Instrumentele de dezvoltare a sistemelor multiagent reprezintă concepte

relativ noi in inteligenta artificiala relativ la sistemele distribuite. Scopul este de a

înţelege paradigma instrumentelor de dezvoltare a agenţilor, studiind

metodologia utilizată în modele de design a multiagenţilor şi aplicaţiile pe care

aceştia le dezvolta. Este realizat astfel un studiu comparativ, care include

instrumente de dezvoltare a agenţilor.

Toolkit-urile cu agenţi mobili [9] sunt aproape sisteme software de sine

stătătoare, incapabile să comunice cu altele asemenea lor şi de multe ori fiind doar

prototipuri dezvoltate doar pentru rezolvarea unei anumite probleme de cercetare.

Există astfel concepte diferite în ceea ce priveşte noţiunile de bază ale agenţilor

mobili:

• ce ar trebui să facă un agent mobil din punct de vedere al

programatorului?

• un obiect de un anumit tip defineşte mai multe funcţii de bază pentru

agenţii mobili cum ar fi comunicarea şi migraţia, sau orice obiect

serializabil?

• ce nivel de comunicaţie este necesar: unul simplu între agenţii care

aparţin aceleaşi agenţii sau unul complex care permite şi comunicarea la

distanţă?

• ce nivel de securitate este necesar: unul care protejează host-urile

împotriva unor agenţi maliţioşi, sau este necesar a se proteja şi agenţii

împotriva altor agenţii maliţioase?

• ce fel de mobilitate este necesară?

Uneori chiar şi cea mai generală idee de cercetare nu poate fi adaptată

pentru alt toolkit de agenţi mobili din cauza diferenţelor dintre conceptele de

bază. Exceptând două toolkit-uri (Aglets şi Grasshopper) care suportă

protocolul de migraţie MASIF propus ca standard OMG în 1998, este practic

imposibil să faci alte două toolkit-uri interoperabile.

în contrast cu implementarea unui mare număr de prototipuri, puţine dintre

acestea au fost dezvoltate ca toolkit-uri mobile care ar putea fi folosite în aplicaţii

de nivel industrial. Acestea sunt dezvoltate ca sisteme monolitice, cu un mare

număr de funcţii şi sunt greu de configurat şi folosit. E aproape imposibil să

modifici şi să extinzi astfel de sisteme pentru a le utiliza cu succes în orice tip de

scenariu de aplicaţie software.

Pentru a remedia aceasta situaţie, una dintre cele mai importante

provocări a fost ca prin proiectul Tracy să se dezvolte un nou model de

arhitectură ca referinţe pentru alte toolkit-uri mobile.

Acest capitol realizează o revizuire a fiecărui agent, apoi efectuează o

comparaţie pe mai multe niveluri de abstractizare, făcând o evaluare dintr-o

comparaţie colectiva a instrumentelor de dezvoltare a agenţilor, precum şi a

eficientei acestora.

Au fost aleşi cinci agenţi care vor fi investigaţi pentru a înţelege

diversitatea si dinamica sistemelor multiagent. Pentru a înţelege arhitectura

agenţilor sunt folosite următoarele caracteristici ale agenţilor: autonomie, auto-

învăţare, comunicare, cooperare, mobilitate şi scop, caracteristici ce au fost

incluse atât in designul arhitectural, precum şi in metodologia instrumentelor.

Noţiunea de agenţie este o extensie a unei noţiuni mai slabe, şi susţine

proprietăţi suplimentare pe care agentul le incorporează.

Tehnologia agentul a fost subiect de dezbatere, înţelegerea diferitelor abordări din

spatele fiecărui arhitecturi de agent este fundamentală, însă acest lucru a fost de

asemenea un subiect de opinie cu privire la cea mai bună abordare.

Pentru a putea face o comparaţie eficace şi care să evalueze

instrumentele individuale folosind instrumente de dezvoltare a multiagentilor

pentru a compara performanţa lor, va fi folosită o înţelegere la nivel înalt a unei

metodologii specifice de dezvoltare a agenţilor orientaţi. Se va realiza un studiu

amănunţit al arhitecturii agenţilor.

