Genel Değerlendirme

Şekil 6.7’de görüldüğü üzere DSML4BDI 2.0’ın dönüşümsel semantiği kullanılarak JaCaMo platformunun Jason, CartAgO ve Moise alt modülleri için MAS çıktıları elde edilebilmiştir. Etmenlerin iç yapılarının modellendği Etmen bakış açısı için Jason kodlarının üretimi tüm durum çalışmalarının ortalaması alındığında %88 civarındadır –ki bu oran daha önce de belirtildiği gibi dilin bir önceki versiyonu olan DSML4BDI’a göre daha iyi olmuştur. DSML4BDI’da desteklenmeyen ortam ve Organizasyon bakışaçıları ve karşılık gelen

62

JaCaMo’nun CartAgO ve Moise modülleri için de kod üretimi sağlanmıştır.

Moise kodlarının tamamı sadece DSML4BDI 2.0’daki modelleme ile otomatik elde edilebilmektedir.

DSML oluşturulurken herhangi bir yazılım diline bağımlı olması istenmediği için Ortam üstmodelinde CArtAgO altyapısının desteklediği Java dilinin detaylarına inilmemiştir. Daha üst seviyede bir üstmodel oluşturularak gerektiğinde farklı dillere evrilebilir şekilde bir tasarım oluşturulmuştur. Bu durum kod üretim oranını düşürse de basit birkaç değişiklik sayesinde farklı dillere de dönüşüme olanak sağlayacaktır. Daha detaylı kod üretimi istenildiği takdirde Ortam üstmodeli seçilecek yazılım çerçevesinin analiz edilmesiyle genişletilebilir ve kod üretim oranı arttırılabilir. Fakat bu durumda DSML4BDI 2.0’ın Ortam modelinin platform bağımlı olması ve soyutlama düzeyinin azaltılması tehlikesi bulunmaktadır. İleride Ortam modelinin CArtAgO haricinde bir platforma da dönüştürülebilirliğini korumak amacıyla dil şu anki üstmodele sahiptir.

Tezde uygulanan çoklu durum çalışması temelli değerlendirme sonucuna göre DSML4BDI 2.0 ile bir MAS modellendiğinde, ilgili sistemin gereken tüm bakışaçıları için ortalama %68,38 oranında kod otomatik olarak elde edilebilmektedir (Şekil 6.7). Yukarı da bahsedildiği gibi Ortam üstmodelinin daha soyut modellenmiş olması ve bunun sonucunda CArtAgO altyapısı için daha az oranda kod üretimi sağlanması genel ortalamayı da etkilemiştir. DSML4BDI 2.0 Ortam bakış açısı olmadan değerlendirilecek olursa, Etmen ve Organizasyon bakış açıları için modellenen yapının %92,23 oranında bir kod üretimini sağladığı görülmektedir –ki bu oran MAS organizasyon yapısını desteklemeyen önceki sürüm DSML4BDI’dan (Kardas et al., 2018) çok daha fazladır.

Şekil 6.7: DSML4BDI 2.0 genel kod üretim performansı

7. SONUÇ

Bu çalışma ile BDI temelli MAS’ların modellenmesi ve uygulanması için DSML4BDI 2.0 isimli bir DSML geliştirilmiştir. DSML4BDI 2.0 etmenlerin iç yapılarına ek olarak bir MAS organizasyonu içerisinde bu etmenlerin etkileşimlerini ve farklı sanal ortamların sunduğu fonksiyonel yapıları kullanma eylemlerini modelleme imkanı sunar. Dilin önceki sürümü içerisinde bulunmayan bu özelliklerin kazandırılması bu DSML ile modellenen MAS’ların bütünleşik JaCaMo platformunda çalıştırılmasını da sağlamıştır. Dilin üstmodelinin Ortam ve Organizasyon bakış açıları ile genişletilmesi ve bu bakış açılarından JaCaMo’nun CArtAgO ve Moise modüllerine dönüşümlerin tanımlanması önceki sürüm DSML4BDI’ın sadece Jason platformuna olan bağımlığını ortadan kaldırmış ve dilin çalıştırılma platformu sayısını arttırmıştır.

