Rabbit

Abstract

Dit project bestudeert de ontwikkeling van systemen voor de reactieve scheduling van resources, met adaptief gedrag in een dynamische evoluerende omgeving. Hierbij staat de intelligente benutting van een beperkte capaciteit centraal. De specifieke beperkingen van kleine en mobiele en autonome toestellen met sterk variërende connectiviteit zijn bepalend voor de mogelijkheden van dergelijke systemen. Het definiëren en het herkennen van deze context en het zich autonoom (her)configuren van de agenten om hierop in te spelen, moeten leiden tot een coherent gedrag van de toepassing en het effectief gebruik van de beschikbare capaciteit. Het gaat hier steeds over een dynamisch systeem dat vooral reactief moet zijn. Optimaliteit of het zo dicht mogelijk benaderen van optimaliteit zijn meestal niet haalbaar binnen de beperkte tijd die voor een reactie toelaatbaar is. Bovendien is ook de beschikbare informatie meestal onvolledig. Dit leidt ons tot een agentengebaseerd systeem waarin elke agent vanuit zijn eigen bezorgdheid het gepaste deel van het systeem kan overschouwen en beslissingen kan nemen na interactie met de andere agenten. Dit onderwerp wordt bestudeerd aan de hand van een aantal representatieve gevallenstudies.

Inleiding, motivatie

De toenemende diversiteit en intelligentie in de hedendaagse omgeving leidt tot een gedistribueerde infrastructuur met een veelheid aan agenten. Mobiliteit en miniaturisering leiden tot een zeer dynamische context waarvan deze componenten zo optimaal mogelijk gebruik moeten maken. Dit uit zich zowel aan de aanbod- als aan de vraagzijde. Capaciteit en beschikbaarheid van verbindingen zowel als rekenkracht variëeren onvoorspelbaar. De vraag raakt steeds sterker vervlochten met de activiteiten, de plaats en de context van de gebruikers. Om tot een kwalitatieve dienstverlening te kunnen komen moeten componenten autonoom en op basis van onvolledige informatie voldoende juiste beslissingen nemen. Dynamische scheduling, wat leidt tot het op het juiste ogenblik uitvoeren van een bepaalde handeling, is in de geschetste situatie cruciaal voor zowel het succes van de actie als voor het optimaal gebruik van de middelen, de intelligente capaciteitsbenutting. Deze scheduling dient bovendien snel te reageren op plotse veranderingen. In dit project onderzoeken we hoe krachtige optimalisatietechnieken, adaptief en autonoom gedrag, zelfbeheer en zelf-configuratie in een dergelijke omgeving kunnen aangewend worden om tot een reactief systeem te komen. Dit onderzoek is aanvullend aan het SBO project CoDAMoS. In tegenstelling tot dit project dat de hier vermelde vereisten op een abstract niveau bestudeert, gaan we hier onderzoeken hoe we met de bestaande middelen en technieken concrete systemen kunnen bouwen. De generische componenten die we zullen ontwikkelen worden toegevoegd aan het raamwerk dat in AMOBE ontwikkeld werd. Hierdoor groeit dit raamwerk uit tot een ontwikkelingsomgeving voor het beoogde soort systemen. Zoals gezegd sluit dit project aan bij CoDAMoS. Het bouwt tevens verder op het HOBUfonds project AMOBE. Bovendien steunt het op de planningsachtergrond binnen de vakgroep. In hetgeen hier cursief volgt lichten we elk van deze drie facetten nader toe.

Doelstellingen

In dit project bouwen we een coherent raamwerk en ontwikkelingsomgeving voor gebruik in een heterogene, gedistribueerde en dynamische context om het functioneren van de autonome intelligente componenten in deze context binnen de grenzen van het mogelijke te optimaliseren. Dit leidt tot een intelligente capaciteitsbenutting. We gebruiken hierbij bestaande technologie en kennis over gedistribueerde systemen, adaptief gedrag en autonome systemen zowel als nieuwe informatie bekomen uit de kennis en de activiteiten van de mede-aanvrager en een simultaan project in het Verenigd Koninkrijk. We concentreren ons op scheduling aspecten waarvoor de beperkingen dynamisch bekomen worden uit observatie van de context en historische informatie. Door de aard van het probleem en de beschikbare middelen gaat het voornamelijk om reactieve scheduling. Hierbij gebruiken we leermethodes om de strategie¨en te bepalen. In eerste instantie willen we de beschikbare kennis rond deze problematiek vergaren en demonstreren in een aantal gevallenstudies. Dit stelt ons in staat een coherent raamwerk en een ontwikkelingsomgeving te bouwen waardoor de kennis beschikbaar kan gesteld worden van een ruimer publiek. Deze verspreiding wordt versterkt en ondersteund door de organisatie van seminaries en studiedagen. Verder zullen de ontwikkelde methodes en componenten ook van toepassing zijn in verwante domeinen. We denken bijvoorbeeld aan kleine en mobiele toestellen met plaatsgevoeligheid die in onze toepassingen aanwezig zullen zijn, aan schedulingstoepassingen waar context een minder belangrijke rol speelt, maar waar andere dynamische aspecten een rol spelen zoals bijvoorbeeld de toestand op de wegen bij een transportprobleem, de graad van bevraging bij een probleem in personeelsplanning of toepassingen andere dan scheduling waar wel context en mobiele toestellen aanwezig zijn.