în cadrul acestui studiu comparativ vor fi analizate următoarele utilitare

folosite pentru dezvoltarea sistemelor multiagent:

• JACK (Java Intelligent Agent Framework)

• JADE (Java Agent Development Framework)

• JASON (Java Using Agent Speak)

• AgentTool

• Cougaar (Cognitive Agent Architecture)

Definiţia unui agent diferă datorita diversităţii si funcţionalităţii

acestora. Cei mai mulţi cercetători dau definiţii pentru agenţi slabi si agenţi tari.

Noţiunea de slab defineşte termenul de agent autonom, sociabil şi reactiv ([12],

[27]), în timp ce noţiunea de tare este mult mai descriptivă, un agent este în

general privit ca un sistem care pe lângă proprietăţile unui agent slab este

conceput sau implementat folosind concepte care folosesc noţiuni cognitive,

precum cunoştinţele, intenţiile, obligaţiile şi emoţiile.

Mulţi cercetători au considerat ca tehnologia agentului este un rezultat de

convergenţă a mai multe tehnologii din domeniul ştiinţei calculatoarelor, precum

programarea orientată obiect, programarea distribuită şi inteligenţa artificială.

Un aspect important al agentului este abilitatea de a oferi inteligenţă prin

interacţiune, care sugerează unirea a două fluxuri de cercetare diferite precum

inteligenţa artificială şi interacţiunea om-calculator. Inteligenţa artificială în

mod tradiţional presupune inteligenţa pură cu puţine interacţiuni externe.

Această abordare produce blocaje în special atunci când problemele apar în

sisteme dezvoltate prin tehnici din inteligenţa artificială. Apariţia sistemelor AL şi

nevoia de interacţiune au condus la un nou domeniu numit inteligenţa artificială

distribuită. Agenţii raţionali extind bazele de date inteligente la cadre care permit

descrieri bazate pe logică şi specificaţii ale comunicării dintre agenţi.

Pentru a înţelege standardele pentru agenţii, FIPA dezvoltat o

specificaţie arhitecturală care a acoperit limba de comunicare a agenţilor,

structura mesajelor, transportul mesajelor. FIPA este implementat cu ajutorul

extensiilor Jack şi JADE în ceea ce priveşte interoperabilitatea între agenţi,

stabilirea comunicării între agenţi. AgentTool, Cougaar şi Jason a fost pusă în

aplicare interacţiunea lor folosind protocoale diferite dezvoltate folosind

abordări individuale, care are un alt set de abordări prevăzute de caietul de

sarcini standard de FIPA.

Comunicarea, utilizând metodologia primara, nu este exclusă, si

utilizează protocoale diferite de interacţiune şi de structură în cadrul

arhitecturilor individuale. în conformitate cu JADE arhitectura standard a fost pe

deplin compatibila cu standardul stabilit de îndeplinire a tuturor

specificaţiilor, prin sprijinul oferit pe toate nivelurile de ontologie.

Jack, de asemenea, respectă în totalitate caietul de sarcini, prin sprijinul

oferit de extindere, ca parte a serviciilor sale pentru alţi agenţi. Alte instrumente de

creare a agenţilor, Jason şi Cougaar, utilizează o metodologie diferită în ceea ce

priveşte modul în care acestea comunica. JADE şi Jack respectă standardul prin

paradigma agent, pledează pentru autonomie în utilizarea mediilor sale, permiţând

interacţiunea socială cu alte arhitecturi şi utilizează cea mai mare a ontologiei

FIPA în procesarea pro-activă. Procesul de comunicare permite agenţilor să-şi

îndeplinească sarcinile prin utilizarea proprietăţii de interoperabilitate.

Cooperarea permite desfăşurarea altor agenţi in cadrul reţelei.

Comunicarea permite mobilitatea, prin intermediul ontologiei, la

diferite niveluri, pentru atingerea scopurilor.

