichen, indem sie mit anderenAgenten kommunizieren, z.B. wenn sie andere Agenten dazu beeinflussen, spezifische

Aktionen zu ihren Gunsten zu tätigen. Diese Aktionen werden Kommunikationsakten

(communicative acts) genannt. Ein entsprechendes Beispiel eines Kommunikationsaktes in

Form einer ACL Nachricht wird in der folgenden Abbildung (Abb. 4) dargestellt:

(inform //  Nachrichtentyp : sender Verkehrsagent: reciever Fahrer1: content Verkehr (AutobahnA45, dicht) //  Inhalt der Nachricht  

: in-reply-to Anfrage1: reply-with Detail2: language prolog // Sprache des Inhaltes : ontology Transport) // verwendete Ontologie

Quelle: eigener Entwurf  

Abb. 4. Struktur einer ACL Nachricht. 

Die Struktur einer ACL Nachricht beginnt mit einem Wort, mit dem der Kommunikationsakt

identifiziert wird (Nachrichtentyp). Die Nachricht besteht auch aus Nachrichtenparameter, die

mit einem Kolon anfangen, gefolgt von einem Identifizierungswort. Der Parameter content  enthält den Inhalt der Nachricht, während zwei weitere Parameter die Inhaltssprache

(language) und Ontologie (ontology) spezifizieren. Diese drei Parameter erlauben dem

Empfänger einer Nachricht, diese zu verstehen, während der Nachrichtentyp dem Empfänger

mitteilt, was er damit zu tun hat. Die restlichen Parameter helfen dem Transportmechanismus,

die Nachricht erfolgreich abzugeben und dem Empfänger, diese als einen Teil eines Dialogs

zu interpretieren.

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3. Architekturkonzepte

KAELBLING (1991) definiert den Begriff Architektur etwas abstrakt als eine allgemeine

Methodologie, um spezifische modulare Konstrukte für bestimmte Zwecke zu bilden. Somit

können Agentenarchitekturen als Software Engineering Agentenkonzepte gedacht werden. Im

Folgenden wird ein kurzer Überblick der meistverbreitesten Agentenarchitekturen präsentiert.

 3.1.  Logik – basierte Agenten

Logik-basierte Agenten bauen auf den traditionellen KI-Ansatz auf, d.h. sie sind konzipiert,

um Menschenähnliches Verhalten zu zeigen, logische Schlüsse ziehen zu können, oder

Handlungen auf Grund einer Zielvorgabe zu planen und auszuführen. Die Umgebung und das

Verhalten Logik-basierter Agenten kann in symbolischer Notation beschrieben werden, z.B.

mit Hilfe prädikatenlogischer Formeln. Die Entscheidungsfindung geschieht durch logische

Deduktion und ist zeitlich kritisch, da sich Umgebung und Zielvorstellungen während der

Deduktion verändern können.

 3.2.  Kognitive Agenten

DILGER (2004,  S.  32  f.) beschreibt den kognitiven Agenten als einen intelligenten Agenten,

der über eine Wissensbasis verfügt, in der die Daten und das Know How gespeichert sind, die

der Agent für die Lösung von Aufgaben und für Interaktionen mit anderen Agenten und mitder Umgebung braucht. Kognitive Agenten haben bestimmte Ziele und können Pläne zum

Erreichen dieser Ziele entwerfen, d.h. sie sind intentional. In einer entsprechenden Umgebung

werden ihre Aktivitäten geeignet koordiniert und Konflikte durch Verhandlungen aufgelöst.

Kognitive Agenten können auf Grund ihrer Fähigkeit zur Repräsentation der Umwelt relativ

unabhängig operieren und individuell relativ komplexe Aufgaben ausführen.

 3.3.  Reaktive Agenten

Reaktive Agenten nach DILGER (2004,  S.  32  f.) zeigen wegen ihrer simplen Struktur nur

einfache Verhaltensweisen. Ein reaktiver Agent kann keine Ziele erklären und verfügt nicht

über Planungsfähigkeit der kognitiven Agenten. Ferner besitzt er höchstens eine primitive

Repräsentation der Umgebung. Solche Agenten können jedoch leicht Gruppen bilden, die sich

an unterschiedliche Umgebungen anpassen können. Gesteuert vom Überlebensziel sind diese

Gesellschaften in der Lage, komplexe Probleme zu lösen. Geeignete Beispiele aus der

Biologie sind Insektenstaaten.

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 3.4. Vivid Agent Architektur

Die so genannte “vivid agent” Architektur wurde von WAGNER (1996) präsentiert. Ein “vivid

agent” wird durch drei Komponenten beschrieben:

1. Eine virtuelle Wissensdatenbank (virtual knowledge base), die aus den Agenten

Ansichten (beliefs) besteht.

2.  Eine event queue, d.h. einen Datenpuffer, der Nachrichten aus anderen Agenten oder

Sensorsubsysteme (perception subsystems) enthält.

