Luận Văn Thạc Sĩ: Triển Khai Giao Thức Giao Tiếp FIPA Trong Nền Tảng GAMA

Luận văn thạc sĩ VNU nghiên cứu triển khai các giao thức FIPA trong nền tảng GAMA, góp phần nâng cao hiệu quả giao tiếp trong hệ thống.

• Tác giả: Võ Đức An
• Người hướng dẫn: Alexis Drogoul - Directeur De Recherche, UR079, IRD
• Trường học: L’institut De La Francophonie
• Chuyên ngành: Intelligence Artificielle Et Multimédia
• Đề tài: Triển Khai Các Giao Thức Giao Tiếp FIPA Trên Nền Tảng GAMA
• Loại tài liệu: Luận văn
• Năm xuất bản: 2006 - 2008
• Địa điểm: Bondy

Mục lục chi tiết

• Remerciements
• Tableaux des matières
• 1. Introduction
• 2. Problème actuel et les protocoles d’interaction de FIPA
• 2.1. Problème actuel de la communication dans GAMA
• 2.2. Les protocoles d’interaction de FIPA
• 2.2.1. Message FIPA ACL
• 2.2.2. Protocole d’interaction « FIPA Request »
• 3. L’implémentation des protocoles d’interaction de FIPA dans GAMA
• 3.1. Diagramme de classe
• Annexe A – Code source du modèle « fourmis » avec la communication
• Annexe B – Code source du modèle AROUND avec la communication

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Triển Khai Giao Thức Giao Tiếp FIPA Trên Nền Tảng GAMA

GAMA (GIS & Agent-based Modelling Architecture) là một nền tảng mạnh mẽ cho mô hình hóa và mô phỏng dựa trên agent. Việc triển khai giao thức giao tiếp FIPA trên nền tảng này không chỉ giúp cải thiện khả năng tương tác giữa các agent mà còn nâng cao tính hiệu quả của các mô hình phức tạp. Giao thức FIPA cung cấp các tiêu chuẩn cho việc giao tiếp giữa các agent, cho phép chúng thực hiện các tác vụ một cách đồng bộ và hiệu quả hơn.

1.1. GAMA Là Gì Và Tại Sao Nên Sử Dụng

GAMA là một nền tảng cho phép mô hình hóa các hệ thống phức tạp thông qua các agent. Nền tảng này hỗ trợ việc phát triển các mô hình đa dạng từ môi trường sinh thái đến các hệ thống xã hội. Việc sử dụng GAMA giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng kiểm tra và tối ưu hóa các mô hình của họ.

1.2. Giao Thức Giao Tiếp FIPA Là Gì

Giao thức FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) là một bộ tiêu chuẩn cho việc giao tiếp giữa các agent. Nó định nghĩa các quy tắc và quy trình mà các agent có thể sử dụng để tương tác với nhau, từ đó tạo ra một môi trường giao tiếp hiệu quả và đồng bộ.

II. Vấn Đề Hiện Tại Trong GAMA Về Giao Tiếp Giữa Các Agent

Hiện tại, GAMA thiếu một cơ chế giao tiếp chuẩn hóa giữa các agent, điều này dẫn đến việc các mô hình không thể hoạt động hiệu quả. Các cơ chế hiện có như giao tiếp qua tín hiệu và lệnh 'ask' rất hạn chế và không đáp ứng được nhu cầu thực tế của các mô hình phức tạp.

2.1. Hạn Chế Của Cơ Chế Giao Tiếp Hiện Tại

Cơ chế giao tiếp hiện tại trong GAMA không cho phép các agent giao tiếp một cách riêng tư. Giao tiếp qua tín hiệu có thể dẫn đến việc thông tin bị lộ ra ngoài, trong khi lệnh 'ask' không cho phép các agent từ chối yêu cầu hoặc thông báo kết quả thực hiện.

2.2. Nhu Cầu Về Một Cơ Chế Giao Tiếp Mới

Để cải thiện hiệu quả của các mô hình, cần thiết phải có một cơ chế giao tiếp mới cho phép các agent tương tác một cách linh hoạt và hiệu quả hơn. Điều này bao gồm khả năng thương lượng và phối hợp giữa các agent.

III. Phương Pháp Triển Khai Giao Thức Giao Tiếp FIPA Trong GAMA

Việc triển khai giao thức FIPA trong GAMA bao gồm việc phát triển các lớp và giao diện cần thiết để hỗ trợ việc gửi và nhận thông điệp giữa các agent. Các giao thức như FIPA Request và FIPA Contract Net sẽ được áp dụng để cải thiện khả năng giao tiếp.

3.1. Các Lớp Chính Trong Triển Khai

Các lớp chính bao gồm lớp Agent, lớp CommunicatingSkill và giao diện IMessage. Những lớp này sẽ giúp định nghĩa các thuộc tính và hành vi cần thiết cho việc giao tiếp giữa các agent.