JADE (Java Agent Development Framework) [8] a fost deplin codat

în Java ca un agent de programare pentru a exploata cadrul de lucru. JADE

este scris în limbajul de programare Java şi este format din mai multe

pachete Java oferind programatorilor de aplicaţii atât piese funcţionale

gata făcute cât şi interfaţa abstractă pentru aplicaţii ce depind de task-uri.

Java a fost limbajul de programare ales datorită caracteristicilor sale

atractive, în special orientate spre programarea orientată pe obiecte în medii

distribuite eterogene.

Arhitectura JADE este aceea a unei arhitecturi principale care

controlează celelalte containere şi care este distribuită în cadrul reţelei.

Viaţa unui agent JADE începe cu elementul principal care distribuie servicii

pentru hostarea şi execuţia agentului. Arhitectura principală JADE este

punctul de pornire pe platformă şi permite managementul elementelor

rămase astfel încât acestea să comunice cu arhitectura principală, aceste

containere au o legătura cu arhitectura principală. Elementul duce

responsabilitatea obiectelor referite şi transportă adresele tuturor

containerelor noduri din care este compusă arhitectura principală.

Informaţiile pe care le dobândesc containerele sunt adrese de agenţi,

nume, etc. Aceste informaţii sunt păstrate apoi în containerul principal, şi

atunci când este depistata o identitate JADE se autorizează conexiunea.

Containerul principal JADE este entitatea care deţine toate informaţiile

despre agent. Cu toate acestea, dacă în timpul proces de conectare

conexiunea returnează eroare, arhitectura principală urmează diferite etape

pentru a obţine referinţe adecvate

1. M. R. Andersson şi T. Sandholm, Contract types for satisfîcing task

allocation: Ii experimental results, AAAI Spring Symposium: Satiscing

Models, 1998.

2. S. Aknine, S. Pinson şi M. F. Shakun, An extended multi-agent

negotiation protocol, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems,

voi. 8(1), 5-45, 2004.

3. P. Braun şi W. Rossak, Mobile Agents: Concepts, Mobility Models, &

the Tracy Toolkit, Elsevier Inc., USA, 2005.

4. R. A. Brooks, A robust layered control systemfor a mobile robot, IEEE

Journal of Robotics and Automation, RA-2(1), 14-23, 1986.

5. R. A. Brooks, Challenges for Complete Creature Architectures, First

International Conference on Simulation of Adaptive Behavior, Paris,

France, 434-443, 1990.

6. C. H. Brooks şi E. H. Durfee, Congregation formation in multiagent

systems, Journal of Autonomous Agents and Multi-agent Systems, 7(1-

2), 145-170,2003.

7. K. Binmore şi N. Vulkan, Applying game theory to automated

negotiation, Netnomics, voi. 1(1), 1-9, 1999.

8. F. L. Bellifemine, G. Caire şi D. Greenwood, Developing Multi-Agent

Systems with JADE, Wiley, 2007.

9. R. H. Bordini, M. Dastani, J. Dix şi A. El Fallah Seghrouchni, Multi-

Agent Programming: Languages, Tools and Applications, Springer

Dordrecht Heidelberg London New York, 2009.

10.V. Conitzer şi T. Sandholm, AWESOME: A general multiagent learning

algorithm that converges in self-play and learns a best response against

stationary opponents, Proceedings of the Twentieth International

Conference on Machine Learning, 2003.

11.V. Conitzer şi T. Sandholm, A WESOME: A general multiagent learning

algorithm that converges in self-play and learns a best response against

stationary opponents, Machine Learning, 2006.

12.R. Conte şi C. Castelfranchi, The treatment of norms in modelling

raţional agents: cognitive issues, Proceedings of ModelAge 95, General

Meeting of Esprit Working Group, INRIA, France, 1995.

13.N. Constantinescu şi C. I. Popîrlan, Authentication model based on

Multi-Agent System, Annals of the University of Craiova - Mathematics

and Computer Science Series, Editura Universitaria, Craiova, România,

voi. 38, nr. 2, Iunie, 2011, 59-68.

14.J. P. Delahaye, Sequence Transformations, Springer-Verlag, 1988.

15.R. Davis şi R. G. Smith, Negotiation as a metaphor for distributed

problem solving, Articial Intelligence, voi. 20, 63-109, 1983.

