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Agentenorientierte Techniken

Modul: Agentenorientierte Techniken (BINF-SWT-AOT.S09)
Semester: Sommersemester 2009
Art: VL + UE (4 SWS / 6 LP)
LV-Nr.: 0435 L 701
Veranstalter: Sahin Albayrak, Stefan Fricke,  Holger Endert
VL: Dienstag 12 - 14, H 0110
UE: Donnerstag 12 - 14, MA 042
Beginn: 21.04.2009

 

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Diese Veranstaltung wird auch online mit ISIS durchgeführt.

Infos zur Anmeldung, zum Einloggen finden sich hier

Beschreibung

Software-Agenten stellen eine Schlüsseltechnologie zur Realisierung verteilter, flexibler intelligenter Systeme dar. Agenten sind ein eigenständiges Softwareparadigma: Sie kommunizieren untereinander, um ihre eigenen Ziele zu erreichen oder eine große Aufgabe gemeinsam zu lösen. Typische Einsatzgebiete von Agenten sind das Semantic Web, Electronic Business, Weltraummissionen, Spiele, Produktion und viele mehr.

 

Agententechnologien stellen eine Vielzahl an Methoden bereit, um die Komplexität von Softwaresystemen beherrschbar zu machen: Koordination, Verteilung, Autonomie, zielgerichtetes Verhalten, Softwareentwicklungsmethodologien. Durch Agenten entstehen robuste, skalierbare und wiederverwendbare Systeme.

 

Durch die Verwendung standardisierter Protokolle können Agenten Preise aushandeln und Aufgaben verteilen. Es entstehen dynamische Systeme mit hoher Flexibilität und Ausfallsicherheit. Dabei arbeitet der einzelne Agent zielorientiert, kann auch mit unvollständigen Informationen umgehen und sich in Konkurrenzsituationen vernünftig verhalten.

 

Inhalt der integrierten Lehrveranstaltung Agentenorientierte Techniken sind die grundlegenden Konzepte der Agententechnologie. Diese LV ist die Basis für die weiterführenden Lehrangebote des Fachgebiets AOT.

 

Ziel der integrierten Veranstaltung Agentenorientierte Techniken ist es, diejenigen grundlegenden Konzepte zu vermitteln, die zur Entwicklung verteilter Agentensysteme notwendig sind. Dazu gehören Agentenorientiertes Software-Engineering, Agentenarchitekturen, Wissensverarbeitung, Ontologien, Sprechakte und Interaktionsprotokolle.

Um die geeigneten Verfahren einsetzen zu können, müssen die Begriffe, Theorien, Chancen und Probleme der Agententechnologien vermittelt werden. Dafür bedienen sich die AOT einer Vielzahl von Anwendungsfeldern und Disziplinen. Themenschwerpunkte hierbei stellen Interaktivität, Wiederverwendbarkeit, Verfahren zur Koordination und Kooperation, Entscheidungsfindung und Software-Engineering dar.

Anhand praktischer Beispiele wird im Ãœbungsteil der Lehrveranstaltung die Verwendung von Agentenprogrammiersprachen und -frameworks erlernt.

Das Forschungsgebiet AOT

Fachlandkarte AOT

Die Fachlandkarte zeigt die Themenbereiche und Forschungsfelder der Agentenorientierten Techniken auf, die in der Vorlesung behandelt werden. Auf der linken Seite der Fachlandkarte befinden sich die Themen, die sich schwerpunktmäßig mit einzelnen Agenten befassen. Rechts stehen die Bereiche, die sich mit Mehragentensystemen beschäftigen. Die mit einer Lupe gekennzeichneten Themen beinhalten Theorie, die übrigen praktisch orientierte Methoden.

Das Thema Agentenorientiertes Software Engineering wird in der Vorlesung nur am Rande behandelt; mobile Agenten sind kein Thema (entsprechend dem Trend in Forschung und Praxis). Interessierte können diese Gebiete jedoch im Rahmen der Ausarbeitung eines vertiefenden Themas bearbeiten und referieren.

Lernziele

Theoretische Grundlagen:

Die Studierenden sollen mit den theoretischen Grundlagen der Agententechnologie, welche aus vielen verschiedenen Forschungsgebieten stammen, vertraut werden.