3.2. Quy Trình Giao Tiếp Giữa Các Agent

Quy trình giao tiếp giữa các agent sẽ được thực hiện thông qua các thông điệp với các performative khác nhau như 'request', 'agree', và 'inform'. Điều này cho phép các agent thực hiện các tác vụ một cách đồng bộ và hiệu quả.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Giao Thức FIPA Trong Các Mô Hình GAMA

Việc áp dụng giao thức FIPA trong các mô hình GAMA đã cho thấy những kết quả tích cực. Các agent có thể giao tiếp và phối hợp với nhau một cách hiệu quả hơn, từ đó nâng cao tính chính xác và hiệu quả của các mô hình.

4.1. Mô Hình Fourmis Với Giao Tiếp FIPA

Mô hình 'fourmis' đã được cải thiện đáng kể khi áp dụng giao thức FIPA. Các agent trong mô hình này có thể giao tiếp và phối hợp để tìm kiếm thức ăn một cách hiệu quả hơn.

4.2. Mô Hình AROUND Với Giao Tiếp FIPA

Mô hình 'AROUND' cũng đã cho thấy sự cải thiện trong khả năng giao tiếp giữa các agent. Việc áp dụng giao thức FIPA đã giúp các agent có thể thương lượng và đưa ra quyết định một cách hiệu quả hơn.

V. Kết Luận Về Triển Khai Giao Thức Giao Tiếp FIPA Trong GAMA

Triển khai giao thức giao tiếp FIPA trên nền tảng GAMA đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển các mô hình phức tạp. Điều này không chỉ giúp cải thiện khả năng giao tiếp giữa các agent mà còn nâng cao tính hiệu quả và chính xác của các mô hình.

5.1. Tương Lai Của GAMA Với Giao Tiếp FIPA

Với việc triển khai giao thức FIPA, GAMA có thể trở thành một nền tảng mạnh mẽ hơn cho việc mô hình hóa các hệ thống phức tạp. Các nhà nghiên cứu có thể phát triển các mô hình đa dạng hơn và thực hiện các nghiên cứu sâu hơn.

5.2. Những Thách Thức Cần Đối Mặt

Mặc dù đã có những tiến bộ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải giải quyết trong việc tối ưu hóa giao thức giao tiếp và đảm bảo tính tương thích với các mô hình hiện có.

Trích đoạn nội dung tài liệu

L’Institut de la Francophonie pour L’unité de recherche Geodes, l’Informatique Institut de Recherche pour le Développement (UR079, IRD) Master INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MULTIMEDIA, 2ème année, Spécialité RECHERCHE Année universitaire 2006 – 2008 Implantation des protocoles de communication FIPA dans la plate-forme GAMA Mémoire présenté par VO Duc An Stage effectué à l’UR079, IRD Bondy et au laboratoire MSI, IFI. Directeur : Alexis DROGOUL – Directeur de Recherche, UR079, IRD. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] L’Institut de la Francophonie pour L’unité de recherche Geodes, l’Informatique Institut de Recherche pour le Développement (UR079, IRD) Master INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MULTIMEDIA, 2ème année, Spécialité RECHERCHE Année universitaire 2006 – 2008 Implantation des protocoles de communication FIPA dans la plate-forme GAMA Mémoire présenté par VO Duc An Stage effectué à l’UR079, IRD Bondy et au laboratoire MSI, IFI. Directeur : Alexis DROGOUL – Directeur de Recherche, UR079, IRD.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Remerciements Je tiens à remercier tout particulièrement Alexis DROGOUL pour m’avoir encadré ces six mois. En fait, j’ai de la chance de travailler sous la direction de Alexis DROGOUL dans le projet GAMA depuis plus d’un an. Il est un professeur extraordinaire. Je le remercie pour son amitié, sa patience avec mes questions souvent stupides, son encouragement, son soutien, et la liberté de recherche qu’il a bien voulu me laisser.

Les moments où il m’a aidé à faire le debug sur Eclipse sont des moments inoubliables pour moi. Je remercie Quang de son amitié, son encouragement et son soutien tout au long de ce travail. Je le remercie pour son aide à Bondy ainsi qu’à MSI. Je lui souhaite tout le succès pour sa thèse.

Je remercie François Sempé d’avoir accepté de rapporter sur ce travail. Je remercie Minh Thu, Khanh, Edouard et Doanh pour leur amitié, leur aide pour le temps à MSI. Je remercie chaleureusement mes camarades de la promotion XII pour leur amitié sans faille et leur souhaite bonne chance pour la soutenance. Je remercie les professeurs de l’IFI pour leurs aides pendant ces derniers trois ans à IFI.

Enfin, je remercie mes parents pour leur soutien et leur encouragement à tout instant. Je leurs dédie ce travail. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Tableaux des matières I. Problème actuel et les protocoles d’interaction de FIPA.

