Zusammenfassung
Die steigende wirtschaftliche Bedeutung der lokalen und weltweiten Vernetzung von Rechnern für das unternehmerische und private Umfeld erhöht zunehmend die Nachfrage an verteilten Systemen1 (vgl. [Scho99], S.7f.). Folge des steigenden Bedarfs und der daraus resultierenden steigenden Anforderungen an Softwaresysteme ist eine intensivierte Suche nach neuen Technologien mit dem Ziel, die ansteigende Komplexität dieser Systeme beherrschbar zu machen. Mit dieser Zielsetzung hat das Unternehmen General Magic zu Beginn der 90er Jahre eine Technologie unter dem Namen Mobile Agenten entwickelt und damit den Grundstein der Agententechnologie gelegt. Der 1997 patentierten Technologie liegt die Idee zugrunde, die Implementation von Programmen so vorzunehmen, daß es sich um autonome Objekte handelt, die im Sinne ihres Auftraggebers handeln und die Fähigkeit besitzen, sich in einer heterogenen Umgebung frei zu bewegen. Unterschiedliche Forschungsbereiche haben das Paradigma des Agenten aufgegriffen und entwickeln es weiter.2
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Als Hauptströmungen sind die Bereiche Künstliche Intelligenz und Verteilte Systeme zu nennen, die mit unterschiedlichen Motivationen die Agententechnologie erforschen. Im Forschungsbereich der Künstlichen Intelligenz stehen die mentalen Fähigkeiten eines Agenten im Vordergrund, wohingegen im Bereich Verteilte Systeme die Mobilität des Agenten die wichtigste Eigenschaft darstellt. Verbindliche Standards im Bereich Agententechnologie haben sich bisher noch nicht durchsetzten können, obwohl es zahlreiche Bemühungen in diese Richtung gibt. Die Veröffentlichungen der Object Management Group (OMG) unter http://www.omg.org enthalten Standardisierungsbemühungen unterschiedlichster Gruppen.
Unterschieden werden i. d. R. drei Arten von Agenten: Der menschliche Agent (z. B. der Versicherungsvertreter), der Hardwareagent (z. B. Roboter) und der Softwareagent. 4Eine ähnliche Auffassung vertritt Brenner et al. (vgl. [Bre98], S.23)
Nach Rosenschein ist Kooperation auch ohne Kommunikation möglich, indem die beteiligten Agenten Schlußfolgerungen über die Absichten anderer Agenten ziehen, und zwar ohne mit ihnen zu kommunizieren (vgl.[AlBu93], S.66f.). In dieser Untersuchung wird hingegen Kommunikation als grundlegend für eine Kooperation zwischen Agenten gesehen.
Ein bekanntes Beispiel ist MyYahoo, zu finden unter http://www.yahoo.com.
Chess et. al. machen in ihrem Konzept [Che95] keinen Unterschied zwischen öffentlichen Komponenten, auf die alle Zugriff haben und nicht-öffentlichen Komponenten, auf die nur der Agent zugreifen darf. In dieser Untersuchung wird diese Unterscheidung jedoch vorgenommen, da der Agent zur Bearbeitung der Aufgaben Komponenten benötigt, die sensible Daten wie z. B. Benutzerdaten enthalten. Diese dürfen schon allein aus Datenschutzgründen nicht öffentlich zugänglich sein. In der TOC werden hier deshalb nur die öffentlichen Komponenten des Agenten aufgeführt.
Der Begriff Thread bezeichnet einen Prozeß, der im gleichen Adreßraum wie der Hauptprozeß abläuft. Da alle Agenten eines Agentensystems als Threads innerhalb eines Adreßraumes gestartet werden, laufen sie zwar parallel, aber unabhängig voneinander ab. Für die Kommunikation zwischen Threads innerhalb eines Adreßraumes können im Vergleich zur Kommunikation zwischen Threads verschiedener Adreßräume vereinfachte Kommunikationsmechanismen angewandt werden. Für einen tieferen Einblick in das Konzept der Threads sei der interessierte Leser auf die Publikationen der OMG unter http://www.omg.org verwiesen.
Das Kommunikationsverfahren Gemeinsamer Speicher wird oftmals mit der Metapher des Schwarzen Bretts (blackboard) assoziiert. Die Metapher bezieht sich auf eine Gruppe von Experten (hier die Agenten), die eine Tafel betrachten, auf der zu Beginn der Kommunikation die initialen Daten und Ziele und im Verlaufe der Kommunikation der jeweilige Problemlösungszustand aufgezeichnet werden. Prämissen dabei sind, das jegliche Kommunikation über das Schwarze Brett stattfindet sowie jeder Agent die Fähigkeit besitzt, unter den auf der Tafel aufgezeichneten Problemen diejenigen zu erkennen, die in seinen Kompetenzbereich fallen und die er in der Lage ist zu bearbeiten.
z. B. kann ein Agent den Auftrag haben, ein Produkt zu einem Maximalpreis von 100 DM zu kaufen. Das Agentensystem, das den Verkauf seiner Produkte forcieren will, kann dieses Limit vor Ausführung des Agenten erhöhen und so den Auftrag des Agenten falschen. Dieser würde schließlich das teurere Produkt kaufen und dem Interesse seines Auftraggebers zuwiderhandeln (Vgl. [Che95]).
Das hier vorgestellte Klassendiagramm dient zur Darstellung der Struktur. Es werden die verschiedenen Typen von Objekten beschrieben sowie die verschiedenen Arten von Beziehungen zwischen ihnen. Das Diagramm wird im Verlaufe der sich anschließenden Abschnitte um weitere Objekte ergänzt. Ebenso werden Teilauschnitte vertieft. Auf die Nennung der Attribute und Funktionen der Klassen in den Abbildungen wird aus Gründen der Übersichtlichkeit und Komplexität verzichtet. Das in Abbildung 3.17 vorliegende Klassendiagramm und auch die nachfolgenden Diagramme entsprechen den Klassen-Modellierungskonzepten der Unified Modelling Language UML. Das Modellierungskonzept wird daher nicht näher erläutert. Es sei an dieser Stelle auf die Beschreibungen der Notation in B sowie [Rat99], Kapitel 5 und [Fow98], Kapitel 4 und 5 verwiesen.
Rights and permissions
Copyright information
© 2001 Deutscher Universitäts-Verlag GmbH, Wiesbaden
About this chapter
Cite this chapter
Brücher, H. (2001). Agententechnologie als Grundlage des Funktionsmodells. In: Dynamisches, agentenbasiertes Benutzerportal im Wissensmanagement. DUV Wirtschaftsinformatik. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-83437-9_3
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-83437-9_3
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag
Print ISBN: 978-3-8244-0587-9
Online ISBN: 978-3-322-83437-9
eBook Packages: Springer Book Archive