MACC – Mestrado Acadêmico em Ciência da Computação
UECE – Universidade Estadual do Ceará
GESSI – Grupo de Engenharia de Software e Sistemas Inteligentes
EXTENDING THE FRAMEWORK TAO
WITH NORMS FOR MULTI-AGENT
SYSTEMS
Emmanuel S. S. Freire – UECE – [email protected]
Mariela I. Cortés – UECE – [email protected]
Enyo J. T. Gonçalves – UFC – [email protected]
Yrleyjânder S. Lopes – UECE– [email protected]
WESAAC– Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus
Ambientes e Aplicações 2012 – Florianópolis
Agenda

Introdução
Objetivo
TAO
Normas para Sistemas Multi-Agente
Trabalhos Relacionados
Estendendo TAO
Estudo de Caso: Mercado Virtual (Virtual Marketplace)
Conclusões e Trabalhos Futuros
Referências Bibliográficas








2
Introdução

Projeto de Sistemas Complexos
–
–

Necessidade de entendimento dos conceitos relacionados.
Elaboração de solução coerente.
Agentes e Sistemas Multiagentes
–
–
3
Um agente é uma entidade capaz de perceber seu ambiente
por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por
intermédio de atuadores.
No caso de vários agentes cooperando ou disputando entre si,
inseridos em um mesmo ambiente e trocando informações,
chamamos esse sistema de multiagentes (SMAs).
Introdução

Normas para SMAs

Regulam o comportamento dos agentes por meio da descrição
de ações que:



4
Podem ser executadas (permissões),
Devem ser executadas (obrigações).
Não devem ser executadas (proibições).
Objetivo



Pesquisa por frameworks conceituais e modelos
organizacionais capazes de representar os elementos
típicos de um SMA juntamente com normas.
Extensão do framework TAO para a inclusão dos
conceitos relacionados com normas.
Modelagem de um estudo de caso utilizando os elementos
e relacionamentos incluídos na extensão proposta.
5
TAO



O framework TAO (Taming Agents and Objects) tem
como principal função oferecer uma ontologia que
englobe os fundamentos da Engenharia de Software
baseada em agentes e objetos.
Oferece suporte ao desenvolvimento de sistemas multiagentes (SMAs) de larga escala.
A partir da ontologia definida no TAO, foi definida a
linguagem MAS-ML que é capaz de oferecer suporte ao
desenvolvimento de sistemas multi-agentes (SMAs) de
larga escala.
6
TAO

Relacionamentos e Entidades definidas no TAO
Figura 1 - Os relacionamentos e as entidades do TAO .
7
Normas para Sistemas Multi-agente

As normas são utilizadas para restringir o comportamento
de agentes, organizações e suborganizações durante um
período de tempo, e definir as sanções aplicadas quando
violadas ou cumpridas.
Uma norma é composta pelos seguintes elementos:







8
Conceitos Deônticos,
Entidades Envolvidas,
Ações,
Restrições de Ativação,
Sanções, e
Contexto.
Trabalhos Relacionados

Framework Conceitual d’Inverno e Luck


Apresenta uma hierarquia composta por quatro camadas
compreendendo entidades, objetos, agentes e agentes
autônomos.
Pontos Fracos



9
A entidade ambiente possui apenas características estruturais,
não apresentando operações;
O framework conceitual não define nenhum aspecto dinâmico
associado às entidades propostas;
Não provê elementos para definir corretamente normas.
Trabalhos Relacionados

Framework Conceitual Yu e Schmid



Baseado em papéis e orientado a agentes.
Definem as propriedades e relacionamentos dos papéis.
Pontos Fracos




10
Apesar de os agentes serem definidos como uma entidade que
exerce papéis, o framework não define as propriedades de
agentes e os relacionamentos entre agentes e papéis.
Não define as propriedades de organização e seu
relacionamento com papéis.
Não define ambientes.
Não permite a descrição dos elementos que compõem as
normas e só restringem o comportamento dos agentes através
de papéis.
Trabalhos Relacionados

KAoS



Define suas abstrações como extensões de objetos.
As abstrações definidas são entidade, relacionamentos e
agentes.
Pontos Fracos




11
Não considera ambientes, organizações nem papéis.
Não está bem clara a diferença entre entidade e agente.
Não define aspectos dinâmicos relacionados com suas
abstrações.
Só permite a descrição de políticas para restringir o acesso as
propriedades das suas abstrações.
Trabalhos Relacionados

Moise +



É um modelo organizacional baseado no modelo Moise.
Apresenta uma visão baseada em organização que possui planos,
papéis e restrições.
Pontos Fracos




