Flexibilní podnikové informační systémy s multiagentními systémy a prostředí počítání typu Cloud

Flexibilní podnikové informační systémy s multiagentními systémy a prostředí počítání typu Cloud Pavel Burian Ústav počítačové a řídicí techniky – Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Technická 5, 166 28 Praha 6, tel: 220 443 773, [email protected] Abstrakt: „Všezahrnující“ (pervasive) počítání motivuje společnosti k vytváření podnikové architektury pracující v reálném čase. Reprezentativní technologie pro tyto myšlenky je Automatická identifikace a zachycení dat (AIDC) použitím Radio-frekvenční identifikace (RFID). Na služby orientované počítání - Service-oriented computing (SOC) se považuje za účinnou technologii pro integraci distribuovaných informačních systémů v podnikových prostředích. Jsou popsány rekonfigurovatelné výrobní systémy a jejich procesní řízení pomocí Multiagentních systémů v rámci podnikových ERP (Enterprise Resource Planning) systémů. Je popsána „Zaručená“ (Assured) na služby orientovaná QoS (Quality of Service) a Multi-Agentní architektura počítání typu „Cloud“. Počítání typu „Cloud“ je paradigma, které se soustřeďuje na sdílení dat a počítání nad odstupňovanou, měřitelnou sítí uzlů. Abstract: Pervasive computing motivate companies to the creation of Enterprise architecture working in real time. The representative technology for these ideas is the Automatic Identification and Data Capture (AIDC), using Radio Frequency Identification (RFID). The Service-oriented computing (SOC) is regarded as an effective technology for integrating distributed information systems in enterprise environments. They are described in reconfigurable manufacturing systems and process management using Multi-agent systems within the ERP (Enterprise Resource Planning) systems. It describes the Assured, Service-oriented QoS (Quality of Service) and Multi-Agent Architecture of the Cloud Computing. Cloud Computing is a paradigm, that focuses on sharing data and computation of tiered, measurable network nodes. Klíčová slova: Multiagentní systémy, rekonfigurovatelné výrobní systémy, počítání typu „Cloud“, kvalita služeb - OoS, podnikový informační systém typu ERP. Key words: Multiagent systems, Reconfigurable manufacturing systems, Cloud Computing, Quality of Services, ERP systems.

1. Úvod - Co jsou multiagentní systémy, co znamená počítání typu „Cloud“ a jaké jsou cíle uplatnění v podnikových ERP systémech Agent je aktivní, trvalá programová entita, mající své vlastní myšlenky o tom, jak provést úkoly vlastní agendy. Agenty mohou vnímat, chovat se „rozumně“ vůči svému okolí, působit na něj a mohou komunikovat s jinými agenty. Obvykle v síťovém prostředí může agent komunikovat s dalšími agenty, popř. dalšími zdroji a ve spolupráci s dalšími agenty může jako Multi-Agentní systém být řešitelem řady složitých úkolů, problémů. Počítání typu „Cloud“ je paradigma, které se soustřeďuje na sdílení dat a počítání nad 224

SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2 - PŘÍLOHA/2011

Flexibilní podnikové informační systémy s multiagentními systémy a prostředí počítání typu Cloud

odstupňovanou, měřitelnou sítí uzlů. Příklady takových uzlů zahrnují počítače koncových uživarelů, datová centra, Webové služby. Takové uzly sítě označujeme termínem mrak – „cloud“. Mrak – „cloud“ je vlastně metaforou pro síť typu Internet a je abstrakcí pro komplexní infrastrukturu, která se „skrývá“. Hlavní myšlenka užití takovéto existující infrastruktury je přinést všechny vykonavatelné služby do mraku – „Cloud“, označující výše uvedené a vytvářející schopnost přístupu těchto služeb bez ohledu na čas a lokalitu, umístění. Cílem práce je ukázat, že v případě využívání agentů, služeb a počítání typu „Cloud“ jsou podnikové ERP systémy flexibilní a umožňují práci ERP systému v reálném čase.

