Nesta seção são apresentadas aplicações gerais com agentes móveis presentes na literatura.
2.4.1 Migração de Agentes em Sistema Multimodal
Sistemas Multimodais de Informação (MIS, Multimodal Information System) auxiliam clientes a tomarem boas decisões enquanto navegam. [Zgaya 2008] apresenta uma estratégia de migração de agentes móveis para satisfazer as requisições de clientes em uma rede para um sistema multimodal de informações.
O objetivo principal é obter a satisfação do usuário em termos de custo e tempo de resposta. É proposta ainda uma otimização em dois níveis. O primeiro é otimizar o número de agentes móveis (AM) necessários para explorar a rede multimodal (RM). É feita uma divisão entre rota inicial e final para deduzir as requisições simultâneas. O segundo é otimizar a seleção dos nodos para os AM e assim gerar as respostas baseado no custo total e tempo de resposta global.
O problema pode ser descrito como a atribuição de um plano de trabalho para cada AM na RM, representado pelos nodos que ele precisa visitar. Depois esses nodos são divididos em subgrupos de tarefas. Uma tarefa corresponde a uma sub-requisição que pertence a um ou mais usuários. Um usuário será satisfeito se for respondido rapidamente e com um custo razoável.
Tabela 2.1. Tabela Nodo x Tarefa S1 S2 S3 S4 T1 (0, 0, 0) (2, 5, 3) (4, 3, 3) (2, 5, 3) T2 (2, 4, 5) (1, 5, 2) (4, 5, 1) (3, 8, 3) T3 (1, 7, 3) (0, 0, 0) (2, 5, 3) (4, 2, 2) T4 (3, 2, 1) (0, 0, 0) (0, 0, 0) (0, 0, 0) T5 (2, 3, 1) (1, 1, 3) (4, 5, 2) (4, 5, 3)
Uma tabela Nodo x Tarefa é pré-definida através da coleta de dados e possui uma relação de tempo de processamento, custo da informação a coletar e tamanho dos dados. Sendo assim, uma mesma tarefa pode ser executada em diferentes nodos, com custo e tempos diferentes. Um exemplo desta relação pode ser visto na Tabela 2.1.
Para resolver o problema é proposta uma coordenação entre 5 tipos de agentes:
• IA – agentes de interface. Interagem com os usuários;
• IdA – agentes identificadores. Responsáveis em quebrar as requisições em sub-requisições;
• SA – agentes agendadores. Como vários nodos podem conter o mesmo serviço, cabe ao SA minimizar o custo e tempo total das missões ao assinalar os nodos;
• CA – agentes coletores. É o AM que efetivamente recuperará a informação distribuída;
• FA – agentes de fusão. Estes agentes organizam os dados coletados para responder às requisições simultâneas.
De posse dos agentes, podemos detalhar a solução de 2 níveis. O primeiro é a obtenção do número mínimo de CA com um plano de trabalho para explorar a RM, de forma a minimizar o tempo total, levando em consideração a latência da rede.
Para se obter um plano de trabalho com custo efetivo, presume-se que existe um módulo de monitoramento da rede informando sobre a latência da rede, tráfego, gargalos, falhas, etc.
Fica claro que o melhor tempo de computação é obtido enviando- se um AM para cada nodo, porém o objetivo é manter o melhor tempo de computação total, particionando os nodos, minimizando assim o número de AM. Em cada partição será aplicado um algoritmo clássico de TSP (Problema do Caixeiro Viajante) para otimizar as rotas.
Apesar da formulação do problema de migração em uma RM, diferentemente de [Baek 2001], esta solução não se preocupa com o custo da informação. Dessa forma a tabela Nodo x Tarefa pode ser reescrita com relações de Tempo de Processamento e Tamanho dos Dados, apenas.
No futuro se espera uma maior cooperação entre os diferentes agentes do sistema, a fim de melhorar o desempenho computando as requisições simultâneas que possuam similaridades.
2.4.2 Agentes Móveis para Monitoramento de Ambientes
Monitoramento de ambientes pode ser uma tarefa desafiadora. Por um lado, a frequência de atualização de dados pode ser muito alta. Por outro, a informação pode não estar disponível do ponto de vista de um computador centralizado.