3.  Einen Satz von Reaktionsregeln (reaction rules), die das reaktive und kommunikative

Verhalten des Agenten bestimmen. Die Reaktionsregeln kodieren das Verhalten eines

Agenten als Antwort auf die Eingangssignale der Sensorsubsysteme.

Die Agenten kommunizieren über einer höheren Agentenkommunikationssprache wie KQML

und ACL.

 3.5.  BDI Agenten

Eine besonders verbreitete Agentenarchitektur ist die BDI (Belief-Desire-Intention)

Architektur, die in JENNINGS u.a. (1998) erläutert wird. Dieses Konzept hat seine Wurzeln in

der Philosophie. BDI Agenten werden durch deren so genannten “mentalen Status”

charakterisiert, der aus drei Komponenten besteht: Ansichten (Beliefs, B), Möglichkeiten(Desires, D) und Absichten (Intentions, I). Die Ansichten repräsentieren die Informationen

des Agenten über seine Umgebung. Die Möglichkeiten stellen die Optionen des Agenten dar,

die verschiedene Kommunikationsmöglichkeiten zwischen diversen Agenten darstellen. Die

Absichten repräsentieren die Optionen, die der Agent ausgewählt hat und Ressourcen, die

bereits eingebunden sind. Somit repräsentiert der Tripel (B, D, I) den aktuellen Zustand eines

Agenten. Ein Agent aktualisiert ständig seine Ansichten anhand von

Umgebungsinformationen, um die in Frage kommenden Optionen zu bestimmen, und filtert

diese Optionen, um seine Absichten zu spezifizieren, damit er schließlich einen bestimmten

Vorgang ausführen kann. Ein Repräsentant der BDI-Architektur, der Jam-Agent nach HUBER 

(2001), wird in folgender Abbildung (Abb. 5) dargestellt.

Jeder Jam-Agent besteht aus fünf Primärkomponenten:

•  ein Weltmodell (world model), d.h. eine Datenbank mit den Ansichten des Agenten,

•  eine Planbibliothek (plan library), d.h. eine Sammlung von Plänen, die der Agent

benutzt, um seine Ziele zu erreichen,

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•  Einen Übersetzer (interpreter). Dies ist die interne Agentenlogik, die bestimmt was ein

Agent zu tun hat und wann,

•  Eine Absichtenstruktur (intention structure), d.h. ein internes Modell der aktuellen

Agentenaktivitäten und Ziele, und den Status des Erreichens dieser Ziele,•  Einen Beobachter (observer), d.h. einen Vorgang, die ein Agent zwischen den

eigentlichen Planstuffen durchführt, um Funktionalitäten außerhalb der eigentlichen

Ziele zu ermöglichen

Quelle: HUBER (2001, S. 5), vereinfachte DarstellungAbb. 5. Die Struktur des Jam-Agenten. 

4. MAS Technologieübersicht

Die wachsende Aktivität in der Agentenforschung resultierte in den letzten Jahren zu einer

großen Menge von Agentenentwicklungswerkzeugen und -plattformen mit vielen

Gemeinsamkeiten aber auch Unterschieden, sowohl in der Unterstützung als auch in der

Stabilität und Dokumentation. Eine kompakte Darstellung solcher Systeme gibt  GRAY u.a.

(2000). Die wichtigsten MAS Plattformen werden in Kap. 4.1 bis Kap. 4.5 analysiert.

 4.1.  FIPA Spezifikationen

Die FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) ist eine internationale Organisation mit

dem Ziel, die agentenbasierte Technologien voranzutreiben. Zu den Hauptbemühungen der

FIPA gehört die Herstellung von international akzeptierten Spezifikationen und Standards für

die Entwicklung von agentenbasierten Applikationen, Diensten und Ausrüstung. Tab. 4 gibt

die wichtigsten Ziele des FIPA Spezifikationssatzes, die aus FIPA SPECS (2002) entnommen

wurden:

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Tab. 4. FIPA Spezifikationen. 

Agenteneigenschaft Ziel der FIPA Spezifikation

Kommunikation Agentenkommunikation zum Austausch von Informationen,Verhandlungen für Dienste, Aufgaben delegieren.

Nachrichtenaustausch Herstellung von Agententreffpunkten, wo Agenten sichaustauschen können (z.B. directory facilities).

Umgebung Eine sichere Umgebung zu generieren, wo Agentenvertrauliche Nachrichten austauschen können.

Identifikation Erstellung von globalen Identifikationsschlüsseln zurAgentenkennung.

Interaktion Austausch mit den Systembenutzern.

Plattform Migration zwischen verschiedenen Plattformen.