16.U. Endriss, N. Maudet, F. Sadri şi F. Toni, Negotiating socially optimal

allocations ofresources, Journal of Arti cial Intelligence Research, voi.

25,315-348,2006.

17.P. van Eck, A Compositional Semantic Structure for Multi-Agent

Systems Dynamics, 2001.

18.S. Franklin şi A. Graesser, îs it an agent, or just a program?: A

taxonomy for autonomous agents, Proceedings of the Workshop on

Intelligent Agents III, Agent Theories, Architectures, and Languages,

21-35, 1996.

19.D. Fudenberg şi D. K. Levine, The Theory of Learning in Games, MIT

Press, 1998.

20. D. Fudenberg şi D. Kreps, Lectures on learning and equilibrium in

strategic-form games, Technical report, CORE Lecture Series, 1990.

11. P. Faratin, C. Sierra şi N. R. Jennings, Negotiation decision

functions

for autonomous agents, Robotics and Autonomous Systems, voi. 24(3-

4), 159-182, 1998.

12. S. S. Fatima, M. Wooldridge şi N. Jennings, Optimal negotiation

of

multiple issues in incomplete information settings, Proceedings of the

Third International Joint Conference on Autonomous Agents and

MultiAgent Systems, 1080-1089, ACM, 2004.

13. G. Glass, Mobility: processes, computers, and agents,

ACM

Press/Addison-Wesley Publishing Co., New York, USA, 1999.

14. R. S. Gray, D. Kotz, G. Cybenko şi D. Rus, Available at.

d'agents:

Security in a multiple-language, mobile-agent system, Mobile Agents

and Security, Springer-Verlag, Berlin, Germany, 1999.

15. P. J. Gmytrasiewicz şi E. H. Durfee, A rigorous,

operaţional

formalization of recursive modeling, Proceedings of the First

International Conference on Multi-Agent Systems, pages 125-132,

AAAI/MIT press, 1995.

16. P. J. Gmytrasiewicz şi E. H. Durfee, Raţional communication in

multi-

agent systems, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems Journal,

4(3), 233-272, 2001.

17. M. R. Genesereth şi S. P. Ketchpel, Software agents,

Communications

of the Association for Computing Machinery, 37(7), 1994.

18. C. Hewitt şi J. Inman, Dai betwixt and between: From intelligent

agents

to open systems science, IEEE Transactions on Systems, Man and

Cybernetics, 1991.

19. J. Hu şi M. P. Wellman, Nash q-learning for general-sum

stochastic

games, Journal of Machine Learning Research, 1039-1069, 2003.

20. C. H. Hommes, Financial markets as nonlinear adaptive

evolutionary

systems, Quantitative Finance 1, 149-167, 2001.

11.J. C. Harsanyi, Approaches to the bargaining problem before and after

the theory ofgames: A criticai discussion ofzeuthen's, hicks', and nash's

theories, Econometrica, voi. 24(2), 144-157, 1965.

12.N. R. Jennings, P. Faratin, A. R. Lomuscio, S. Parsons, M. Wooldridge

şi C. Sierra, Automated negotiation: Prospects methods and challenges,

Group Decision and Negotiation, voi. 10(2), 199-215, 2001.

13.E. Kalai şi M. Smorodinsky, Other solutions to nash's bargaining

problem, Econometrica, voi. 43, 513-518, 1975.

14.S. Kraus, Strategic Negotiation in Multiagent Environments, MIT Press,

2001.

15.M. Klein, P. Faratin, H. Sayama şi Y. Bar-Yam, Negotiating complex

contracts, Group Decision and Negotiation, voi. 12,111-125, 2003.

16.F. Leon, Agenţi inteligenţi cu capacităţi cognitive, Tehnopress, Iaşi,

2006.

17.M. L. Littman, Friend-or-foe q-learning in general-sum games,

Proceedings of the Eighteenth International Conference on Machine

Learning, 322-328, 2011.

18.B. R. Leaa, M. C. Guptab şi W. B. Yu, A prototype multi-agent ERP

systern: an integrated architecture and a conceptual framework,

Technovation 25, 2005, 433-441.