2. Koordinace událostmi řízených služeb pro integraci procesů ve „všudypřítomném“ ERP podnikovém prostředí Síť Internet umožňuje vytvořit zlepšené na služby orientované podnikové prostředí dovolující v reálném čase spolupráci a ovládání podnikových procesů a integraci dodavatelských řetězců. Avšak „všudypřítomná“ (z angl. ubiquitous) podniková prostředí se stávají stále více a více komplikovanějšími díky rozmanitosti a vyspělosti komunikačních zařízení, technologií a spojením s existujícími podnikovými systémy. Na služby orientovaná architektura (SOA) založená na technologiích webových služeb je příslibem poskytnutí platformy, z které podniková prostředí mohou koordinovat bez problémů pomocí služeb typu e-Services v heterogenních informačních systémech. Přesto, nicméně architektura pro „všudypřítomná“ podniková prostředí předkládá výzvy z oblasti bezdrátové komunikační technologie, která umožňuje v rámci podnikového prostředí dynamicky interagovat v síti a je příčinou schopností uvažovat řadu významných stavových změn (zvaných události). Metodologie používá technologii událostmi řízených služeb a uvádí aktivaci procesních pravidel do procesního, integrovaného „všudypřítomného“ podnikového prostředí [Kong, 2009]. „Všezahrnující“ (z angl. pervasive) počítání motivuje společnosti k vytváření podnikové architektury pracující v reálném čase. Reprezentativní technologie pro tyto myšlenky je Automatická identifikace a zachycení dat (AIDC) použitím Radio-frekvenční identifikace (RFID). RFID technologie je též aplikována ve výrobě a na služby orientovaném průmyslu jako např. Hewlett-Packard, Boeing a General Motors a též v průmyslu „logistických“ služeb jako např. Wal-Mart, Metro, Tesco, aj. za účelem zlepšení cen, „viditelnosti“ (visibility) a produktivity [Kong, 2009]. Budoucnost „všudypřítomného“ podnikového prostředí zahrnuje čtyři charakteristiky, které jej odlišují od tradičního prostředí výrobního podniku. Za prvé událostmi řízená, ovládaná architektura povede k efektivní integraci podnikových aplikací. Více systémů bude součástí podnikové sítě a budou si vyměňovat komplexní informace v reálném čase. Například zařízení, výrobky, operátoři budou označeni systémem čidel, senzorů typu RFID a rozšiřovat podrobnosti událostí v reálném čase, kdykoliv a kamkoliv pracovníkům pracujícím v daném podniku. Za druhé, řada heterogenních systémů umožní komunikaci v reálném čase (in real-time) v síti Internet. Kabelové informační systémy jsou již stabilně prováděny s on-line technologií [Apte, 2005]. Za třetí, podnikové systémy organizací budou poskytovat své vlastní funkce v decentralizovaném prostředí a samostatným způsobem. Za čtvrté, dle situace vyžadující dané prostředí pro spolupráci, ve kterém decentralizované systémy mohou plnit svá vlastní obchodní pravidela a činit rozhodnutí samostatně, zatímco oni pružně navzájem komunikují, pokud vzniknou takové specifické potřeby. Úsilí o integraci distribuovaných systémů probíhají již delší dobu. Zejména, multi-agentní přístup, který poskytuje společné plánování, plánování a hodnocení, často byl přijat pro autonomní SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2 - PŘÍLOHA/2011