Problème actuel de la communication dans GAMA. Les protocoles d’interaction de FIPA. Message FIPA ACL. Protocole d’interaction « FIPA Request ».

L’implémentation des protocoles d’interaction de FIPA dans GAMA. Diagramme de classe. Structure d’un « Message ». Abstraction des protocoles d’interaction.

Mécanisme d’envoi et de réception d’un message. Vérification d’un message avec le protocole d’interaction employé. Les primitifs, les variables, les objets d’un agent communicant. Exemple de GAML.

Validation dans le modèle « fourmis ». Le modèle « fourmis » original. Le modèle « fourmis » avec la communication. Fonctionnement du modèle.

La communication entre les agents. Le fonctionnement du nouveau modèle dans GAMA. Commentaire sur le fonctionnement de deux versions de « fourmis ». Validation dans le modèle « AROUND ».

Modèle AROUND original. Modèle AROUND avec la communication. Commentaire sur le fonctionnement de deux versions de « AROUND ». Conclusion et perspectives.

51 Annexe A – Code source du modèle « fourmis » avec la communication. 51 Annexe B – Code source du modèle AROUND avec la communication. 59 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Tableau des figures Figure 1 - L’architecture d’une plate-forme d’agent proposée par FIPA. 8 Figure 2 - Protocole d’interaction « FIPA Request ».

10 Figure 3 - Les classes principales de l’implémentation. 11 Figure 4 - Structure d’un message. 12 Figure 5 - Les protocoles d’interaction de FIPA implémentés dans GAMA. 13 Figure 6 - Modélisation d’un protocole d’interaction.

13 Figure 7 - Protocole d’interaction FIPA Request. 15 Figure 8 - Itinéraire d’un message de l’envoyeur au récepteur. 16 Figure 9 - Un message respecte le protocole d’interaction employé. 17 Figure 10 - Un message ne respecte pas le protocole d’interaction employé.

18 Figure 11 - Protocole d’interaction FIPA Request. 22 Figure 12 - Le comportement d’une fourmi dans le modèle « fourmis » original. 25 Figure 13 - Le modèle « fourmis » original. 26 Figure 14 - Le comportement d’un « foodFinder ».

28 Figure 15 - Le comportement d’un « foodCarrier ». 28 Figure 16 - Protocole « FIPA Contract Net » dans le modèle « fourmis ». 29 Figure 17 - Protocole « No Protocol » entre foodCarrier et foodFinder. 30 Figure 18 - Modèle « fourmis » avec la communication dans GAMA.

31 Figure 19 - Deux ambulances vont prendre une même victime. 34 Figure 20 - Relation entre military et explorer. 36 Figure 21 - Procotole d’Interaction FIPA Request entre military et explorer. 36 Figure 22 - Protocole d’Interaction « No Protocol » entre explorer et military.

37 Figure 23 - Relation entre military et fireman. 37 Figure 24 - Protocole d’Interaction FIPA Request entre military et fireman. 38 Figure 25 - Protocole d’Interaction FIPA Request entre military et hospital. 39 Figure 26 - Protocole d’Interaction « No Protocol » entre military et hospital.

39 Figure 27 - Relation entre hospital et ambulance. 40 Figure 28 - Protocole d’Interaction FIPA Request entre ambulance et hospital. 40 Figure 29 - Protocole d’Interaction « No Protocol » entre les hôpitaux. 41 Figure 30 - Protocole d’Interaction « No Protocol » entre hospital et ambulance.

41 Figure 31 - Protocole d’Interaction FIPA Request entre hospital et ambulance. 42 Figure 32 - Protocole d’Interaction FIPA Request When entre hospital et ambulance. 43 Figure 33 – Repartition des ambulances dans la version originale. 44 Figure 34 – Repartition des ambulances dans la nouvelle version.

45 Figure 35 - Repartition des voitures des pompiers dans la version originale. 46 Figure 36 - Repartition des voitures des pompiers dans la nouvelle version. 47 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Introduction GAMA (GIS & Agent-based Modelling Architecture) est une plateforme générique pour la modélisation et simulation orientée agent.

GAMA est actuellement développée au sein du laboratoire MSI et est financée principalement par l’IRD. Ce projet regroupe plusieurs partenaires : IFI, IRD, CIRAD, EDF. Le développement de cette plateforme est en parallèle avec l’implémentation de plusieurs modèles complexes qui appartiennent à différents domaines. La diversité des modèles développés nous aide à vérifier la généralité de la plateforme et l’assurer d’une part.