12
Não permite a especificação de ambientes.
Não permite a definição das propriedades de agentes.
Não permite a especificação de normas para agentes e ambientes.
Não permite a definição de sanções.
Trabalhos Relacionados

OperA



É um modelo organizacional que permite a especificação de MAS
por meio da distinção entre as características de um modelo
organizacional e o comportamento dos agentes nesse modelo.
OperA permite a definição de normas de obrigação, permissão
e proibição para agentes, grupos de agentes e papéis de agentes
no contexto de uma organização.
Pontos Fracos



13
Não permite a especificação das características estruturais de
agentes e ambientes.
Não permite a definição de recompensas, somente punições.
Não restringi o comportamento de agentes no contexto de um
ambiente.
Estendendo TAO


A extensão do TAO é baseada na inclusão dos elementos
que compõem as normas.
Portanto, foi definido a entidade Norm juntamente com os
relacionamentos Context, Restrict, SanctionReward e
SanctionPunishment.
14
Estendendo TAO
Figura 2 – TAO estendido.
15
Estendendo TAO

Norm




16
A norma é um elemento que restringi o comportamento de
agentes, papéis de agente, organizações e sub-organizações.
Uma norma restringi o comportamento dessas entidades
durante um período de tempo e aplica sanções quando violadas
ou cumpridas.
Uma norma possui um estado e propriedades comportamentais.
O estado de uma norma armazena o recurso que pode ser uma
entidade ou uma propriedade de uma entidade.
O comportamento se baseia nos conceitos deônticos e nas
restrições de ativação.
Estendendo TAO
_______________________Norm________________________
Norm_Class Norm_Class_Name
Restriction_Type Deontic_Concept_Name
Resource <Element_Class_Name.property >
Activation_Constraint setOf{Constraint_Type Constraint _Type_Name :
(<Element_Class_Name_First> and/or
<Element_Class_Name_Second>) or <date> or
<Element_Class_Name.property : Operator = (Element_
Class_Name.property) or value)>}Relationships setOf
{Relationship_Name}
End Norm_Class______________________________________
17
Estendendo TAO

Relacionamentos

Context


Restrict


Define a recompensa que a entidade que cumpriu a norma receberá.
SanctionPunishment

18
Define qual entidade terá o seu comportamento restringido pela norma.
As entidades que podem ser restringidas são: agente, ambiente,
organização, sub-organização e papel de agente.
SanctionReward


Define o contexto de aplicação da norma. Um contexto pode ser um
ambiente, uma organização ou uma sub-organização.
Define a punição que a entidade que violou a norma receberá.
Estendendo TAO
_________________Relationship________________
Relationship Relationship_Name
CONTEXT : context, norm
| RESTRICT : element, norm
| SANCTION_REWARD : reward, norm
| SANCTION_PUNISHMENT : punishment, norm
End Relationship______________________________
19
Estendendo TAO

Alterações no Papel de Agente
_________________Agent_Role_________________
Agent_Role_Class Agent_Role_Class_Name
Goals setOf{Goal_Name}
Beliefs setOf{Belief_Name}
Actions setOf{Action_Name}
Protocols setOf{Interaction_Class_Name}U setOf{Rule_Name}
Commitments setOf{Action_Name}
Relationships setOf{Relationship_Name}
End Agent_Role_Class_________________________
20
Estendendo TAO

Alterações na Organização
____________________Organization____________________
Organization_Class Organization_Class_Name
Norms setOf{Norm_Name}
Actions setOf{Action_Name}
Relationships setOf{Relationship_Name}
end Organization_Class_______________________________
21
Estendendo TAO

Alterações no Ambiente
___________________Environment_____________________
Environment_Class Environment_Class_Name
Norms setOf{Norm_Name}
Behavior setOf{Properties}
Relationships setOf{Relationship_Name}
Events generated: setOf{Event_Name}, perceived: setOf{Event_Name}
end Environment_Class________________________________
22
Estudo de Caso: Mercado Virtual (Virtual Marketplace)


Mercados virtuais são mercados localizados na Web em que os
usuários compram e vendem itens.
Cada um é composto por um mercado principal em que os
usuários podem negociar qualquer tipo de item. Além disso, o
mercado principal define dois tipos:



Os usuários podem:


23
Mercados de produtos especiais: negociam itens caros e de alta
qualidade, e
Mercados de produtos usados: negociam itens de baixa qualidade e
preço baixo.
Comprar itens no mercado principal, em mercados de produtos
especiais e em mercados de produtos usados, e
Vender seus itens nos mercados de produtos usados.
Estudo de Caso: Mercado Virtual (Virtual Marketplace)




24
No mercado principal e nos mercados de produtos especiais, os
usuários compram os itens disponíveis no mercado.
O mercado principal avalia os lucros, portanto, os mercados de
produtos especiais e usados devem enviar as informações
relativas às vendas para o mercado principal.
No mercado principal e nos mercados de produtos especiais, os
usuários procuram um vendedor e enviam uma descrição do
item desejado.
O vendedor, criado pelo mercado para negociar com o
comprador, é responsável por verificar se há um item com as
mesmas características no ambiente (o mercado virtual).
Estudo de Caso: Mercado Virtual (Virtual Marketplace)

O ambiente armazena todos os itens que serão vendidos nesses
mercados.