225

Pavel Burian

monitorování a řízení distribuovaných zdrojů, které mohou pracovat v reálném čase a sledovat a kontrolovat např. zařízení ve výrobním provoze pomocí multi-agentních technologií, protože existuje vývoj a rozvoj „všudypřítomných“ technologií, jako jsou snímače a technologie typu RFID. Multi-agentní paradigma je užitečné pro sběr dat a řídící systémy v distribuovaném prostředí. Architektura SOA je vhodná pro moderní podnik, protože usiluje o pružnost a přizpůsobivost díky volně spojené integrované architektuře s využitím systému implementace technologie, jako jsou vzory webových služeb. Bohužel, SOA však není vhodná pro „všudypřítomné“ podnikové prostředí, protože režim požadaveku/odpovědi, který SOA především akceptuje je někdy neefektivní v oblasti zpracování a řízení mnoha události v podnikovém prostředí a pro zpracování v reálném čase je třeba přijmout AIDC technologii. Konceptuální model ve „všudypřítomném“ podnikovém prostředí, (kde různé senzory a regulátory si vyměňují důležité informace mezi sebou a je třeba zavést a včas reagovat na události v podnikovém prostředí), vyžaduje architekturu, která umožňuje servisním aplikacím zavčas reagovat na události. Takové události jsou dodávány, generovány průběžně a automaticky z různých vnitřních nebo vnějších zdrojů podnikových procesů, včetně informačních systémů, jako například plánování podnikových zdrojů (ERP systém) a řízení dodavatelského řetězce (SCM), dále z čidel, senzorů, jako jsou štítky RFID v reálném čase. Událostmi řízená, ovládaná technologie webových služeb může být rozšířena na kompletní podnikové informační systémy založené na komunikaci pomocí internetových protokolů za účelem dosažení interoperability mezi heterogenními systémy. Jedná se o specifikace webových služeb jako protokol WSDL, SOAP a registr UDDI (UDDI (Universal Description, Discovery and Integration) jako specifikace pro distribuované, webově založené registry webových služeb a dále též o služby REST (Representational State Transfer) a AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) pro novou tvorbu webových aplikací.

3. Rekonfigurovatelné výrobní systémy a jejich procesní řízení pomocí Multiagentních systémů v rámci podnikových ERP systémů 3.1 AGENTově orientované programové inženýrství AGENTově orientované programové inženýrství - Agent Oriented Software Engineering (AOSE) je kompatibilní paradigma pro navrhování a provádění modulárních, inteligentních a distribuovaných programových systémů. Distribuovaná povaha systémů multi-agentního programového vybavení má tu výhodou při tvorbě programového vybavení pro řízení výrobního systému, že výrobní systém je sám o sobě distribuovaný. Mezi hlavní pojmy AOSE patří: návrh multi-agentního systému pomocí metodologie, agentová platforma a prostředí pro běh v reálném čase (run-time ontologie). Výhodou modulárního programového systému je, že programové vybavení lze přizpůsobit v rámci výrobního systému a může být řízeno přidáním nebo odebráním programových modulů. Dalším důležitým aspektem v programových systémech je rozvoj dodržování určitých průmyslových standardů [Rensburg, 2010]. Standardy na základě návrhu a implementace nabízejí programovým modulům četné výhody, jako je interoperabilitu s dalšími systémy a menší vývojové úsilí v budoucí implementaci systému. Výrobní zařízení jsou rovněž často inovována, rozšiřována, přemísťována, musí čelit neočekávaným výpadkům a přizpůsobit se změnám ve výrobních procesech. Pro vyrovnání se s těmito jevy a situacemi je vhodné použití 226