Elle sert également à découvrir les fonctionnalités manquantes de la plateforme d’autre part. En observant le déroulement de la simulation de quelques modèles, nous avons fait le constat qu’il n’existe pas encore actuellement de mécanisme de communication standardisé entre les agents dans GAMA. En raison de cette absence, le fonctionnement de ces modèles peut ne pas être réaliste, n’est pas efficace et parfois n’est pas correct. Sans un mécanisme de communication, il n’est par exemple pas possible ou difficile pour les modélisateurs d’implémenter de mécanismes de coordination entre les agents.

Ce stage de fin d’étude a donc pour but d’implémenter des protocoles de communication dans GAMA et de valider le fonctionnement de ces protocoles en les utilisant dans quelques modèles existants. Ce rapport présente le travail réalisé au cours du stage. Il se compose de six parties. Cette première partie donne une présentation générale du stage.

La deuxième partie introduit le problématique : la nécessité d’introduire des protocoles d’interaction dans GAMA. Dans la troisième partie, l’implémentation de ces protocoles dans GAMA est détaillée. Les quatrième et cinqième parties présentent la validation du travail réalisé. Dans la quatrième partie, une implémentation des protocoles d’interaction dans un modèle simple est présentée.

Puis une implémentation de ces protocoles d’interaction dans un modèle complexe est le contenu de la cinqième partie. Ce rapport se termine avec une partie de conclusion et perspectives. 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Problème actuel et les protocoles d’interaction de FIPA II.

Problème actuel de la communication dans GAMA Comme nous l’avons souligné au-dessus, actuellement, GAMA ne fournit pas encore de capacité pour modéliser une « vraie » communication entre des agents. Les deux mécanismes existants, la communication par signal et la commande « ask », sont en effet très limités. Avec la communication par signal, un agent est capable de transférer des informations dans son environnement. Après quoi, d’autres agents peuvent les lire puis réagir de façon appropriée.

Comme un signal est transféré par l’environnement, tous les autres agents peuvent le percevoir. Dans le cas où un agent A veut communiquer seulement avec un agent B, cela peut poser un problème : si A veut que les informations transférées ne soient visibles que par B, il n’y a aucun moyen pour lui de le préciser. L’utilisation du signal n’est pas donc convenable dans ce cas. De plus, la communication par signal est couteuse en temps de calcul quand le rayon du signal est grand.

Dans GAMA, on peut également utiliser l’appel « ask » pour demander à un agent (ou à des agents) d’exécuter du code. Cette commande est équivalente à l’envoi de messages entre objets. On peut donc l’utiliser pour simuler le processus de l’envoi et de la réception de messages entre les agents. Mais il n’est pas possible de modéliser un processus de négociation avec la commande « ask ».

Plus précisément, l’agent A peut utiliser un « ask » pour demander à l’agent B à faire quelque chose, mais il n’y a aucune possibilité pour l’agent B de refuser de le faire, et, de plus, aucune possibilité pour B d’informer A de ce refus. Et si B exécute la demande de A, rien n’est prévu dans le langage GAML (langage de modélisation de GAMA) pour que B informe A du résultat. Enfin, si B exécute l’action demandée par A, mais que l’exécution de cette action n’est pas réussie, aucun mécanisme n’est disponible pour prévenir A. Une autre nécessité est la capacité de coordination et de négociation entre des agents.

Considérons un exemple inspiré par le protocole Contract Net. Supposons que l’on a deux types d’agent. Un agent qui joue le rôle d’un gestionnaire. Plusieurs autres agents qui jouent le rôle des participants.

Le gestionnaire souhaite faire effectuer une certaine tâche par un des participants. Le gestionnaire sollicite des propositions de m autres participants en publiant un appel d’offres (call for proposals, ou cfp en anglais). Cet appel spécifie la tâche, ainsi que toutes les condition que le gestionnaire souhaite placer sur l’exécution de cette tâche (temps minimum d’exécution, qualité de la réalisation, etc. Les participants recevant cet appel d’offres sont considérés comme des « entrepreneurs ».

Parmi les m participants, j participants (j <= m) acceptent la sollicitation du gestionnaire en envoyant des offres au gestionnaire. Et i participants (i = m – j) la refusent. En recevant j appels d’offre de j participants, le gestionnaire choisit le participant le plus convenable pour exécuter la tâche. Actuellement, il n’est pas possible de modéliser un scénario comme celui-ci dans GAMA, alors qu’il est pourtant très utile dans un environnement multi-agent (où les 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] agents ne sont pas forcément tous égaux en terme de capacité, et pas forcément tous disponibles pour réaliser une tâche).

En implémentant différents modèles classiques des SMA, nous percevons qu’il existe bien des cas dans lesquels la coordination entre les agents joue un rôle vital. Sans une bonne coordination et la capacité de négociation, le fonctionnement de tels modèles n’est pas efficace et parfois n’est pas correct. Donc il est nécessaire d’avoir un vrai mécanisme de communication dans GAMA. Ce mécanisme devra nous aider à modéliser la communication, la négociation et la coordination entre les agents.