Model based approach to detect emergent behavior in multi-agent systems
Notice bibliographique
Résumé
Multi-agent systems (MAS) are efficient solutions for commercial applications such as robotics, business commerce applications, information retrieval and search engines. In MAS, agents are usually designed with distribution of functionality and control. Lack of central control implies that the quality of service of MAS may be degraded because of possible unwanted behavior at runtime, commonly known as emergent behavior. Detecting and removing emergent behavior during the design phase of MAS will lead to huge savings in deployment costs of such systems. Effective and efficient design validation of MAS requires the development of systematic and automated methodologies to review MAS design documents. Although the increasing demand for MAS in the software industry has led to the development of several Agent Oriented Software Engineering (AOSE) methodologies, the AOSE methodologies usually do not fully cover monitoring and testing. In this paper, a technique to help MAS developers verify, test and monitor MAS design is introduced. This method uses MAS analysis and design artifacts created by the MaSE AOSE methodology. In this technique, design artifacts of MaSE are converted to scenario-based specification, which is very similar to UML's sequence diagrams. Then the specifications are used to analyze the system for validating the design of MAS and ensuring the lack of emergent behavior.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».