Quelle: FIPA SPECS (2002), Zusammenfassung

4.1.1.  Agenten Management System

Das Agenten Management System (AMS) ist ein Teil der FIPA Spezifikation. Es gibt die

Minimalanforderungen an einem offenen Agentensystem an, damit es die

Grundmanagementeigenschaften garantieren kann. Des Weiteren, bietet AMS den Rahmen, in

dem FIPA-konforme Agenten transparent operieren können. Das FIPA AMS definiert

folgende Konzepte:

•  Agentenreferenzmodell,

• Agentenplattform,

•  Agentendomäne.

4.1.2.  Das FIPA Agentenreferenzmodell

Das FIPA Agentenreferenzmodell bietet den normierten Rahmen in dem FIPA Agenten

existieren und operieren. Kombiniert mit dem Agentenlebenszyklus liefert das

Agentenreferenzmodell die logische und zeitliche Basis für die Herstellung, Operation und

Entfernung der Agenten. Das FIPA Agentenreferenzmodell ist in Abb. 6 schematisch

dargestellt.

Der Verzeichnisvermittler (Directory Facilitator, DF), das Agentenmanagementsystem (Agent

Management System, AMS) und der Agentenkommunikationskanal (Agent Communication

Channel, ACC) sind spezifische Agententypen, die das Agentenmanagement unterstützen.

Der DF bietet “gelbe Seiten” Dienste zu anderen Agenten. Die AMS und ACC unterstuetzen

die Interagentenkommunikation. Der ACC operiert sowohl innerhalb als auch zwischen

verschiedenen Plattformen. Die Interne Nachrichtentransferplattform (INTP, Internal Platform

Message Transport) bietet einen Nachrichtenroutingdienst für Agenten auf einer FIPA

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konforme Plattform. Die ACC, AMS, INTP und DF sind Pflichtkomponenten des Modells

und bilden eine so genannte Agentenplattform (AP).

Quelle: FIPA REFERENCE MODEL (2003), modifizierte Darstellung

Abb. 6. Das FIPA Agentenreferenzmodell.

Eine sehr wichtige Komponente der FIPA Spezifikationen stellt die

Agentenkommunikationssprache ACL dar, die als eine globale Nachrichtenorientierte

Kommunikationssprache entwickelt wurde und große Verbreitung erfährt. Die ACL wurde

bereits in Kapitel 2.3.2 erläutert.

 4.2.  JADE

JADE (Java Agent DEvelopment Framework), beschrieben in der JADE HOMEPAGE (2006), ist

ein Software Rahmenwerk, das komplett in der Java Programmiersprache implementiert ist

und wird als open source Software angeboten. Es simplifiziert die Implementierung von MAS

durch ein FIPA konformes Middleware, sowie durch geeignete Anwendungen zur

Fehlerbeseitigung (debugging). Die Agentenplattform kann zwischen verschiedenen

Systemen (mit eventuell verschiedenen Betriebssystemen) verteilt sein und die

Systemkontrolle und -konfiguration kann auch während der Funktionszeit durch ein entferntes

GUI kontrolliert werden.

Das Ziel von JADE ist die Entwicklung von MAS zu erleichtern. Gleichzeitig, bietet es einen

umfangreichen Satz von Systemdiensten und Agenten, die FIPA konform sind, z.B.

Namensgebungsdienst, „gelbe Seiten“ Dienst und Nachrichtentransport. Die JADE

Agentenplattform ist konform mit den FIPA Spezifikationen und unterstützt alle FIPA

Komponenten zum Plattformmanagement: ACC, AMS und DV. Die komplette

Kommunikation wird durch Nachrichtenaustausch durchgeführt und JADE adoptierte das

gesamte FIPA Kommunikationsmodell. Also wird bei JADE die FIPA ACLAgentenkommunikationssprache benutzt.

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Die Agentenplattform kann auf verschiedene Host-Maschinen laufen, aber auf einem Host

läuft nur eine Java Anwendung, d.h. eine Java Virtual Machine (JVM). Jede JVM ist im

Prinzip ein Agentencontainer, der eine komplette Funktionsumgebung für Agenten anbietet.

Die JVM erlaubt auch mehreren konkurrierenden Agenten auf einer Maschine laufen zu

können. Zusätzlich bietet JADE eine Graphische Benutzeroberfläche (Graphical User

Interface, GUI), die entferntes Agentenmanagement, -überwachung und -kontrolle erlaubt.

Über diese kann z.B. ein neuer Agent auf einer entfernten Maschine generiert werden und

operieren, solange ein Agentencontainer bereits existiert. Die Vor- und Nachteile von JADE

wenden in der folgenden Tabelle präsentiert:

Tab. 5. Vor- und Nachteile von JADE.

Vorteile Nachteile• FIPA konform

• Java konform

• Frei und Open Source Software

• Rahmenwerk für Agentenbildung

• Schönes und einfaches GUI

• ACL Agenten zur Fehlerbeseitigung 

• Keine Sicherheitsmechanismen

• Keine Zuverlässigkeitsmechanismen

Quelle: JADE HOMEPAGE (2006), Zusammenfassung

 4.3. OMG MASIF Architektur

OMG hat in 1995 eine Ausschreibung (Request for Proposal) für einen mobilen

Agentenstandard veröffentlicht. Der Vorschlag von General Magic, GMD FOKUS, IBM u.a.,

dargelegt in MASIF SUBMISSION (1997) mit dem Namen Mobile Agent System

Interoperability Facility (MASIF) wurde von OMG in 1998 adoptiert und wird von MILOJICIC

u.a. (1998) beschrieben.