 

Anwendungsmöglichkeiten:

Am Ende der Veranstaltung soll es den Studierenden möglich sein, potenzielle Anwendungsfelder für die Agententechnologie identifizieren zu können. Außerdem sollen sie die Grenzen dieser Technologie erkennen können.

 

Werkzeuge:

Eine Einführung in die am Fachgebiet AOT entwickelte Agentenplattform JIAC bringt den Studierenden beispielhaft die Möglichkeiten der Werkzeugunterstützung für die Agentenentwicklung nahe.

 

Veranstaltungskalender

Termin Thema Inhalte und Lernziele
21.04. Organisatorisches und Einführung: Agenten und Agentensysteme Einen Überblick über das Thema AOT und die inhaltliche Gliederung der Vorlesung vermittelt bekommen, die wichtigsten Einflussgebiete der AOT kennen lernen. Mit wichtigen Begriffen, insbesondere Agent, Agentensystem, Umgebung und Rationalität vertraut werden.
28.04. Ontologien Verstehen, was eine Ontologie ist und welche Bedeutung sie für die Kommunikation und Wissensverarbeitung hat. Diskussion von Chancen und Grenzen der Anwendung von Ontologien, der Wiederverwendbarkeit und des Ontology Engineering. Wichtige Konzepte von Ontologiesprachen werden am Beispiel der Ontology Web Language (OWL) vermittelt.
05.05. Sprechakttheorie Agenten kommunizieren mittels Sprechakten. Die Sprechakttheorie begreift Kommunikation als eine Form des Handelns. Der Zusammenhang zwischen Sprechakten und Ontologien wird erklärt, die wichtigsten Nachrichtentypen der FIPA-Agent Communication Language werden vorgestellt. Aus Sprechakten lassen sich Interaktionsprotokolle komponieren. Eine UML-Notation zur Beschreibung von Interaktionsprotokollen wird vorgestellt, einfache Interaktionsprotokolle beispielhaft erklärt, Vor- und Nachteile der Sprechaktkommunikation diskutiert.
12.05. Cooperative Distributed Problem Solving: Task Sharing Interaktionsprotokolle sind ein wichtiges Mittel zur Koordination. Kooperative Agenten koordinieren sich über das verteilte, gemeinsame Lösen von Aufgaben. Aufgaben können per Delegation oder Ausschreibung an andere Agenten abgegeben werden. Task Sharing beschreibt den kooperativen Problemlöseprozess, der aus Aufgabenzerlegung, -verteilung, -lösung und Lösungssynthese besteht. Facilitators sind Vermittleragenten, die verantwortlich sind für das Brokering von Informationen und Aufgaben. Standardisierte Protokolle für Brokering, Matchmaking sowie das Contract-Net-Protokoll zur Verteilung von Aufgaben werden vorgestellt.
19.05. Cooperative Distributed Problem Solving: Result Sharing Result Sharing als Problemlösungsstrategie kennen lernen, die mit dem Einsatz von Blackboards umgesetzt wird. Eine typische Result Sharing-Anwendung aus dem Bereich des Distributed Sensing (verteilte Sensorik) kennen lernen. Vor- und Nachteile dieser Kooperationsform im Vergleich zum Task Sharing diskutieren.
26.05. Koordination / Mechanism Design 1: Spieltheorie Die Entscheidungstheorie bietet Instrumente für rationales Handeln in unterschiedlichen Situationen. Ein wichtiger Bereich ist die Spieltheorie, die strategisches Verhalten von Agenten in Konkurrenzsituationen behandelt. Hier findet Koordination ohne Kommunikation statt. Wichtige Begriffe sind Rationalität, Utility, Präferenzen, Strategie. Eine Einführung in die Problemstellungen des Mechanism Design wird gegeben.
02.06. Koordination / Mechanism Design 2: Kooperative Spiele und Wahlen Kooperative Spiele und Koalitionen. Wahlen als Mechanismen zur Entscheidungsfindung, existiert ein optimaler Wahl-Mechanismus? Die Antwort gibt Arrows Impossibility Theorem. Clarke Tax als Steuerungsinstrument zur wahrheitsgetreuen Stimmabgabe.
09.06. Koordination / Mechanism Design 3: Auktionen Auktionen als Mechanismus zur Ermittlung von Marktpreisen kennen lernen. Theorie und praktische Anwendbarkeit verschiedener Typen von Auktionen in Agentensystemen begreifen. Effizienz und Fairness sind wichtige Entwurfsentscheidungen für Auktionsmechanismen. Die Stabilität verschiedener Auktionsformen gegenüber Kollusionen (Kartelle) diskutieren. Negotiations (Verhandlungen) sind Gegenstand weiterer Interaktionsprotokolle mit dem Ziel, Koordination durch Einigung zu erreichen.
16.06. Belief, Desire, Intention 1 Theorie und Praxis mentaler Zustände in Agenten: Agenten entscheiden, handeln und kommunizieren auf Basis ihres Wissens (Beliefs), ihrer Ziele (Goals) und Absichten (Intentions). In der Praxis basieren die meisten Agentenframeworks auf BDI-Architekturen. Die Theorie mentaler Zustände bietet verschiedene Axiomatisierungen, um Eigenschaften wie „Ehrlichkeit“ auszudrücken. Wichtige Begriffe: Intentional Stance, Practical Reasoning, Optimalität und Rationalität, BDI-Architektur, Commitment-Strategien, Intention Reconsideration, Bold Agents, Cautious Agents, Modallogik, Possible Worlds Semantik.
23.06. Belief, Desire, Intention 2 Theorie und Praxis mentaler Zustände in Agenten 2
30.06. Kognitive Agenten Kognitive Prozesse des Planens, Lernens und Schließens sind Grundlage intelligenter Agenten. Wesensmerkmal kognitiver Architekturen sind dementsprechend Wissensrepräsentation und -verarbeitung. Am Beispiel von SOAR wird die kognitive Architektur eines Probleme lösenden Agenten vorgestellt und Vor- und Nachteile kognitiver Agenten diskutiert. Begriffe: Problem solving agent, Symbolverarbeitung, Rationalität, Autonomie, Suchprobleme.
07.07. Kurzvorträge Studierende halten Kurzvorträge zu jeweils einem vertiefenden Thema
14.07. Agents in Touch Forschungsprojekte am DAI-Labor, Präsentation einer Smart Home-Umgebung. Organisatorisches zu den Rücksprachen.
xx.xx. (Wahltermin) Lernende Agenten Wie lernen Agenten? Aufgrund ihrer Autonomieeigenschaft notwendigerweise unüberwacht, meisten aufgrund der Interaktion mit ihrer Umgebung durch Bestrafung und Belohnung. Architektur für lernende Agenten, Lernen in SOAR durch Chunking, Reinforcement Learning und Q Learning werden behandelt.