19.B. LeBaron, Agent-based computaţional finance: Suggested readings

and early research, Journal of Economic Dynamics and Control 24,

679-702, 2000.

20.H. Lin, Architectural Design of Multi-Agent Systems: Technologies and

Techniques, University of Houston - Downtown, USA, 2007.

21.P. Maes, Modeling Adaptive Autonomous Agents, Artificial Life, An

Overview, edited by Christopher G. Langton, MIT Press, Cambridge,

1995.

11. T. M. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997.

12. T. Magedanz şi R. Glitho, Mobile agent-based network and

service

management, Journal of Network and Systems Management, voi. 7,

Springer, Netherlands, 1999.

13. A. Muthoo, Bargaining Theory with Applications,

Cambridge

University Press, 1999.

14. J. F. Nash, The bargaining problem, Econometrica, voi. 18, 155-

162,

1950.

15. C. C. Nevar, J. McGinnis, S. Modgil, I. Rahwan, C. Reed, G. Simari,

M.

South, G. Vreeswijk şi S. Willmott, Towards and argument interchange

format, The Knowledge Engineering Review, voi. 21(4), 293-316, 2006.

16. T. D. Nguyen şi N. Jennings, Coordinating multiple

concurrent

negotiations, Proceedings of the Third International Joint Conference on

Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 1064-1071, ACM, 2004.

17. M. Oshima şi D. Lange, Programming and Deploying Java Mobile

Agents with Aglets, Addison-Wesley, USA, 1998.

http://www.trl.ibm.com/aglets/

18. C. I. Popîrlan şi L. Ştefanescu, A Multi-agent Approach for Adaptive

Virtual Organization using JADE, ADAPTIVE AND INTELLIGENT

SYSTEMS, Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin,

Heidelberg 2011, voi. 6943/2011, 344-355.

19. C. I. Popîrlan, A solution based on intelligent software agents to

improve the data searching in the contact centers, 6th IEEE Joint

International Information Technology and Artificial Intelligence

Conference, IEEE ITAIC 2011, Chongqing, China,vol. 2, 20-22 August

2011, 1-5.

21.C. I. Popîrlan şi M. Dupac, An Optimal Path Algorithm for Autonomous

Searching Robots, Annals of University of Craiova, Mathematics and

Computer Science Series, voi. 36(1), 37-48, 2009.

22.C. I. Popîrlan şi C. Popîrlan, Mobile Agents communication for

knowledge representation, llth World Multi-Conference on Systemics,

Cybernetics and Informatics, (WMSCI 2007), 2007, Orlando, Florida,

USA, 92-96.

23.C. I. Popîrlan şi C. Popîrlan, Algorithms for Mobile Agents in Network

using Tracy(Mobile Agent Toolkit), 5-th RoEduNet IEEE International

Conference, 1-3 June 2006, Sibiu, România, 337-339.

24.C. I. Popîrlan, Collaborative software agents based on JADE for

distributed data processing, Annals of the University of Craiova -

Mathematics and Computer Science Series, Editura Universitaria,

Craiova, România, voi. 38, nr. 3, 2011, 46-55.

25.C. I. Popîrlan, Knowledge Processing in Contact Centers using a Multi-

Agent Architecture, WSEAS TRANSACTIONS ON COMPUTERS, nr.

11, voi. 9, 1318-1327,2010.

26.C. I. Popîrlan, A Mobile Agents Architecture for Robots Control, Annals

of University of Craiova, Mathematics and Computer Science Series,

voi. 36(2), 109-117,2009.

27.C. I. Popîrlan, Knowledge Bases Management using Mobile Agents

Architecture, Journal of Knowledge, Communications and Computing

Technologies (JKCCT), voi. 1(1), 59-69, 2009.

28.C. I. Popîrlan şi M Dpac, A Mobile Agent Virtual Reality Modeling of

Searching Robots, Annals of University of Craiova, Mathematics and

Computer Science Series, voi. 35, 145-154, 2008.