Das Ziel des MASIF Standards ist einen bestimmten Grad von Interoperabilität zwischen

mobilen Agentenplattformen verschiedener Hersteller zu erreichen, ohne größere

Plattformmodifikationen zu erfordern. MASIF sollte nicht die Basis einer neuen

Agentenplattform werden. Stattdessen, werden dessen Spezifikationen in existierenden

Systemen benutzt. Tab. 6 beinhaltet die wichtigsten MASIF Systemanforderungen.

Wie man auch in Abb. 7 sehen kann, adoptiert MASIF das Konzept vieler

Agentenplattformen, d.h. das Vorhandensein von Agenturen (agencies), Agentenorte (agent

places) und –regionen (agent regions). Ein Agentenort gruppiert die Funktionalität innerhalb

einer Agentur. Entsprechend verfügen die Agenten eines Agentenorts über bestimmte

Eigenschaften und Restriktionen. Jede Agentur enthält mindestens ein Agentenort. Eine

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Agentenregion unterstützt das Plattformmanagement, indem sie die Agenturen geeignet

gruppiert.

Tab. 6. Eigenschaften der MASIF Architektur.

# Eigenschaft1 Überwachung von Agentenprogrammen

2 Kodierung von Agentenkontainer zum transportieren

3 Transportieren von Agenten zwischen verschiedenen Maschinen

4 Laufzeitregistrierung und Verbindung mit Agenturen

5 Laufzeitabfrage einer genannten Agentur

6 Laufzeitsicherheit von Agenten

Quelle: MASIF SUBMISSION (1997), Zusammenfassung

Der Kern des MASIF Standards sind die MAFAgentSystem und MAFFinder Schnittstellen:

•  Die  MAFAgentSystem Schnittstelle bietet eine Verbindung zu jeder MASIF-

konformen Agentur und liefert Funktionen zum Agentenmanagement und -transport.

•  Die MAFFinder Schnittstelle ist mit einer bestimmten Agentenregion, d.h. Sammlung

von Agenturen, assoziiert. Sie ist ein Teil einer Registrierungskomponente einer

Agentenregion, die die Lokalisierung von Agenten, Agenturen und Orte einer Region

unterstützt.

Quelle: eigener Entwurf nach MILOJICIC u.a. (1998)

Abb. 7. Schematische Darstellung der MASIF Architektur.

Des Weiteren, bietet MASIF folgende Funktionalitäten an:

a) Agentenmanagement

Das Agentenmanagement hat die Erstellung, Eliminierung, Suspendierung der Agenten

durchzuführen. Die MAFAgentSystem Schnittstelle bietet dabei entsprechende Methoden an. 

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b) Agentenverfolgung (Agent Tracking)

Agenturen, Orte und Agenten sind in einer Registrierungskomponente einer Region via

 MAFFinder  zu finden. Während sich Agenturen und Orte nur einmal in ihrem Leben

registrieren, werden mobile Agenten bevor sie migrieren deregistriert und registrieren sichwieder, nachdem sie in einem neuen System installiert sind. Auf diesem Weg kennt die

Registrierungskomponente einer Region jederzeit den aktuellen Standort jedes Agenten.

c) Agententransport

Die  MAFAgentSystem Schnittstelle bietet zwei Methoden an, um Agentenmigration zu

unterstützen, d.h. die Methode receive_agent  zum Transport des Agentenstatus und anderer

erforderlichen Daten, und die Methode  fetch_class, um den Agentenkode anzufordern.

d) Namensgebung für Agenten und Agenturen

Standardisierte Syntax und Semantik für Agenten- und Agenturnamen erlauben deren

eindeutigen Identifizierung.

e) Agenturtyp

Agenturtypen bieten Information über wichtige Agenturaspekte, z.B. die benutzte

Implementierungssprache. Ehe ein Agent migrieren kann, muß er herausfinden, ob seine

Funktionalität von der Zielagentur unterstützt wird.

 4.4. Grasshopper Architektur

Die erste MASIF-kompatibel Agentenplattform ist Grasshopper von IKV++, die erstmals in

MAGEDANZ u.a.  (1999) gezeigt wurde. Diese Plattform ist kommerziell erhältlich und

komplett in Java programmiert. Grasshopper liefert Funktionalitäten zur Entwicklung und

Operation von mobilen und intelligenten Agentenapplikationen und kann durch zusätzliche

Sicherheits- und Kommunikations-Modulen erweitert werden.

4.4.1. 