Etmen yazılımı geliştiricileri DSML4BDI 2.0’un sunduğu grafiksel somut sözdizimi yine dilin IDE’si içerisinde sürükle-bırak yöntemi ile kullanabilmekte ve MAS modelleri görsel bir şekilde oluşturulabilmektedir. Dilin dönüşümsel semantiğine dayalı kod üretimi sayesinde bu MAS modellerinden JaCaMo platformuna uygun program kodları ve konfigürasyon dosyaları oluşturulabilmektedir. Tez kapsamında gerçekleştirilen değerlendirme çalışması ile DSML4BDI 2.0’ın farklı karmaşıklık düzeylerine sahip beş farklı MAS uygulaması için çıktı üretimi performansı ölçülmüştür. Daha önce sadece Etmen bakış açısını destekleyen DSML4BDI’ya göre yeni DSML4BDI 2.0’ın daha büyük oranlarda çıktıları otomatik ürettiği tespit edilmiştir. DSML4BDI’da desteklenmeyen Moise yapılarının tamamı DSML4BDI 2.0 ile üretilmektedir.

Yine DSML4BDI’da yer almayan ve ortam kurgusuna izin veren CArtAgO bileşenleri de yine DSML4BDI 2.0 ile üretilebilmektedir ancak bu bileşenlerin üretim oranı Jason ve Moise bileşenlerine göre daha azdır.

Gelecekte DSML4BDI 2.0’ın etmen uygulama platformu çeşitliliği JaCaMo’ya ek olarak JACK (Howden et al., 2001), Jadex (Pokahr et al., 2005) ve BDI4JADE (Nunes et al., 2011) gibi yeni platformlar ile arttırılabilir. Dilin mevcut üstmodeli ve sözdizimi çeşitli bakış açılarından BDI etmenlerinin modellenmesini sağlamaktadır. JaCaMo’da yapıldığı gibi dilin model elemanları ile bu yeni BDI platformları arasında modelden metne dönüşüm kuralları hazırlanacak olursa bu kurallar dilin semantiği içerisinde işletilerek bu platformlara uygun etmen yazılımı kodları otomatik olarak elde edilebilir. Bir diğer çalışma ise DSML4BDI 2.0’ın görsel sözdiziminin kullanıcılar tarafından benimsenmesini ölçmeyi hedefleyebilir. Dilin şu anki model elemanlarının görselliğinin ve kullanılabilirliğinin bir değerlendirmesi yapılabilir ve bu değerlendirme doğrultusunda dil sözdiziminde iyileştirmeler yapılabilir. Bunun için modelleme notasyonlarının ölçülmesinde yaygın kullanılan “Physics of Notations” prensipleri (Moody, 2009) (örneğin göstergesel temizlik (ing. semiotic

64

clarity), görsel ifade edilebilirlik (ing. visual expresiveness), notasyonların beklenen anlamı yansıtabilmesi (ing. semantic transperancy) DSML4BDI 2.0 notasyonları için uygulanabilir.

KAYNAKLAR DİZİNİ

Acceleo, 2019, “Eclipse Acceleo”, https://www.eclipse.org/acceleo, (son erişim tarihi: Ocak 2020)

Atkinson, C. and Kühne, T., 2003, Model-Driven Development: A Metamodeling Foundation, IEEE Software, vol. 20, 36-41 pp.

Bellifemine, F. L., Caire, G. and Greenwood, D., 2007, Developing Multi-Agent Systems with JADE, USA, Wiley & Sons.

Bergenti, F., 2014, An Introduction to the JADEL Programming Language, In proc. 26th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 974-978 pp.

Bergenti, F., Iotti, E., Monica, S. and Poggi, A., 2017, Agent-oriented model-driven development for JADE with the JADEL programming language, Computer Languages, Systems & Structures, 50, 142-158 pp.

Beydoun, G., Low, G. C., Henderson-Sellers, B., Mouratidis, H., Gomez-Sanz, J. J., Pavon, J. and Gonzalez-Perez, C., 2009, “FAML: A Generic Metamodel for MAS Development”. IEEE Transactions on Software Engineering, 35(6): 841-863 pp.

Boissier, O., Bordini R. H., Hübner, J. F., Ricci, A. and Santi, A., 2013, Multi-agent oriented programming with JaCaMo, Science of Computer Programming 78, 747–761 pp.