Prüfungsmodalitäten, Anforderungen

Diese Lehrveranstaltung kann in eine Prüfung in den Bereichen KI, BKS und WVA eingebracht werden.

Die Note setzt sich aus 3 prüfungsäquivalenten Studienleistungen zusammen:

  • 40% – Ãœbungsleistungen: Mittelwert aus den gewichteten Einzelnoten der Ãœbungsblätter
  • 40% – Mündliche Rücksprache am Ende des Moduls
  • 20% – Ausarbeitung und Präsentation eines vertiefenden Themas

Weitere Informationen

Das Vorlesungsskript, kommentierte Folien, Aufgabenblätter und alles weitere Material finden Sie im auf der ISIS-Kursseite zur Lehrveranstaltung AOT.

Literatur

Als allererste Referenz gelten die kommentierten Vorlesungsfolien. Sie befinden sich auf der ISIS-Seite der Lehrveranstaltung (http://www.isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=435).

 

Lehrbücher:

 

  • M. Wooldridge: An Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons, ISBN 0 47149691X, 2002. www.csc.liv.ac.uk/~mjw/pubs/imas/.
  • G. Weiss (ed): Multiagent Systems - A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. MIT Press, 1999.

 

Skripte im Netz:

 

Papers im Netz:

 

Journals:

 

Links:

Informationen zum Modul

  • Dieses Modul kann sowohl von Studenten im Diplom als auch in den Bachelorstudiengängen Informatik und Technische Informatik belegt werden.
  • Im Masterstudiengang kann diese Veranstaltung nicht belegt werden!
  • Weitere Informationen zum Modul (BINF-SWT-AOT.S08)

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