Multiagentních systémů. Doporučení organizace FIPA [FIPA, 2011] v souladu s prostředím pro reálný běh agentů může být použito pro výstavbu a standardizovaný běh Multi-agentního systému. Inteligentní programové agenty jsou schopny provádět logická rozhodnutí a závěry (založené na informacích, datech z běžího výrobního systému, výrobního prostředí v reálném čase) spojené s cíli, které jim byly přiřazeny. Agenty se v systému zaměřují na řízení výrobního procesu, provozu, optimalizaci, detekci chybových stavů a jejich korekci, aj. Kombinace mezi BDI a reaktivním modelem typů agentů se používá v Multi-agentním systému. Vývoj cílově orientovaných agentů, vyhovující modelu BDI (Beliefs, Desire, Intentions) – Domněnka (Znalost, Fakt) – Přání - Záměr dovoluje např. systém Jadex. Agent reaguje na přicházející zprávy a události a uvažuje (deliberate) o svých cílech (goals). Aby agent mohl ovládat zprávy a interní události, vybírá a realizuje plány. Vliv okamžitých znalostí na proces usuzování, uvažování agenta a plány agenta může okamžité znalosti změnit během reálného běhu agenta. Změny znalostí (beliefs) mohou následně zapříčinit změnu interních události, které mohou vést k vytvoření, vzniku nových cílů a realizaci dalších plánů. Reaktivní agenty nevytvářejí plány, obvykle nerozhodují co udělat a kdy dosáhnout cíl. Jsou založeny na jednoduchých pravidlech, které vyjadřují toleranci chybových stavů a flexibilitu. Neustále interagují s prostředím, což je jejich hlavní vlastnost. Reaktivní agenty jsou založeny na reakcích. Každý výrobek má uložen v databázi výrobní plán, tj. jaké kroky jsou potřebné k jeho výrobě.

3.2 Typy Agentů Ve výrobním provoze mohou existovat tyto typy programových Agentů, pracujících společně v rámci nastavení a kontrolní čínnosti systému výroby: Agen pro obsluhu rozhraní s operátorem, lidským činitelem usnadňuje operárorovi interakce se systémem a prostřednictvím Agenta pro zabezpečení autentizuje uživateli poskytovatele služeb. Agent Poskytovatel pro bezpečný provoz je zodpovědný za zpracování žádostí Agenty o interakce s privilegovanými komponentami systému. Agent zařízení, Přístrojový agent spolupracuje s technologií výrobního procesu přímo prostřednictvím OPC (Open Process Connectivity) serveru. Je možné, že některá "zařízení" výrobního provozu zahrnují lidský činitel. Přístrojový agent bude komunikovat s operátorem prostřednictvím Agenta pro obsluhu rozhraní s operátorem, lidským činitelem jako „proxy“. Agent produktu, výrobku je jednoznačně přidělen každému produktu, výrobku. Tento agent uloží aktuální stav výroby, další výrobní krok a prioritu produktu, výrobku. Produkty, výrobky, které nelze jednoznačně dohledat mají přidělen jednoho Agenta produktu, výrobku s konkrétní výrobní šarží. Agent pro posloupnost výroby má na starost konkrétní výrobní sekvenci, která má za úkol produkovat správný počet výrobků (šarží) na konkrétní konfiguraci od začátku až do konce. Agent pro plánování výroby obsahuje harmonogram plánu výroby. Výrobní sekvenci by měl být schopen spustit v reálném čase a optimalizovat aktivaci využití. Agent pro sledování produktu, výrobku sleduje proces událostí týkajících se zpracování produktu, výrobku, dále sleduje zařízení pro RFID či čtečky čárového kódu. Agent pro informace se zabývá informačními dotazy od jiných poskytovatelů, zdrojů, souhrnnými informacemi, zápisem údajů do databáze, aj.

3.3 Metodologie pro návrh multiagentních systémů Schopnost výstavby agentově orientovaných aplikací v oblasti průmyslových informačních systémů lze nalézt v metodologiích vývoje komplexního životního cyklu systémového a softwarového inženýrství multiagentních systémů. Metodologie můžeme dle [Sudeikat, 2007] rozdělit na objektově orientované tj. např. AUML [AUML, 2007], Gaia SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2 - PŘÍLOHA/2011

227

Pavel Burian

[Wooldridge, 2000], MaSE [DeLoach, 2001], metodologie vycházející z požadavků na programové vybavení (Requirement Programming) např. TROPOS [Bresciani, 2004], metodologie vycházející ze znalostního inženýrství (Knowledge Engineering) např. MAS Common KADS [Iglesias, 1998], a metodologie inspirované konkrétní agentovou platformou tj. např. Prometheus [Padgham, 2002], která byla inspirována agentovou platformou JACK [Jack, 2007]. Z těchto metodik, se zdají být nejlepší metodiky MaSE a TROPOS s podporou celého životního cyklu programového návrhu, s možností využití vizuálního nástroje pro návrh a generování programového kódu s podporou reálného běhu v reálném čase agentů v rámci systému JADEX [JADEX, 2011].