Bordini, R. H. and Hübner, J. F., 2006, BDI Agent Programming in AgentSpeak Using Jason, Lecture Notes in Computer Science

Bordini, R.H. and Hübner, J.F., 2007a, A Java-based interpreter for an extended version of AgentSpeak, Release Version 0.9.5

Bordini, R. H., Hübner, J. F. and Wooldridge M., 2007b, Programming Multi-Agent Systems in Multi-AgentSpeak using Jason. Chichester, UK: John Wiley &

Sons, Ltd.

66

KAYNAKLAR DİZİNİ (devam)

Coutinho, L. R., Sichman, J. S. and Boissier, O., 2005, Modeling Organization in MAS: A Comparison of Models, In First Workshop on Software Engineering for Agent-oriented Systems 1-10 pp.

Challenger, M., Demirkol, S., Getir, S., Mernik, M., Kardas, G. and Kosar, T., 2014, On the use of a domain-specific modeling language in the development of multiagent systems, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 28, 111-141 pp.

Challenger, M., Kardas, G. and Tekinerdogan, B., 2016, “A systematic approach to evaluating domain-specific modeling language environments for multi-agent systems”, Software Quality Journal, vol. 24, no. 3, 755-795 pp.

Coordination, 2019, “Playing with Dimensions of Coordination”,

http://jacamo.sourceforge.net/tutorial/coordination, (son erişim tarihi: Ocak 2020)

D. Moody, 2009, “The “physics" of notations: toward a scientific basis for constructing visual notations in software engineering”, IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 35(6), 756-779 pp.

Eclipse, 2010, “Xtext programming framework”, https://www.eclipse.org/Xtext/, (son erişim tarihi: Ocak 2020).

Faccin, J. and Nunes, I., 2015, BDI-agent plan selection based on prediction of plan outcomes, In proc. International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, 166-173 pp.

Faccin, J. and Nunes, I., 2017, A Tool-Supported Development Method for Improved BDI Plan Selection, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 62, 195-213 pp.

Firtina, U., Tezel, B. T., Challenger, M. and Kardas, G., 2018, Abstract and Concrete Syntaxes for Software Agent Environment Modeling in CArtAgO Infrastructure, UBMK’18, 622-626 pp.

KAYNAKLAR DİZİNİ (devam)

Gascueña, J. M., Navarro, E. and Fernández-Caballero, A., 2012, Model-driven engineering techniques for the development of multi-agent systems.

Engineering Applications of Artificial Intelligence, 25(1), 159-173 pp.

Gonçalves, E. J. T., Cortes, M. I., Campos, G. A. L., Lopes, Y. S., Freire, E.

S., da Silva, V. T. and de Oliveira, M. A., 2015, MAS-ML 2.0:

Supporting the modelling of multi-agent systems with different agent architectures. Journal of Systems and Software, 108, 77-109 pp.

Hahn, C., 2008, A domain specific modeling language for multiagent systems.

In Proceedings of the 7th international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems, International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, vol. 1, 233-240 pp.

Hailpern, B. and Tarr, P., 2006, Model-driven development: The good, the bad, and the ugly, IBM System Journal, vol. 45, 451-461 pp.

HoseinDoost, S., Adamzadeh, T., Zamani, B. and Fatemi, A., 2017, “A model-driven framework for developing multi agent systems in emergency response environments”. Software and Systems Modeling, 18(3): 1985-2012 pp.

Howden, N., Rönnquist, R., Hodgson, A. and Lucas, A., 2001, JACK intelligent agents-summary of an agent infrastructure, In proc. the 5th International Conference on Autonomous Agents, Montreal, Canada, 1-6 pp.

Huhns, M. N., 2000, Interaction-oriented programming, First International Workshop, AOSE 2000 on Agent-Oriented Software Engineering, Springer-Verlag New York, Inc., Secaucus, NJ, USA, 29–44 pp.

Hübner, J. F., Sichman, S. J. and Boissier, O., 2002a, A Model for the Structural, Functional, and Deontic Specification of Organizations in Multiagent Systems, Advances in Artificial Intelligence, 118-128 pp.