ArchitekturbeschreibungDas Grundkonzept der Grasshopper Architektur ist die Agentur. Eine Agentur ist eine

Plattform auf der sich die Grasshopper Agenten befinden. Sie ist als ein Java Prozess

realisiert, der auf der eigenen JVM läuft, und liefert die erforderliche Funktionalität, um die

Operation und das Management der sich darin befindenden Agenten zu unterstutzen. Des

Weiteren, liefert eine Agentur Graphik- oder Textbenutzerschnittstellen zur

Administrationszwecke.

Die Agenten befinden sich immer an einem bestimmten Agentenort innerhalb der Agentur.Ein Agentenort ist eine logische Einheit innerhalb einer Grasshopper Agentur und der

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Benutzer kann verschiedene Sicherheitsanforderungen für jeden Agentenort definieren.

Mobile Agenten können durch verschiedene Agentenorte migrieren, während stationäre

Agenten am Ort ihrer Herstellung während des gesamten Lebenszyklus verbleiben. 

4.4.2.  Managementfunktionalität

Das Agentenmanagement im Grasshopper ist eine Verantwortung der Agenturen. Eine

Agentur besteht aus zwei diskreten Teilen: Die Kernagentur (core agency), die die minimale

Funktionalität beinhaltet, um die Agenten zu unterstützen, und mindenstens einen Agentenort.

Die Dienste einer Kernagentur werden in Tab. 7 präsentiert:

Tab. 7. Kernagenturdienste. 

Dienst Beschreibung

Registrierung Der Registrierungsdienst jeder Agentur verwaltet dieInformationen über alle Agenten der Agentur.

Kommunikation

Der Kommunikationsdienst ist für jede durchgeführteKommunikationsmaßnahme in Grasshopper verantwortlich,wie z.B. inter-Agent Kommunikation, Agententransport und-lokalisierung.

TransportDer Transportdienst unterstützt die Migration von Agentenzwischen Agenturen.

Sicherheit

Es gibt zwei Sicherheitsmechanismen in Grasshopper:

Die interne Sicherheit schützt die Agenturressourcen vorunauthorisierten Agenten. Die externe Sicherheit schützt die

Interaktion zwischen Agenturen und Regionsregister.

SpeicherungDer Speicherungsdienst erlaubt die Speicherung von Agentenund Agentenorten in das lokale Dateisystem.

Quelle: MAGEDANZ u.a. (1999), Zusammenfassung

4.4.3.  Agentenkommunikation

Die Agentenkommunikation in Grasshopper basiert auf dem Client/Server (C/S) Prinzip. Als

Client-Server-Prinzip bezeichnet man ein verteiltes Computersystem, in dem mehrere Clients

(Kunden) und mindestens ein Server (Diener) arbeitsteilig zusammenwirken. Die Rolle des

Client und des Servers werden für jede Kommunikatiossession neu vergeben. Aus diesemGrunde ist die Kommunikation generell symmetrisch (ein Agent kann sowohl Client als auch

Server sein), die Kommunikationssessions sind jedoch asymmetrisch.

Beim Benutzen des Kommunikationsdienstes haben die Clients keinen direkten Bezug zu den

entsprechenden Servern. Stattdessen, wird dazwischen eine andere Einheit, das so genannte

Proxy-Objekt, eingeführt. Damit eine Kommunikationsverbindung mit einem Server zu

Stande kommt, generiert ein Client einen Proxy, der dem gewünschten Server entspricht.

Dieser Proxy baut nun die Verbindung zum gesuchten Server auf. Insgesamt, existieren in

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Grasshopper drei verschiedene Servertypen: Agenturen, Agenten und Regionen. Die nächste

Abbildung (Abb. 8) verbildlicht das zuvor beschriebene Modell der Kommunikation.

Quelle: GRASSHOPPER (2001, S. 75), vereinfachte Darstellung

Abb. 8. Das Grasshopper Kommunikationsmodell.

Grasshopper kann erweitert werden, um nachrichtenbasierte Kommunikation zu unterstützen.

Das wird mit Hilfe eines ACL Softwaremoduls realisiert, das volle FIPA-ACL Kompatibilität

gewährleistet.

 4.5.  Die ABROSE Architektur

ABROSE, ist ein elektronischer Börsendienst, der auf die Agententechnologie basiert. DieSystemarchitektur wird in EINSIEDLER u.a. (1999) erläutert. Das Ziel solcher Dienste ist

sowohl Kunden zu helfen das Gebot zu finden, das am besten deren Wunsch entspricht, als

auch Anbieter zu helfen, ihre Dienste den Kunden zu präsentieren. Einfacher gesagt, findet

ABROSE effizient die relevantesten Übereinstimmungspunkte zwischen Angebot und

Nachfrage.