3.4 Agentové platformy běhu v reálném čase Schopnost realizace a implementace multiagentních systémů lze nalézt v řadě vývojových nástrojů jako např. AgentBuilder [AgentBuilder, 2011], INGENIAS IDE [INGENIAS, 2011], JACK [Jack, 2011], JADE [JADE, 2011], JADEX [JADEX, 2011], [Pokahr, 2011], MAGENTA Multi-Agent Platform [MAGENTA, 2011], aj. Jadex je na základě jazyka Java založené, doporučení organizace FIPA odpovídající agentové prostředí (Jadex lze stahnout z adresy http://sourceforge.net/projects/jadex/.), dovolující vývoj cílově orientovaných agentů, vyhovující modelu BDI. Řídící centrum systému Jadex JCC (Jadex Control Center), [Pokahr, 2011] reprezentuje možnost přístupu k hlavním nástrojům pro běh systému Jadex v reálném čase. Vývoj vlastního projektu v systému Jadex lze realizovat pomocí: např. nástrojů Eclipse/IBM, Borland JBuilder a NetBeans IDE/Sun ONE.

3.5 Systém databáze Optimalizované a dobře konstruované jádro databáze je rozhodující pro každý aspekt fungování systému. Důraz je kladen na flexibilitu databázové struktury. Návrh databáze obvykle zahrnuje následující aspekty: Fyzický seznam a popis výrobního provozu týkající se stavu zařízení, přístrojů, výrobních prostředků, propojů mezi zařízeními pomocí dědičných vlastností rekurzivní technologie. Vztah mezi OPC (Open Process Connectivity) servery a zařízeními, přístroji, výrobními prostředky označenými značkami v rámci výrobního provozu. Vztah mezi tagy OPC, výrobním provozem s výrobními prostředky a činnostmi, které tyto prostředky mohou provádět. Výrobní plány a jak se tyto plány zobrazují ve výrobních činnostech výrobních prostředků, zařízení dílny, výrobního provozu. Díly a součásti a jaký mají vztah k různým produktům, výrobkům a zda jsou použitelné pro různé produkty, výrobky. Vztah produktů, výrobků k výrobnímu plánu. Start, zastavení a příkazy pro nouzové zastavení zařízení v rámci každého výrobního provozu. Plynulé spouštění a zastavování, normální stav, chybový stav hodnot v rámci akcí každého výrobního provozu. Sledování prostředků a sledování událostí majících vliv na ně. Generování žádostí, jejich priority a jak se vztahují na výrobky. Struktura role základního přístupu řízení uživatelů k systému.

