A cooperative strategy for diagnosing the root causes of quality requirement violations in multiagent systems
Notice bibliographique
Résumé
Many modern software systems are built as a set of autonomous software components (also called agents) that collaborate with each other and are situated in an environment. To keep these multiagent systems operational under abnormal circumstances, it is crucial to make them resilient. Existing solutions are often centralised and rely on information manually provided by experts at design time, making such solutions rigid and limiting the autonomy and adaptability of the system. In this work, we propose a cooperative strategy focused on the identification of the root causes of quality requirement violations in multiagent systems. This strategy allows agents to cooperate with each other in order to identify whether these violations come from service providers, associated components, or the communication infrastructure. From this identification process, agents are able to adapt their behaviour in order to mitigate and solve existing abnormalities with the aim of normalising system operation. This strategy consists of an interaction protocol that, together with the proposed algorithms, allow agents playing the protocol roles to diagnose problems to be repaired. We evaluate our proposal with the implementation of a service-oriented system. The results demonstrate that our solution enables the correct identification of different sources of failures, favouring the selection of the most suitable actions to be taken to overcome abnormal situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».