68

KAYNAKLAR DİZİNİ (devam)

Hübner, J. F., Sichman, S. J. and Boissier, O., 2002b, MOISE: Towards a structural, functional, and deontic model for MAS organization, AAMAS, Bologna, Italy

Hübner, J. F., Sichman, S. J. and Boissier, O., 2006, S-Moise+: A Middleware for developing Organised Multi-Agent Systems, COIN I, vol.3913 of LNAI

Hübner, J. F., Vercouter, L. and Boissier, O., 2008, Instrumenting multi-agent organisations with artifacts to support reputation processes, In International Workshop on Coordination, Organizations, Institutions, and Norms in Agent Systems, Springer, Berlin, Heidelberg, 96-110 pp.

JaCaMo, “JaCaMo Platformu”, 2019, http://jacamo.sourceforge.net/, (son erişim tarihi: Ocak 2020)

Kardas, G., Goknil, A., Dikenelli, O. and Topaloglu, N. Y., 2009, Model driven development of semantic web enabled multi-agent systems, International Journal of Cooperative Information Systems, 18(2), 261-308 pp.

Kardas, G., Tezel, B. T. and Challenger, M., 2018, Domain-specific modelling language for belief–desire–intention software agents, IET Software, 12(4), 356-364 pp.

Kelly, S., Tolvanen, J.-P., 2010, “Domain-Specific Modeling: Enabling Full Code Generation”. Wiley-IEEE Computer Society, Hoboken, New Jersey, USA, 444p.

Nunes, I., Lucena, J. P. C. and Luck, M., 2011, BDI4JADE: A BDI layer on top of JADE, In: Proc. Of the Workshop on Programming Multiagent Systems, 88-103 pp.

Obeo Designer, 2019, “Obeo Designer Community”, https://www.obeodesigner.com/, (son erişim tarihi: Ocak 2020).

KAYNAKLAR DİZİNİ (devam)

OMG, 2019, “Object Managament Group - MDA”, https://www.omg.org/mda, (son erişim tarihi: Ocak 2020)

Omicini A., Ricci, A. and Viroli, M., 2008, Artifacts in the A&A meta-model for multi-agent systems, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, vol. 17, 432-456 pp.

Othman, S.H., Beydoun, G. and Sugumaran, V., 2014, Development and validation of a Disaster Management Metamodel (DMM), Information Processing & Management, 50(2), 235-271 pp.

Pokahr, A., Braubach, L. and Lamersdorf, W. 2005. Jadex: A BDI reasoning engine, Multi-agent programming, Springer, 149-174 pp.

Pynadath, D. V., Tambe, M., Chauvat, N. and Cavedon, L., 1999, Toward team-oriented programming, In International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages Springer, Berlin, Heidelberg, 233-247 pp.

Rao, A. S., 1996, AgentSpeak(L): BDI agents speak out in a logical computable language, In proc. the 7th European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World, 42-55 pp.

Rao, A. S. and Georgeff, M. P., 1998, Decision procedures for BDI logics.

Journal of logic and computation, 8(3), 293-343 pp.

Ricci, A., Viroli, M. and Omicini, A., 2006, CArtAgO: An Infrastructure for Engineering Computational Environments in MAS, 3rd International Workshop “Environments for Multi-Agent Systems” (E4MAS) 102–119 pp.

Ricci, A., Viroli, M. and Piancastelli, G., 2007, simpA: A Simple Agent-Oriented Java Extension for Developing Concurrent Applications, Springer, (LNCS), vol. 5118, 261-278 pp.

Shoham, Y., 1991, Agent oriented-programming, Artifical Intelligence, Elsevier, 60, 51-92pp.

70

KAYNAKLAR DİZİNİ (devam)

Silva, V., Garcia, A., Brandao, A., Chavez, C., Lucena, C. and Alencar, P., 2002, Taming Agents and Objects in Software Engineering, Lecture Notes in Computer Science, 2603, 1-26 pp.

Sirius, 2019, “Eclipse Sirius”, https://www.eclipse.org/sirius/, (son erişim tarihi:

Ocak 2020)

Sredejovic, D., Vidakovic, M. and Ivanovic, M., 2018, “ALAS: agent-oriented domain-specific language for the development of intelligent distributed non-axiomatic reasoning agents”. Enterprise Information Systems, 12 (8-9): 1058-1082 pp.

Steinberg, D., Budinsky, F., Paternostro, M. and Merks, E., 2009, EMF:

Eclipse Modeling Framework 2.0, Addison-Wesley Professional

Sycara, K., Paolucci, M., Ankolekar, A. and Srinivasan, N., 2003, Automated discovery, interaction and composition of Semantic Web Services, Journal of Web Semantics, 1(1), 27-46 pp.