228



4. Metodika použití Multiagentních systémů a ERP podnikových systémů v prostředí počítání typu „Cloud“ 4.1 Multiagentní systémy v rámci architektury počítání typu „Cloud“ 4.1.1 „Zaručená“ na kvalitu služeb orientovaná a Multiagentní architektura počítání typu „Cloud“ Podstatou počítání typu „Cloud“ je poskytovat služby prostřednictvím sítě. Uživatel má přístup ke zdrojům v rámci prostředí typu "Cloud" kdykoliv a kdekoliv na vyžádání (on-demand) s poplatkem jen za použití příslušných služeb v daném časovém rozpětí. V kombinaci s architekturou SOA a technologií Multi-Agentních systémů lze docílit vyšší kvality služeb QoS (Quality of Service) tj. nové tzv. „Zaručené“ (Assured) ServiceOriented QoS s využitím architektury počítání typu „Cloud“ (Cloud Computing), která zahrnuje vrstvu fyzických zařízení a virtuálních prostředků, vrstvu služeb typu „Cloud“, vrstvu ovládání, managementu služeb a vrstevu Multi-agentních systémů včetně podpory „Zaručených“ QoS služeb typu „Cloud“ pro poskytování a přijímání žádostí [Cao, 2009]. SOA a technologie Multi-Agentních systémů. Na ovládání služeb a architektury technologie počítání typu „Cloud“ (Cloud Computing) může být pohlíženo z pohledu „prodloužení“ vlastností, prostředků SOA pro „Cloud“ - "mrak", jako IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service), SaaS (Software as a Service) a je důležité určit, které služeby typu „Cloud“ jsou nejlepšími kandidáty pro získávání informací a využívání procesů z odpovídajícího „mraku“, „Cloudu“, a které služby typu „Cloud“ by měly být získávány ve stávající nebo vznikající SOA architektuře. Programový agent je programový modul, který je provozován nepřetržitě a nezávisle na daném prostředí, obvykle v kombinaci s jinými agenty pro společné řešení problému. Obvykle v síťovém prostředí může agent komunikovat s dalšími agenty, popř. dalšími zdroji a ve spolupráci s dalšími agenty může jako Multi-Agentní systém být řešitelem řady složitých úkolů, problémů. Počítání typu „Cloud“ - Cloud Computing se odkazuje na aplikace dodávané jako služby přes síť Internet a technické a programové systémy datových center a poskytuje celou řadu zdrojů, jako jsou sítě, skladování, výpočetní zdroje pro uživatele, přijaté IaaS, PaaS, SaaS a jiné formy služeb.

4.1.2 Služba počítání typu „Cloud“ modelu QoS (Quality of Service) Architektura na Obr. 1 ukazuje „Zaručenou“ (Assured) na služby orientovanou QoS a Multi-Agentní architekturu počítání typu „Cloud“, která zahrnuje vrstvy fyzických zařízení a virtuálních prostředků, vrstvu služby typu „Cloud“, vrstvu řízení služby typu „Cloud“ a MAS.


229

Pavel Burian

Obrázek 1: Na kvalitu služeb orientovaná a MAS architektura počítání typu „Cloud“ dle [Cao, 2009]

Vrstva fyzických zařízení a virtuálních prostředků. Fyzické zdroje jsou všechny druhy fyzického zařízení, které podporují výše uvedené služby počítání typu „Cloud“ jako například velké množství serverů v datovém centru, síťová zařízení, zařízení pro uložení dat a tak dále. Služby počítání typu „Cloud“ jsou formou sdílených zdrojů výpočetních metod virtualizace. 230



Vrstva poskytování služeb typu „Cloud“ Vrstva služeb typu „Cloud“ může poskytovat některé formy funkcí služeb týkající se složení poskytnutých fyzických zařízení a vrstvy virtuálních prostředků. Forma služeb, které jsou dnes nabízeny službami počítání typu „Cloud“ může být rozdělena do řízených služeb, služeb typu SaaS, webových služeb, obslužných (utility) a služeb typu IaaS a PaaS.

Vrstva Manažera služeb typu „Cloud“ a Multi-Agentního systému Vrstva Manažera služeb typu „Cloud“ a Multi-Agentního systému většinou spravuje široký rozsah poskytovaných služeb od vrstvy služeb typu „Cloud“ a kvality služeb QoS (Quality of Service) typu „Cloud“ zajišťující v provozu repertoár (portfolio) služeb typu „Cloud“, dle požadavků uživatele. Jak je ukázáno na obr. 1, řízení služeb typu „Cloud“, zahrnuje Službu repertoáru, Službu rozhraní, interface, Službu souhrnu, agregace, Službu monitorování, Službu rozmístění, Službu měření, Službu zabezpečení, Službu kvality QoS řízení. Multi-agentní řízení služeb typu „Cloud“ zahrnuje služby typu „Cloud“ Agenta Žadatele, Agenta služby QoS v “Cloudu”, Agenta služeb typu „Cloud“ a Agenta Manažera, a to především pro podporu kvality služeb QoS a požadavků typu „Cloud“.