Nos mercados de produtos usados, os vendedores e os
compradores são os usuários.



25
Se o item for encontrado, o vendedor negociará com o comprador.
Os usuários que desejam vender itens devem anunciá-los.
Os usuários que desejam comprar devem procurar anúncios no
mercado.
Se o comprador encontrar o item desejado, ele começará uma
negociação com o vendedor.
Estudo de Caso: Mercado Virtual (Virtual Marketplace)
Entidades do Mercado Virtual (Virtual Marketplace)
 Ambiente: Virtual Marketplace
 Organização principal: General Store



Suborganizações:




User agent, que pode exercer o papel Buyer,
Store agent, que pode exercer os papéis Manager e Seller.
Objetos:

26
Imported Bookstore, que exerce o papel Market of Special Goods
Second-hand Bookstore, que exerce o papel Market of Used Goods.
Agentes:


Papéis de Agente: Buyer, Manager e Seller.
Papéis de Objeto: Desire e Offer.
Item e suas especializações: Book, SecondHandBook e ImportedBook.
Estudo de Caso: Mercado Virtual (Virtual Marketplace)
Normas para o Mercado Virtual
 N1 estabelece que os vendedores (entidade envolvida) da
organização General Store (contexto) têm permissão (conceito
deôntico) para atualizar (ação) o estoque de itens (recurso).
_________________________N1_________________________
Norm_Class N1
Restriction_Type Permission
Resource Good.updateQuantity
Relationships setOf{Context_VirtualMarketPlace_N1,
Restrict_Seller_N1}
End Norm_Class______________________________________
27
Estudo de Caso: Mercado Virtual (Virtual Marketplace)
Normas para o Mercado Virtual (Continuação)
 N2 define que os compradores (entidade envolvida) da
organização General Store (contexto) são obrigados (conceito
deôntico) a pagar pelos itens (ação) depois que eles comprarem
esses itens (restrição de ativação). A norma N2 aplica uma
punição (sanção) que é a norma N3.
 N3 define que o dado comprador (entidade envolvida) é
proibido (conceito deôntico) de comprar itens (ação).
28
Estudo de Caso: Mercado Virtual (Virtual Marketplace)
Normas para o Mercado Virtual (Continuação)
__________________________________N2_________________________________
Norm_Class N2
Restriction_Type Obligation
Resource Buyer.payGood
Activation_Constraint {after : Buyer.buyGood}
Relationships setOf{Context_GeneralStore_N2, Restrict_ Buyer _N2, Sanction_N3_N2}
End Norm_Class_______________________________________________________
_______________________________N3____________________________________
Norm_Class N3
Restriction_Type Prohibition
Resource Buyer.buyGood
Relationships setOf{Context_GeneralStore_N3, Restrict_ Buyer _N3}
End Norm_Class_______________________________________________________
29
Conclusão e Trabalhos Futuros



30
Considerando o limitado suporte fornecido por TAO para a
representação de normas juntamente com as entidades típicas
que fazem parte de um SMA, este artigo apresenta a extensão
do TAO de forma a possibilitar a representação dos conceitos
relacionados a normas, juntamente com conceitos deônticos,
entidades envolvidas, ações, restrições de ativação, sanções e
contexto.
A extensão realizada envolve a definição de uma nova
abstração, Norm, e quatro relacionamentos: (i) Context, (ii)
Restrict, (iii) SanctionReward, (iv) SanctionPunishment.
Adicionalmente, as entidades AgentRole, Environment e
Organization foram alteradas devido à extensão.
Conclusão e Trabalhos Futuros

Como trabalhos futuros, serão abordados os seguintes itens:



31
A formalização dos templates propostos;
A integração das arquiteturas internas definidas em Russel e Norvig
(2004) com os elementos normativos;
A nova extensão do TAO considerando as arquiteturas.
Referências Bibliográficas




