Dissertation
Dynamische Konfiguration verteilter Informationsverarbeitung in Gruppen heterogener Agenten
Zusammenfassung
Das erfolgreiche Agieren von Multiagentensystemen (MAS) setzt eine umfangreiche und hochwertige Wissensbasis voraus. Die Wissensbasis umfasst die von einem Agenten benötigten Informationen, welche durch die Verarbeitung von Sensorinformationen erzeugt werden. Die Anpassung der Informationsverarbeitung an die Einsatzdomäne ermöglicht es, die Qualität der Wissensbasis zu gewährleisten und so die Leistung des MAS zu steigern. Aktuelle Middleware-Systeme unterstützen die Integration von gängigen Methoden und Verfahren zur Informationsverarbeitung. Eine Anpassung an Domänen mit zum Zeitpunkt der Entwicklung unbekannten Eigenschaften ist jedoch nur schwer möglich.
Diese Dissertation adressiert explizit die Variabilität von Domänen mit zum Zeitpunkt der Entwicklung unbekannten Eigenschaften und bietet eine Methode zur Konfiguration der Informationsverarbeitung in dynamischen Gruppen heterogener Agenten. Ausgangspunkt ist die Bereitstellung einer OWL-Ontologie, welche ein umfangreiches Vokabular zur semantischen Beschreibung der für die Informationsverarbeitung relevanten Komponenten bietet. Zur Laufzeit wird ein Modell, welches den für die Verarbeitung relevanten Kontext eines Agenten umfasst, auf Grundlage der in der Ontologie modellierten Semantik erzeugt. Für die Repräsentation des Laufzeitmodells sowie für das Schließen aus diesem Wissen wird Antwortmengenprogrammierung (ASP), ein moderner Ansatz für komplexe kombinatorische Suchprobleme, eingesetzt. Das entwickelte ASP-Programm analysiert das Laufzeitmodell und erzeugt eine optimierte und an die aktuelle Situation angepasste Konfiguration der Informationsverarbeitung. Die Konfiguration beschreibt die Auswahl von Informationsquellen sowie die Verkettung von Verarbeitungsschritten. Für die Optimierung der Konfiguration werden sowohl die Qualität von Informationen als auch gegebene Randbedingungen betrachtet. Die Integration von zur Laufzeit entdeckten Informationsquellen wird durch zwei Mechanismen für die Transformation von Informationen zwischen heterogenen Repräsentationen unterstützt. Dies sind eine XML-basierte Transformationssprache sowie eine Synthese von Transformationen auf Basis des modellierten Wissens. Beide Mechanismen ermöglichen das Hinzufügen neuer Transformationen ohne externe Dienste und ohne das Neukompilieren oder Neustarten der Software. Eine Implementierung der Methode wird in Form der ICE Middleware bereitgestellt. ICE ist für dynamische Gruppen von Agenten ausgelegt und unterstützt eine Konfiguration der Informationsverarbeitung in zur Laufzeit geformten Koalitionen. Informationsströme und Verarbeitungskomponenten anderer Agenten können an beliebiger Stelle in die Verarbeitung eines Agenten eingebunden werden.
Die Evaluation dieser Arbeit zeigt, dass die vorgestellte Methode zur dynamischen Konfiguration der Informationsverarbeitung eine Anpassung an neue und vorher unbekannte Umgebungen ermöglicht und mit nicht-antizipierbaren Ereignissen umgehen kann. Darüber hinaus belegt die Evaluation der Laufzeit und des benötigten Arbeitsspeichers die Verwendbarkeit der ICE Middleware auf Systemen mit limitierten Ressourcen.
Diese Dissertation adressiert explizit die Variabilität von Domänen mit zum Zeitpunkt der Entwicklung unbekannten Eigenschaften und bietet eine Methode zur Konfiguration der Informationsverarbeitung in dynamischen Gruppen heterogener Agenten. Ausgangspunkt ist die Bereitstellung einer OWL-Ontologie, welche ein umfangreiches Vokabular zur semantischen Beschreibung der für die Informationsverarbeitung relevanten Komponenten bietet. Zur Laufzeit wird ein Modell, welches den für die Verarbeitung relevanten Kontext eines Agenten umfasst, auf Grundlage der in der Ontologie modellierten Semantik erzeugt. Für die Repräsentation des Laufzeitmodells sowie für das Schließen aus diesem Wissen wird Antwortmengenprogrammierung (ASP), ein moderner Ansatz für komplexe kombinatorische Suchprobleme, eingesetzt. Das entwickelte ASP-Programm analysiert das Laufzeitmodell und erzeugt eine optimierte und an die aktuelle Situation angepasste Konfiguration der Informationsverarbeitung. Die Konfiguration beschreibt die Auswahl von Informationsquellen sowie die Verkettung von Verarbeitungsschritten. Für die Optimierung der Konfiguration werden sowohl die Qualität von Informationen als auch gegebene Randbedingungen betrachtet. Die Integration von zur Laufzeit entdeckten Informationsquellen wird durch zwei Mechanismen für die Transformation von Informationen zwischen heterogenen Repräsentationen unterstützt. Dies sind eine XML-basierte Transformationssprache sowie eine Synthese von Transformationen auf Basis des modellierten Wissens. Beide Mechanismen ermöglichen das Hinzufügen neuer Transformationen ohne externe Dienste und ohne das Neukompilieren oder Neustarten der Software. Eine Implementierung der Methode wird in Form der ICE Middleware bereitgestellt. ICE ist für dynamische Gruppen von Agenten ausgelegt und unterstützt eine Konfiguration der Informationsverarbeitung in zur Laufzeit geformten Koalitionen. Informationsströme und Verarbeitungskomponenten anderer Agenten können an beliebiger Stelle in die Verarbeitung eines Agenten eingebunden werden.
Die Evaluation dieser Arbeit zeigt, dass die vorgestellte Methode zur dynamischen Konfiguration der Informationsverarbeitung eine Anpassung an neue und vorher unbekannte Umgebungen ermöglicht und mit nicht-antizipierbaren Ereignissen umgehen kann. Darüber hinaus belegt die Evaluation der Laufzeit und des benötigten Arbeitsspeichers die Verwendbarkeit der ICE Middleware auf Systemen mit limitierten Ressourcen.
Zitieren
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