4.2 Multiagentní systémy, prostředí počítání typu „Cloud“ a ERP podnikové systémy Počítání typu „Cloud“ je dalším přirozeným krokem ve vývoji, v evoluci služeb a produktů týkajících se informačních technologií, systémů na vyžádání (on-demand). Agilita je pojímána jako nová výrobní filosofie hledající v soutěži podniků, společností úspěch v rámci nejistého, nestálého a nepredikovatelného podnikového výrobního a obchodního prostředí. Mezi dalšími faktory, Agilita vyžaduje flexibilitu lidského činitele, flexibilitu výrobních systémů, decentralizovanou organizaci a spolupráci s externími dodavateli. Atributy Agility bude moci podnik, společnost lépe plnit v případě využívání služeb a počítání typu „Cloud“ a Multiagentních systémů. Multiagentní systémy v rámci prostředí typu „Cloud“ a v rámci podnikových systémů typu ERP, SCM (Supply Chain Management) mohou být využívány tak, jak je popisováno v předchozím odstavci 4.1, zejména řešení formou SaaS (počítání typu „Cloud“ a programové vybavení formou agentů – služeb).

5. Závěr Počítání typu „Cloud“ a Multi-agentní systémy mohou přinést zásadní zvýšení flexibility, agility, schopnosti reakcí na nepredikovatelné události a chybové stavy při použití resp. včlenění do podnikových informačních systémů typu ERP a SCM. Atributy Agility může podnik, společnost lépe plnit v případě využívání služeb a počítání typu „Cloud“ a Multiagentních systémů formou řešení typu SaaS. Tato práce byla vypracovaná za podpory programu č. MSM 6046137306 MŠMT ČR.

6. Literatura [AgentBuilder, 2011] AgentBuilder: http://www.agentbuilder.com/, (2011). [Apte, 2005] APTE, N., DEUTSCH, K., JAIN, R.: Wireless SOAP: Optimizations for mobile wireless web services. In Proceedings of world wide web conference (WWW 2005),pp. 1178–1179, Japan, (2005). [AUML, 2007] AUML: (Agent Unified Modelling Language): http://www.auml.org. (2007). SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2 - PŘÍLOHA/2011

