Reaktif Ajan Tabanlı Sistemler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Reaktif Ajan Tabanlı Sistemlerin Resmi Gelişimi
Resmi spesifikasyonlara dayalı yazılımların hem test edilmesi hem de doğrulanmasındaki son gelişmeler, ajan tabanlı sistemlerin tasarımında fikirlerin güçlü bir şekilde uygulanabileceği bir noktaya ulaştı.
Yazılım mühendisliği araştırması bir dizi önemli konuyu vurgulamıştır: kullanılan modelleme tekniğinin türünün önemi; güçlü test tekniklerinin kullanılmasını sağlamak için modelin dikkatli tasarımı; sistemin davranışsal özelliklerinin otomatik olarak doğrulanması; ve resmi modelleri basit ve şeffaf bir şekilde yürütülebilir yazılımlara çevirmek için bir mekanizma sağlama ihtiyacıdır.
Aracı, belirli bir ortama yerleştirilmiş ve tasarım hedeflerini karşılamak için bu ortamda esnek, özerk eylem yapabilen, kapsüllenmiş bir bilgisayar sistemidir.
Herhangi bir dinamik veya reaktif sistemle ilişkili iki temel kavram vardır: kesin olarak veya kötü tanımlanabilen veya hatta tamamen bilinmeyen çevre ve temel parametrelerini değiştirerek ve muhtemelen çevreyi etkileyen çevresel değişikliklere tepki verecek olan ajandır.
Son derece dinamik sistemler olarak ajanlar üç temel faktörle ilgilidir: uygun çevresel uyaranlar veya girdiler seti, ajanın bir dizi içsel durumu ve yukarıdaki ikisini ilişkilendiren ve ajan durumunun neyi değiştireceğini belirleyen bir kuraldır.
Akıllı etmen mühendisliğinde ortaya çıkan zorluklardan biri, “doğru” olan etmen modelleri ve etmen uygulamaları geliştirmektir. “Doğruluk” kriterleri, ilk etmen modelinin gereksinimleri karşılaması, etmen modelinin tasarım hedeflerini karşılamak için gerekli tüm özellikleri karşılaması ve uygulamanın eksiksiz bir işlevsel test türü kullanılarak oluşturulan tüm testleri geçmesidir. ereksiyon yöntemi. Yukarıdaki kriterlerin tümü, aracı sistem geliştirme aşamaları, yani modelleme, doğrulama, doğrulama ve test etme aşamalarıyla yakından ilgilidir.
FORMAL YÖNTEMLER VE AJAN BAZLI SİSTEMLER
Etmen odaklı yazılım mühendisliği, yazılım sistemlerinin doğasında bulunan karmaşıklığı yönetmeyi amaçlasa da, önerilen herhangi bir metodolojinin “doğru” sistemlere yol açtığını gösteren hiçbir kanıt yoktur. Son birkaç on yılda, resmi yöntemlerin bu hedefe ulaşıp ulaşamayacağı konusunda güçlü tartışmalar yaşandı. Yazılım sistem spesifikasyonu, Z veya VDM gibi işlevsel veya ilişkisel modeller veya OBJ gibi aksiyomatik modeller olan veri tipi modellerinin kullanımına odaklanmıştır.
Bunlar, yazılım tasarımında bazı önemli ilerlemelere yol açsa da, sistemin dinamiklerini ifade etme yeteneğinden yoksundurlar. Ayrıca, örtük bir biçimsel tanımlamayı etkin bir çalışma sistemine dönüştürmek kolay değildir.
Sonlu durum makineleri veya Petri Ağları gibi diğer resmi yöntemler, “değişim” olan temel özelliği yakalar, ancak dahili verilere ve bu verilerin nasıl etkilendiğine dair çok az referans veya hiç referans olmadığı için sistemi tamamen tanımlayamaz.
Durum çizelgeleri gibi diğer yöntemler, dinamik davranış ve veri modelleme gereksinimlerini yakalar, ancak netlik ve anlambilim açısından gayri resmidir. Şimdiye kadar, “doğru” sistem geliştirme, modelleme, doğrulama ve test etmenin tüm önemli aşamalarını kolaylaştırabilecek resmi yöntemlere çok az dikkat edildi.
Etmen odaklı mühendislikte, her biri etmen sistemleri geliştirmenin farklı yönlerine odaklanan resmi yöntemleri kullanmak için birkaç girişimde bulunulmuştur. Bunlardan biri, mimariyi daha iyi anlamak, spesifikasyonun iyileştirilmesi yoluyla uygulamaya geçebilmek için BDI mimarisinin bir varyantı olan PRS’yi (prosedürel akıl yürütme sistemi) Z kullanımıyla resmileştirmekti.