32
Dieste, O., Juristo, N., Moreno, A., Pazos, J. (2001). Conceptual Modeling in
Software Engineering and Knowledge Engineering: Concepts, Techniques
and Trends. In: Chang, S.K. (eds.): Handbook of Software Engineering and
Knowledge Engineering Fundamentals. World Scientific Publishing Co.,
Vol.1.
Silva, V.; Garcia, A.; Brandao, A.; Chavez, C.; Lucena, C.; Alencar, P. (2003).
Taming Agents and Objects in Software Engineering. In: Garcia, A.; Lucena,
C.; Zamboneli, F.; Omicini, A; Castro, J. (Eds.), Software Engineering for
Large-Scale Multi-Agent Systems, Springer-Verlag, LNCS 2603, pp. 1-26,
2003, ISBN 978-3-540-08772-4.
Silva, V.; Choren R.; Lucena, C. (2008). MAS-ML: A Multi-Agent System
Modelling Language, In International Journal of Agent-Oriented Software
Engineering, Interscience Publishers, vol.2, no.4.
Gonçalves, E. J. T., Farias, K., Cortés, M. I., Feijó, A. R., Oliveira, F. R. and
Silva, V. T. (2011). MAS-ML TOOL - A Modeling Environment for Multiagent Systems, In: The International Conference on Enterprise Information
Systems (ICEIS 2011), Beijing, China.
Referências Bibliográficas





33
Figueiredo, K.; Silva, V. T. (2010). NormML: A Modeling Language to
Model Norms. In: 1st Workshop on Autonomous Software Systems.
Salvador, Brazil.
López y López, F. (2003). Social Power and Norms: Impact on agent
behavior. PhD thesis, Univ. of Southampton, Faculty of Engineering and
Applied Science, Department of Electronics and Computer Science.
Omicini, A. (2001). SODA: Societies and Infrastructure in the Analysis and
Design of Agent-based Systems. In: Ciancarini, P., Wooldridge, M. (eds.),
Agent-Oriented Software Engineering, Springer-Verlag,: 185-194.
Silva, V. T.; Braga, C.; Figueiredo K. (2010). A Modeling Language to Model
Norms. The International Joint Conference on Autonomous Agents and
Multi-Agent Systems (AAMAS'2010), 9th. Proceedings of the International
Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, Toronto,
Canadá.
Figueiredo, K. (2011). Modeling and Validation Norms in Multi-Agents
Systems”. Master Thesis. Niterói: UFF, Instituto de Computação.
Referências Bibliográficas





34
Meyer, J. J.; Wieringa, R. J. (1993).Deontic Logic in Computer Science:
Normative System Specification, Deontic logic in computer science:
normative system specification, John Wiley and Sons Ltd. Chichester, UK.
D‟Inverno, M.; Luck, M. (2001). Understanding Agent Systems. New York:
Springer.
Yu, L.; Schmid, B. (2001). A Conceptual Framework for Agent-Oriented and
Role-Based Work on Modeling. In: WAGNER, G.; YU, E. (Eds.).
Proceedings of the 1st International Workshop on Agent-Oriented
Information Systems.
Dardenne, A.; Lamsweerde, A.; Fickas, S. (1993). Goal-directed
Requirements Acquisition. Science of Computer Programming. v.20, p.3-50.
Hannoun, M. (2002). MOISE: un modèle organisationnel pour les systèmes
multi-agents. Tese (Thèse(Doctorat)) – École Nacionale Supérieure des
Mines de Saint-Etienne.
Referências Bibliográficas




35
Hübner, J. F., Sichman, J. S. and Olivier, B. (2002). A model for the
structural, functional and deontic specification of organizations in multiagent
systems. In: SBIA '02 Proceedings of the 16th Brazilian Symposium on
Artificial Intelligence: Advances in Artificial Intelligence, Springer-Verlag
London, UK.
Dignum, V. ( 2004). A model for organizational interaction: based on agents,
founded in logic. PhD dissertation, Universiteit Utrecht, SIKS dissertation
series 2004-1.
Silva, V. T. (2004). Uma linguagem de modelagem para sistemas multiagentes baseada em um framework conceitual para agentes e objetos,
Doctoral Thesis. Rio de Janeiro: PUC, Departamento de Informática.
Russell, S. and Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern
Approach, 2nd Ed., Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, ISBN 0-13790395-2.
MACC – Mestrado Acadêmico em Ciência da Computação
UECE – Universidade Estadual do Ceará
GESSI – Grupo de Engenharia de Software e Sistemas Inteligentes
EXTENDING THE FRAMEWORK TAO
WITH NORMS FOR MULTI-AGENT
SYSTEMS
Emmanuel S. S. Freire – UECE – [email protected]
Mariela I. Cortés – UECE – [email protected]
Enyo J. T. Gonçalves – UFC – [email protected]
Yrleyjânder S. Lopes – UECE– [email protected]
WESAAC– Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus
Ambientes e Aplicações 2012 – Florianópolis
 https://sites.google.com/site/uecegessi/
Obrigado!
37