231

Pavel Burian

[Bresciani, 2004] BRESCIANI P., GIORGINI P., GIUNCHIGLIA F., and others: Tropos: An Agent-Oriented Software Develop. Methodology. Aut. Agents and Multi-Agent Systems, 8(3), 203-236, July 2004. [Burian, 2009] BURIAN P.: Servisně orientovaná architektura a Multiagentní systémy zvyšují Agilitu průmysl. podnikových ERP systémů. In: Proc. of Systems Integration 2009–17th Internat. Conference. The Prague University of Economics, Prague, 2009, Str: 156-164, ISBN:978-80-245-1534-2, (2009). [Burian, 2010] BURIAN P.: Podnikové informační systémy a počítání orientované na služby a na typ Cloud (Cloud Computing). In: Proc. of Systems Integrat. 2010–18th Internat. Conf. The Prague Univ. of Econom., Prague, 2010, Str. 158-165, Oeconomica, CD ROM, ISBN 978-80-245-1660-8, (2010). [Buyya, 2009] BUYYA R., YEO C. S., VENUGOPAL S., and others: Cloud computing and emerging IT platforms: Vision, hype, and reality for delivering computing as the 5th utility. Future Generat, Comp. Syst. 25, pp. 599-616, (2009), ELSEVIER, http://www.elsevier.com/locate/fgcs, 2009. [Cao, 2009] CAO B. Q., LI B., XIA Q. M.: A Service-Oriented Qos-Assured and Multi Agent Cloud Computing Architecture. M. G. Jaatun, G. Zhao, C. Rong (Editors.): CloudCom 2009, LNCS 5931, pp. 644–649, 2009, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2009. [Chituc, 2009] CHITUC C. M., RESTIVO F. J.: Challenges and Trends in Distributed Manufacturing Systems: Are wise engineering systems the ultimate answer? Second Internat. Symp. on Engineering Systems MIT, Cambridge, Massachusetts, June 1517, 2009. [DeLoach, 2001] DELOACH S. A.: Analysis and Design using MaSE and AgentTool. 12th Midwest Artif. Int. and Cognit. Sci. Conf. (MAICS 2001), Miami Univ., Oxford, Ohio Apr. 2001, http://llen.afit.af.mil/ai.publications/conference/MaSE-maics2001.pdf , (2007). [FIPA, 2011] FIPA (The Foundation for Intelligent Physical Agents): http://www.fipa.org, (2007). [Iglesias, 1998] IGLESIAS C., GARIJO M., GONZÁLEZ J., VELASCO J.: Anal. and Design of Multiagent Syst. using MAS – Common KaDS, in INTELLIG. AGENTS IV: Agent Tudor., Arch,, and Lang., Springer Verlag, Berlin, 1998. [INGENIAS, 2011] INGENIAS IDE: http://ingenias.sourceforge.net/, (2011). [Jack, 2007] Jack: http://www.agent-software.com.au, (2011). [JADE, 2007] JADE (Java Agent DEvelopment Framework): http://jade.tilab.com, (2011). [JADEX, 2007] JADEX: http://vsis-www.informatik.uni-hamburg.de/projects/jadex/, (2011). [Kong, 2009] KONG J., JUNG J. Y., PARK J.: Event-driven service coordination for business process integration in ubiquitous enterprises. Computers & Industrial Engineering, 57 (2009) pp. 14–26, Elsevier Ltd., 2009, http://www.elsevier.com/locate/caie. [Magenta, 2007] Magenta: http://www.magenta-technology.com, (2011). [Padgham, 2002] PADGHAM L., WINIKOFF M.: Prometheus: A Pragmatic Metodology for Engineering Intelligent Agents. In Proc. of the workshop on Agent- oriented methodologies at OOPSLA, 2002. 232



[Pokahr, 2011] POKAHR A., BRAUBACH L., LEPPIN R., WALCZAK A: Jadex Tool Guide. Rel. 2.0, Dec. Jadex Control Center (JCC) 2005, University of Hamburg, Germany, http://vsis-www.informatik.uni-hamburg.de/projects/jadex/, (2011). [Pokahr, 2010] POKAHR A., BRAUBACH L., WALCZAK A.: Jadex User Guide. Univ. of Hamb., Germ., 2005, http://vsis-www.informatik.uni-hamburg.de/projects/jadex/, (2010). [Rensburg, 2010] VAN RENSBURG J., J., VERMAAK H.: Process Control and Config. of a Reconfigurable Production System using a Multi-Agent Soft. Syst. Fac. of Engn., Information and Commun. Technol., School of Informat. and Commun. Technol., Central Univ., Bloemfontein, South Africa, 2010. [Sudeikat, 2007] SUDEIKAT J., BRAUBACH L.,. POKAHR A, Lamersdorf W.: Evaluation of Agent–Oriented Software Methodologies – Examin. of the Gap Between Modeling and Platform. Univ. of Appl. Sci. Hamb., Berliner, Germ., http://www.springerlink.com/index/DYLXWGA8XV9TUPHW.pdf, (2007). [Wooldridge, 2000] WOOLDRIDGE M., JENNINGS N., KINNY D.: The GAIA Methodol. for Agent-Oriented Analysis and Design. Journ. of Autonom. Agents and Multi-Agents Syst., Vol. 3(3), 2000


233

Flexibilní podnikové informační systémy s multiagentními systémy a prostředí počítání typu Cloud

Recommend Documents