29.C. I. Popîrlan şi C. A. Ştefanescu, A multi-agent solution for contact

centers improvement, Annals of DAAAM for 2011 & Proceedings of

The 22nd International DAAAM SYMPOSIUM, voi. 22, nr.

1, Published by DAAAM International, Vienna, Austria, 2011, 1183-

1184.

60. C. I. Popîrlan, C. A. Ştefanescu şi L. Ştefanescu, Mulţi-Agent

Approach

for Data Analysis in a Knowledge based System for Contact

Center,

Proceedings of ICCSIT 2011 : International Conference on

Computer

Science and Information Technology, Venice, Italy, nr. 59

World

Academy of Science Engineering and Technology, 2011, 1126-1131.

61. C. I. Popîrlan, A Multi-Agent Approach for Distributed

Knowledge

Processing in Contact Centers, Proceedings of The 14th

WSEAS

International Conference on COMPUTERS (part of the 14th

WSEAS

CSCC Multiconference), Corfu Island, Greece, Latest trends

on

Computers, voi. 1, 23-25 Iulie, 2010, 214-219.

62. C. I. Popîrlan şi L. Ştefanescu, A Mobile Agents System for

Intelligent

Data Analysis, Proceedings of WSEAS Applied Computing

Conference

2009 (ACC 2009), September 28-30, Athens, Greece,

Mathematical

Methods and Applied Computing, voi. 1, WSEAS Press, 663-668.

63. C. I. Popîrlan şi M. Dupac, A Mobile Agents Approach for

Searching

Robots Virtual Reality Modeling and Simulation, Proceedings of

the

20th IASTED International Conference on Modelling and

Simulation

(MS 2009), 2009, Banff, Alberta, Canada.

64. C. I. Popîrlan, A Distributed Knowledge-based Processing using

Mobile

Agents, Buletin Ştiinţific - Universitatea din Piteşti, Seria Matematică

şi

Informatică, nr. 14, 179-186.

65. S. Russell şi P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern

Approach,

Prentice Hali, 1995.

66. S. Rao şi M. Georgeff, Modeling raţional agents within

a BDI

architecture, Proceedings of the Second International Conference

on

Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 473-484

1991.

60.S. Rao şi M. Georgeff, BDI agents: From theory to practice,

Proceedings of the First International Conference on Multi-Agent

Systems (ICMAS-95), 312-319, 1995.

61.S.J. Russell şi P. Norvig, Artificial intelligence: A modern approach

(2nd ed.), Prentice Hali, 2003.

62.V. Roth, Mutual protection of co-operating agents, Lecture Notes in

Computer Science, voi. 1603, Springer-Verlag Inc., New York, USA,

2001.

63.A. Rubinstein, Perfect equilibrium in a bargaining model,

Econometrica, voi. 50(1), 97-110, 1982.

64.J. S. Rosenschein şi G. Zlotkin, Rules of Encounter, The MIT Press,

Cambridge, MA, 1994.

72.1. Rahwan, S. D. Ramchurn, N. R. Jennings, P. McBurney, S. Parsons şi L.

Sonenberg, Argumentation-based negotiation, The Knowledge Engineering

Review, voi. 18(4), 343-375, 2004.

73.P. Stone, LayeredLearning in Multiagent Systems, MIT Press, 2000.

74.R. S. Sutton şi A. G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction,

MIT Press, 1998.

75.J. Surowiecki, The Wisdom ofCrowds, Anchor, 2005.

76.R. G. Smith, The contract net protocol: High-level communication and

control in a distributed problem solver, IEEE Transactions on

Computere, voi. C-29(12), 1104-1113, 1981.

77.T. Sandholm, Contract types for satiscing task allocation: I theoretical

results, AAAI Spring Symposium: Satiscing Models, 1998.

78.T. Sandholm, An algorithm for winner determination in combinatorial

auctions, Articial Intelligence, voi. 135(1-2), 1-54, 2002.

73.T. Sandholm şi V. Lesser, Leveled-commitment contracting: A

backtracking instrument for multiagent systems, AI Magazine, voi.

23(3), 89-100, 2002.