Die Dynamik des Börsemarkts ist der Hauptgrund warum ABROSE mit Hilfe eines adaptiven

MAS implementiert wurde. Um auf die dynamischen (unerwarteten) Ereignisse des Markts zureagieren, müsste ein Weg gefunden werden, damit das System jederzeit die richtige Antwort

liefern kann. Diese Systemeigenschaft wird als „funktionale Angemessenheit“ (Functional

Adequacy) bezeichnet.

Die Systemarchitektur besteht aus der Benutzerseite (user domain) und die Händlerseite

(broker domain). Die Benutzerseite enthält die nötige Software, damit der Benutzer sich mit

dem System verbinden kann und mit der Händlerseite kommunizieren kann. Auf der

Händlerseite finden die Hauptoperationen des Verhandlungsprozesses statt. ABROSE siehtdie Verhandlung als einen symmetrischen Prozess und erlaubt den Benutzern und den

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Informationsanbietern einander zu erreichen. Abb. 9  stellt die globale Architektur des

ABROSE Systems dar. Die Komponenten dieser Architektur und ihre Zusammenarbeit

werden im Folgenden beschrieben (Kap. 4.5.1 bis 4.5.3).

Quelle: EINSIEDLER u.a. (1999), zusammenfassende Systemdarstellung

Abb. 9. Die Architektur des ABROSE Systems.

4.5.1.  Die Benutzerseite

Die Benutzerseite enthält die folgenden Komponenten:

•  Verbindungsassistent (Connection Assistant, CA): Er hilft dem Benutzer, sowohl sichmit dem System zu verbinden als auch bei der Registrierung.

•  Agentmanagerassistent (Agent Manager Assistant, AMA): Er koordiniert die

agentenbasierte Kommunikation zwischen Benutzer- und Händlerseite.

•  Navigationsassistent (Navigation Assistant, NA): Hilft dem Benutzer bei der

Navigation in der Wissensdatenbank und bei der Auswahl der entsprechenden

Kriterien für seine Anfrage.

•  Spion (Spy): Er kopiert den Inhalt einer Kundentransaktion mit einem Inhaltsanbieter

(content provider), um anschließend das Benutzerprofil zu verbessern.

•  Vorderseite (Front End, FE): Sie wird zur Untersuchung von Agentenanfragen auf 

spezifische Datenbankinhalte benutzt.

4.5.2.  Das Operator Terminal

Das Operator Terminal (OT) hilft dem Administrator, die Dienste des ABROSE Systems zu

managen und zu verwalten. Es visualisiert den Status der Systemkomponenten, erlaubt die

Kontrolle über Komponentenparameter und erlaubt den Zugang auf Benutzerinformationen.

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4.5.3.  Die Händlerseite

Die Händlerseite (Broker Domain) hat drei Komponenten:

•  Der Benutzerzugangs- und Authentifizierungsmanager (User Access and

Authentication Manager, UAM) kontrolliert den Zugang zum ABROSE System beiBenutzung des Logins und des Passworts.

•  Der Händlermanager (Broker Manager, BM) überwacht die Zusammenarbeit aller

Komponenten.

•  Die MAS (Multi Agent System) Komponente: Jeder Benutzer hat einen eigenen

Transaktionsagenten (Transaction Agent, TA). Ein TA koordiniert die

Kommunikation zwischen Benutzer und Händlerseite. Die TAs sind unter einem

Mediation Agent (MA) gruppiert. Der MA kontrolliert die Generierung der TAs vonneuen Benutzern und die Elimination der TAs von abgegangenen Benutzern.

5. MAS vs. zentrale / verteilte Systeme

Seit den frühen 90er Jahren wird intensiv in der Agententechnologie geforscht. Diese

Technologie hat in vielen Anwendungsbereichen Applikation gefunden, wie beim

elektronischen Handeln (E-commerce), Arbeitsflussmanagement und Telekommunikation.

Auf der anderen Seite, bereits etablierte Technologien, wie z.B. die Client-Server

Technologie, sind immer noch in der Lage geeignete Lösungen für verteilten Applikationen

anzubieten. Dieses Kapitel präsentiert die Vorteile von MAS gegenüber herkömmlicher

Systeme.

 5.1. Vorteile der MAS gegenüber herkömmlicher Systeme

Mobile Agenten sind als Erweiterung und schließlich als Ersatz für Client-Server Systeme

entwickelt worden. Einen Überblick mobiler Agentensysteme geben SYED u.a. (2000). Im

C/S-Modell bietet der Server verschiedene Dienste an und ein Client (meistens eine andere

Maschine) fragt nach diesen Diensten an. Die Kommunikation zwischen Client und Server

erfolgt durch Nachrichtenaustausch (message passing). Wenn ein Client einen spezifischen

Dienst anfordert, sendet er eine Anfrage an den Server, der diesen Dienst enthält. Eine

Einschränkung des Models ist, daß die Kapazität des Servers die Zahl der angebotenen

Dienste beschränkt.