Tezel, B., T., Challenger, M. and Kardas, G., 2016, A Metamodel for Jason BDI Agents, SLATE'16, vol. 51, 8:1–8:9 pp.

Thangarajah, J., Padgham, L. and Winikoff, M., 2005. “Prometheus Design Tool (system demonstration)”. In proc. 4th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS 2005), Utrecht, Netherlands, 127-128 pp.

Wautelet, Y. and Kolp, M., 2016, “Business and model-driven development of BDI multi-agent systems”. Neurocomputing, 182: 304-321 pp.

Wooldridge, M. and Jennings, N. R., 1995, Intelligent agents: Theory and practice. The knowledge engineering review, 10(2), 115-152 pp.

Weiss, G. 2016. “Multiagent Systems (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series) 2nd edition”. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, USA, 920p.

72

TEŞEKKÜR

Öncelikle bu tez konusu üzerinde bana çalışma imkânı sunan ve ayrıca danışmanım olan Doç. Dr. Geylani Kardaş’a, deneyimleri, bilgileri ve önerileriyle araştırma ve geliştirmeye yönlendirmesi ve sağladığı kaynaklar ile destek olmasından dolayı teşekkürü bir borç bilirim.

“115E591” numaralı “AgentDSM-Eval: Çok-Etmenli Sistem Alana-özgü Modelleme Dilleri için bir Değerlendirme Çerçevesinin Geliştirilmesi” isimli proje kapsamında yüksek lisans çalışmamı maddi olarak destekleyen Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu’na (TÜBİTAK) teşekkürlerimi sunarım.

Tez çalışmam süresince TÜBİTAK projesi kapsamında beraber çalışma fırsatı yakaladığım ve desteklerini esirgemeyen Arş. Gör. Barış Tekin Tezel’e, destekleriyle her zaman yanımda olan arkadaşlarım Tansu Zafer Aşıcı ve Mustafa Abshir’e, morale ihtiyacım olan günlerde bana her zaman destek olan iş arkadaşlarıma, iş dolasıyla tez dönemi başında ayrı düştüğüm fakat bana hiçbir zaman aradaki mesafeyi hissettirmeyen kardeşime, anneme ve babama teşekkür ederim.

03/02/2020

Ufuk FIRTINA

ÖZGEÇMİŞ

Yüksek Lisans : 2016-2020, Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü, Bilgi Teknolojileri Lisans : 2011-2016, Ege Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik

Yayınlar

1. Firtina, U., Tezel, B. T., Challenger, M., Kardas, G. (2018) “Abstract and Concrete Syntaxes for Software Agent Environment Modeling in CArtAgO Infrastructure”, In proceedings of the 3rd International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK 2018), September 20-23, 2018, Sarajevo, Bosnia and Herzegovina, pp 622-626..

İş Tecrübesi

➢ UG İş Analisti (Ağustos 2018 – …) VAKIFBANK T.A.O./ İstanbul, Türkiye

• Vakıfbank Ticari Krediler Müdürlüğünde bankacılık yazılımları geliştirilmesi üzerine görev alınmaktadır.

➢ Yazılım Geliştirici ve Araştırmacı (Mayıs 2018 – Ağustos 2018) EGE Üniversitesi, Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü / Izmir, Türkiye

• Proje numarası 115E591 olan “AgentDSM-Eval: Developing a Framework on Evaluating Domain-specific Modeling Languages for Multi-agent Systems” isimli TÜBİTAK ve Portekiz Bilim ve Teknoloji Vakfı’nın (FCT) desteklediği projede görev alınmıştır.

➢ Üretim Planlama (Haziran 2017 – Temmuz 2017) Özkan Demir Çelik A.Ş. / Izmir, Türkiye

• Demir çelik üretim tesisinde üretim planlaması bölümünde kısa süreli görev alınmıştır.

➢ İş Zekası ve Yazılım (Temmuz 2015 – Eylül 2015) Univera Bilgisayar Sistemleri San. ve Tic. A.Ş. / Izmir, Türkiye

• Şirketlerden gelen talepler doğtrultusunda SQL ile gerekli raporların oluşturulması ve cihaz talip yazılım geliştirme projesi konularında görev alınmıştır.