74.T. Sandholm şi Y. Zhou, Surplus equivalence of leveled commitment

contracts, Articial Intelligence, voi. 142(2), 239-264, 2002.

75.G. Stoian şi C. I. Popîrlan, A Proposal for an Enhanced Mobile Agent

Architecture (EMA), Annals of University of Craiova, Mathematics and

Computer Science Series, 71-79, 2010.

76.G. Stoian şi C. I. Popîrlan, Using Mobile Agents for Handoff Tuning in

Mobile WiMAX Networks, Annals of the University of Craiova -

Mathematics and Computer Science Series, voi. 37, no. 3, Septembrie,

2010,22-28.

77.Y. Shoham şi K. Leyton-Brown, MULTIAGENT SYSTEMS:

Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations, Cambridge

University Press, 2009.

78.L. Ştefanescu şi C. I. Popîrlan, Intelligent Software Agents for Data

Analysis in Knowledge-based Systems, Chapter for the book "Intelligent

Decision Support Systems for Managerial Decion Making", ASERS

Publishing 2011,25-48.

79.P. Taylor şi L. Jonker, Evolutionary stable strategies and game

dynamics, Mathematical Biosciences, 76-83, 1978.

80.N. Ţăndăreanu şi C. I. Popîrlan, A Mobile Agents Approach for

Knowledge Bases Processing, Proceedings of the Twelfth International

Conference on Intelligent Systems and Control (ISC 2009), 2009, 27-32,

Cambridge, Massachusetts, USA.

81.J. M. Vidai şi E. H. Durfee, Learning nested models in an information

economy, Journal of Experimental and Theoretical Articial Intelligence,

10(3), 291-308, 1998.

73.J. M. Vidai şi E. H. Durfee, The moving target function problem in

multi-agent learning, Proceedings of the Third International Conference

on Multi-Agent Systems, 317-324, AAAI/MIT press, 1998.

74.J. M. Vidai şi E. H. Durfee, Predicting the expected behavior of agents

that learn about agents: the CLRI framework, Autonomous Agents and

Multi-Agent Systems, 6(1), 77-107, 2003.

75.J. M. Vidai, Fundamentals of Multiagent Systems with NetLogo

Exampîes, 2009.

76.M. Wooldridge şi N. R. Jennings, Intelligent Agents - Theories,

Architectures, and Languages, Lecture Notes in Artificial Intelligence,

Springer-Verlag, voi. 890, 1995.

77.J. W. Weibull, Evolutionary Game Theory, MIT Press, 1997.

78.C. J. Watkins şi P. Dayan, Q-learning, Machine Learning, 8(3-4), 279-

292, 1992.

79.D. H. Wolpert şi K. Tumer, An introduction to collective intelligence,

Technical report, NASA, 1999.

80.M. Wooldridge, Intelligent agents, Multiagent Systems: a Modern

Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, Cambridge,

Massachusetts, 27-77, 1999.

81.G. Wei şi S. Sen, Adaptation and Learning in Multiagent Systems,

Springer-Verlag, Berlin, Germany, 1996.

82.M. Wooldridge şi N. R. Jennings, Agent Theories, Architectures, and

Languages: a Survey, Springer-Verlag, Berlin, Germany, 1995.

83.D. Wong, N. Paciorek, T. Walsh, J. DiCelie, M. Young şi B. Peet,

Concordia: An infrastructure for collaborating mobile agents,

Proceedings of the First International Workshop on Mobile Agents.

Springer-Verlag London, UK, 1997.

99.D. Willer, Network Exchange Theory, Praeger Publishers, Westport,

1999.

100. M. Wooldridge, An introduction to multiagent systems, John

Wiley & Sons LTD, UK, 2002.

101. X. Zhang, V. Lesser şi S. Abdallah, Eficient management of

multilinked negotiation based on a formalized model. Autonomous

Agents and MultiAgent Systems, voi. 10(2), 2005.

102. X. Zhang, V. Lesser şi R. Podorozhny, Multi-dimensional,

multistep negotiation for task allocation in a cooperative system,

Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, voi. 10(1), 5-40, 2005.