Wenn ein Client einen Dienst braucht, den ein bestimmter Server nicht unterstützt, muß er

einen entsprechenden Server suchen. Dies geschieht indem er Nachrichten zu allenverfügbaren Servern schickt, was in jedem Fall eine ineffiziente Bandbreiteausnutzung

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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme 23

darstellt. Zusätzlich, wird dadurch die Netzwerkskalierbarkeit begrenzt, da die

Managementaktivitäten und die Aktualisierung der Server die maximale Systemgröße eines

bestimmten Systems beeinflussen und schließlich begrenzen. Außerdem erfolgt die

Kommunikation auf niedriger Ebene, so daß die Programmierer die einzelnen

Netzwerkadressen und Synchronisationspunkte bestimmen und kennen müssen.

Zentralisierte Systeme speichern den Datenbestand zentral. Das Arbeiten am gleichen

Datenbestand verhindert sowohl verschiedene Versionen von Dokumenten und Daten, als

auch Synchronisationsmaßnahmen. Solche Systeme erlauben weltweites, unabhängiges und

gleichzeitiges Arbeiten an einem Dokument oder einer Datenbasis. Zudem, garantieren die

einfach zu vergebenen Zugriffsrechte und die Benutzerorganisation hohe Sicherheit. Jedoch,

muß man dabei beachten, daß die Komlexität solcher Systeme sehr rasch mit der Zahl der

verbundenen Knoten wächst.

Auf der anderen Seite besitzen die MAS aufgrund ihres Aufbaus eine Reihe von Vorteilen

gegenüber traditioneller Client/Server- oder zentralisierter Systeme, hauptsächlich wegen

ihrer Migrationseigenschaften, ihrer Autonomie, ihrer Persönlichkeit (Verhaltensmodell) und

ihrer Prozessierungsunabhängigkeit. Dies wird in den folgenden MAS-Eigenschaften

zusammengefasst, nach JENNINGS u.a. (1998):

•  Asynchrones Handeln,

•  Geringer Datenverkehr im Netzwerk,

•  Robustheit,

•  Verteilte Abwicklung von Prozessen,

•  Flexibles Angebot von Dienstleistungen.

In Kap. 5.2 werden einige aktuelle Anwendungsbeispiele der MAS-Technologie.

 5.2.  Beispiele

a) Supply Chain Management (SCM)

Die Vorteile von MAS werden in Planungs- und Steuerungsanwendungen in einem

Unternehmen deutlich. Diese bedürfen einer breiten Informationsbasis, bedingt durch die

Verknüpfung mit den Prozessen der Lieferanten und Kunden. In der klassischen SCM

Betrachtungsweise wird die Information (z. B. Verhalten, Zustand) zur Planung und

Steuerung von Lieferketten zentral gehalten. So kann das System auf jedes Störereignis

reagieren. Jedoch wächst die Komplexität des Systems mit zunehmender Anzahl von

Lieferanten, Partner, Kunden usw. enorm. Die MAS Technologie kann hier anstelle eines

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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme 24

zentralisierten Systems verwendet werden und die Firma Profaktor, siehe PROFACTOR

HOMEPAGE (2004), benutzt diese Möglichkeit in kommerziellen Systemen.

In diesem Fall, werden Agenten als Stellvertreter der einzelnen Domänen, Unternehmen,

funktionalen Einheiten usw. eingesetzt und agieren als autonome und kooperative Teile desSystems zur Planung und Steuerung von logistischen Prozessen.

b) E-commerce 

Die Vorteile der MAS Technologie haben auch die Europäische Union dazu stimuliert

entsprechende Projekte zu finanzieren. MKBEEM (1999) (Multilingual Knowledge Based

European Electronic Marketplace) ist ein IST-Projekt für die Entwicklung eines verteilten

Systems, um multilinguale Dienste für E-commerce-Plattformen anzubieten. Dazu testet und

verwendet MKBEEM die verfügbaren Agententechnologien und Methodologien.c) Börsendienste 

Solche Dienste können bei Verwendung von MAS ideal implementiert werden und eine Reihe

solcher Systeme ist zurzeit in der Entwicklungs- oder Testphase. Eins davon ist das ABROSE

System, das bereits in Kapitel 4.5 beschrieben wurde. Das Ziel von ABROSE war die

Weiterentwicklung des ACTS ABS Projektes. Das ACTS ABS Projekt (Architecture for

Information Brokerage Service), beschrieben von ATHANASSIOU und HOANG (1998),

fokusierte auf die Entwicklung einer offenen Architektur für einen Börsendienst, umeffiziente on-line Informationsdienste im Rahmen der Europäischen Informationsinfrastuktur

anzubieten.

d)Verteiltes Informationsmanagement 

Das verteilte Informationsmanagement (IM) wird mit dem Wachstum des World Wide Web

immer komplizierter. Herkömmliche Methoden des IM, wie z.B. die C/S-Technologie, sind

immer noch wertvoll, dennoch werden ihre Grenzen langsam deutlich, da sie jederzeit nur

einen immer kleineren Teil der global verfügbaren Information in der Lage zu bearbeitensind. Zur Lösung dieses Problems  verwendete DALE (1997) die Technologie der mobilen

Agenten und präsentierte eine Agentenarchitektur zur Unterstützung des verteilten IM von

Ressourcen.