Ajan tabanlı MODELLEME
Agent-based simulation
Etmen Tabanlı MODELLEME
Etmen TABANLI SİMÜLASYON
Agent-based modelling
A* algoritması
Bir etmen sisteminin dinamiklerini yakalamaya çalışan Rosenschein ve Kaebling (1995), bir etmeni, kendi iç durumu aracılığıyla girdilerden çıktılara bir eşleme oluşturan yerleşik bir otomat olarak gördüler. Brazier, çok etmenli sistemlerin muhakeme ve hareket etme davranışının dinamiklerinin belirlenmesine odaklanan DESIRE çerçevesini geliştirdi.
Etmen modellerinin özelliklerinin doğru olup olmadığını doğrulamak amacıyla, mevcut teknoloji ve araçların yeniden kullanımı ile çok etmenli sistemlerin model kontrolü üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Etmen sistemlerinin uygulanmasına doğru, Attoui ve Hasbani (1997), resmi bir dönüşüm süreci yoluyla reaktif sistemlerin program üretimine odaklandı.
Çok etmenli sistemleri resmi olarak belirlemek ve daha sonra sistemin önemli zamansal özelliklerini doğrularken belirtimi doğrudan yürütmek için Concurrent MET A TEM’i kullanan Fisher ve Wooldridge (1997) tarafından daha geniş bir yaklaşım benimsenmiştir. Son olarak, daha az resmi bir yaklaşımla, aracıların (AUML) ayırt edici gereksinimlerini karşılamak için Birleşik Modelleme Dili (UML) için uzantılar önerildi.
AJAN TABANLI SİSTEM GELİŞTİRME İÇİN X-MACHINES
Bir X-makinesi, sonlu durumlu bir makineye benzeyen ancak iki önemli farkı olan genel bir hesaplama makinesidir: makineye bağlı bellek vardır ve geçişler, girdiler ve bellek değerleri üzerinde çalışan işlevlerle etiketlenir. X-makinesi biçimsel yöntemi, yazılım mühendisleri için büyük potansiyel değeri olan bir belirtim dilinin temelini oluşturur, çünkü bunlar hatırlama ve tepkisellik gerektiren etmenlerin modellenmesini kolaylaştırabilirler.
Yiyecek arayan ama aynı zamanda bir sonraki hedeflerini belirlemek için yiyecek pozisyonlarını hatırlayan karınca benzeri bir ajanın modelini gösterir. Diğer birçok biyolojik süreç, örneğin yiyecek arayan arılar, doku hücreleri vb. kolonisi gibi ajanlar gibi davranıyor gibi görünmektedir.
Resmi olarak, X-makinesinin tanımı, bir dizi girdi, çıktı ve durumun tam tanımını gerektirir; yazılan öğelere sahip bir bellek demeti; bir dizi fonksiyon ve geçiş; ve son olarak, bir başlangıç durumu ve bir hafıza değeridir.
X-makinesi olarak bir etmen modelini oluşturduktan sonra, özelliklerini doğrulamak için mevcut model kontrol tekniklerini uygulamak mümkündür. CTL*, bellek niceleyici işleçleri ile genişletilir: M (tüm bellek örnekleri için) x ve m (bellek örnekleri vardır).
Örneğin, karınca benzeri ajanda, model kontrolü, yiyeceğin sonunda yuvaya düşüp düşmeyeceğini şu formülle doğrulayabilir: AG[¬Mx(m1 ≠ yok) ∨ EFM (m = yok)], burada m birinciyi gösterir.
Modelin “doğru” olduğundan emin olduktan sonra, bu sefer modele göre uygulamanın “doğru” olduğundan da emin olmamız gerekiyor. Holcombe ve Ipate (1998), belirli test için tasarım koşulları altında, uygulama için eksiksiz bir test durumu seti sağlayabilen bir test yöntemi sundu. Test süreci, uygulama tarafından üretilen çıktı dizilerinin, bu test senaryosu seti aracılığıyla aracı modelinden beklenenlerle aynı olup olmadığı kontrol edilerek otomatik olarak gerçekleştirilebilir.
Bireysel aracıların bir dizi davranışını bir araya getirerek karmaşık etmen sistemleri oluşturmak için bir metodoloji, yani iletişim kuran X-makineleri mevcuttur. Çok etmenli sistemlerin modellenmesini de kolaylaştıran X makinelerinin güçlü bir uzantısı oldukları gösterilmiştir.
A* algoritması Agent based Modelling Agent-based simulation Ajan tabanlı MODELLEME Etmen Tabanlı MODELLEME Etmen tabanlı Simülasyon