6.  Zusammenfassung

6.1. Schlussfolgerung

Die Agententechnologie hat sich in den letzten Jahren enorm entwickelt und Anwendung in

vielen verschiedenen Bereichen gefunden. Eine der interessantesten Vorteile dieser

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Einführung in die Theorie der Multi-Agenten-Systeme 25

Technologie liegt in der Lösung verteilter Probleme. Entsprechend entwickelten sich auch

MAS. Diese haben ihre Wurzeln in die klassische KI der 70er Jahren und zur ihrer

Beschreibung werden unter anderem auch soziale Theorien benutzt.

Auf der anderen Seite gilt es als sehr schwer, MAS exakt zu definieren, so daß ihre Definitionsich eher an den Eigenschaften entsprechender Systeme orientiert. Agenten kommunizieren

miteinander über spezielle Kommunikationssprachen, wie KQML und ACL. Die rasche

Entwicklung dieses Forschungszweigs hat sehr schnell zu einer sehr großen Menge von

verschiedenen Systemen, Architekturen und Plattformen geführt, die meistens nicht

kompatibel miteinander sind. FIPA und OMG führen den Standardisierungsversuch an, der

als besonders wichtig für die Verbreitung dieser Systeme gilt. Letztendlich, bieten MAS eine

Reihe von Vorteilen verglichen mit herkömmlichen Technologielösungen, wie z.B. C/S-

Technologie oder zentralisierte Systeme, die ihre Ausbreitung vielversprechend machen.

6.2.  Ausblick

Die Entwicklung der MAS kann als ein Software Engineering Beispiel für die Entwicklung

zukünftiger Computersysteme dienen. Die Benutzung des Internets als eine offene Umgebung

und die Verbreitung von maschinenunabhängigen Programmiersprachen wie Java, macht die

Verbreitung dieser Technologie zu einen erreichbaren Ziel.

Wie FLORES-MENDEZ (1999) schon berichtete, ist zurzeit die wichtigste Aufgabe, die fehlende

Standardisierung von MAS voranzutreiben. Zukünftige Forschungsarbeiten im Bereich der

Agententechnologie umfassen auch die Zusammenarbeit von MAS zur Bildung von MAS

Cluster, so genannte Multi-Multiagentensysteme (MMAS), sowie der diesen unterstützenden

Werkzeuge, die in KREMPELS u.a. (2003) präsentiert werden. Weitere technische

Herausforderungen der Agentenforschung sind die Standardisierung verschiedener

Ontologien und die weitere Integration von BDI Ansätzen. Im Bereich der Architekturen

stehen Untersuchungen zur dynamischen Dienstkomposition, Zuverlässigkeit und

Verfügbarkeit von MAS bevor. Weitere Fragen betreffen das Benchmarking von MAS, um

ihre Leistungsfähigkeit mit bereits existierenden Lösungen vergleichen zu können.

Hier muß auch betont werden, daß es Versuche gibt, die herkömmliche C/S-Architektur mit

der Agententechnologie zu verbinden. Dies widerspiegelt sich in der OMG Arbeit zur

MASIF Beschreibung von MILOJICIC u.a. (1998), die als Meilenstein auf dem Weg zu einer

einheitlichen Middleware gesehen wird, das den transparenten Daten- und

Nachrichtenaustausch zwischen statischen und mobilen Agentensysteme ermöglicht.

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Abbildungs- und Tabellenverzeichnis

Abb. 1. Kategorien der verteilten Problemlösung..................................................................... 2

Abb. 2. KQML Schichtenmodell. ............................................................................................. 8Abb. 3. Struktur einer KQML Nachricht. ................................................................................. 9

Abb. 4. Struktur einer ACL Nachricht. ...................................................................................10

Abb. 5. Die Struktur des Jam-Agenten. ..................................................................................13

Abb. 6. Das FIPA Agentenreferenzmodell. ............................................................................ 15

Abb. 7. Schematische Darstellung der MASIF Architektur.................................................... 17

Abb. 8. Das Grasshopper Kommunikationsmodell................................................................. 20

Abb. 9. Die Architektur des ABROSE Systems. .................................................................... 21

Tab. 1. Anwendungsfelder für MAS........................................................................................3

Tab. 2. MAS-Eigenschaften und -Umgebung........................................................................... 7

Tab. 3. Eigenschaften der wichtigsten KQML Plattformen......................................................9

Tab. 4. FIPA Spezifikationen..................................................................................................14

Tab. 5. Vor- und Nachteile von JADE. ...................................................................................16

Tab. 6. Eigenschaften der MASIF Architektur. ..................................................................... 17

Tab. 7. Kernagenturdienste. .................................................................................................... 19

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