Uma abordagem de monitoramento usando agentes móveis (AM), deadlines para coordenar os agentes e assim mantendo os dados tão
atualizados quanto possível já foi apresentada anteriormente [Ilarri 2008]. Foram realizados experimentos em ambientes reais e com sucesso.
Foi utilizada uma abordagem do tipo dividir e conquistar. Um agente raiz serve como interface para o usuário. O ambiente é então dividido em níveis (pode haver um único), onde vários agentes auxiliares atuam visitando os nodos, filtrando as informações e minimizando assim a comunicação e o tráfego de rede.
Na Figura 2.3 é apresentada esta arquitetura em níveis (camadas) e exemplificado o sentido de comunicação dos dados.
Figura 2.3. Arquitetura em Níveis [Ilarri 2008]
Um exemplo real desse tipo de aplicação é a detecção de aparelhos com Bluetooth em um campus universitário. Como um aparelho desses só pode ser percebido por um computador próximo e habilitado com Bluetooth, uma abordagem centralizada é impossível e uma solução distribuída é exigida.
A proposta de solução em camadas exigiria uma central para os usuários, depois uma segunda camada em cada prédio do campus e novas camadas para cada andar e sala de todos os prédios. Como os aparelhos são móveis e podem ser ligados e desligados a qualquer momento, a atualização dos dados precisa ser constante. Além disso, o momento da captura das informações precisa obedecer a uma janela de intervalo de tempo para simular uma “fotografia” (snapshot) real do ambiente.
As principais vantagens do uso de agentes para o monitoramento de ambientes são [Ilarri 2008]:
• A simplicidade da arquitetura. Não é preciso manter um registro global de todos os computadores envolvidos;
• Agentes estáticos causam overhead desnecessário, além da necessidade de configuração adicional sempre que um novo computador (nodo) for inserido na rede. Agentes móveis só precisam de uma plataforma AM disponível;
• A facilidade de incluir novas funcionalidades no monitoramento. É tão simples quanto criar um novo tipo de agente monitor, sem a necessidade de mexer nos computadores da rede;
• Com a mobilidade acontecendo próximo dos sensores, há uma consequente diminuição do tráfego e latência da rede;
• O desempenho dos AM é bom se comparado com os monitores tradicionais do tipo cliente/servidor.
Em ambientes dinâmicos, os AM precisam atualizar os dados com certa frequência. Além disso, o uso de diferentes AM exige que exista certa correlação de tempo na leitura dos dados, ou seja, é preciso sincronizar as tarefas dos agentes. Para isso, os agentes trabalham com deadlines. Os agentes informam para os seus coordenadores não só os dados, mas também a medida de qualidade dos dados. Existem dois indicadores de qualidade: o percentual de dados atualizados e a idade média dos dados. Em um cenário ideal, os dados estariam 100% atualizados. Sendo assim, não basta cumprir os deadlines. É preciso manter a qualidade dos dados num nível aceitável (por exemplo, acima de 80% com um delay mínimo).
Uma das técnicas utilizadas para atualização dos dados é atrasar a leitura dos dados para diminuir o gap da incerteza. O gap de incerteza é o tempo passado entre a leitura de um agente X depois da leitura de um agente Y. Atrasando as leituras é possível minimizar esse gap.
O deadline dos AM pode ser absoluto ou relativo. O deadline absoluto é a medida de tempo na qual ele deve retornar a resposta para seu coordenador. O agente raiz não possui um coordenador e, portanto, seu deadline absoluto é a frequência exigida pelo usuário. Os agentes auxiliares atrasarão ao máximo suas leituras na tentativa de diminuir o gap de incerteza e obter uma fotografia (snapshot) do ambiente numa janela de intervalo aceitável. Os deadlines relativos são utilizados para garantir a sincronia mesmo que os relógios dos computadores não estejam sincronizados.
2.4.3 Algoritmo de Roteamento para Agentes Móveis
Um algoritmo de roteamento de agentes móveis que considera o custo dos enlaces pode ser encontrado na literatura [Qu & Shen 2005]. Para auxiliar na tomada de decisão do agente, existe uma distribuição de probabilidade para o agente móvel selecionar um dos nodos vizinhos e mover-se até ele. O custo do enlace entre dois nodos é definido com base nas informações de tráfego conhecidas e na distribuição de probabilidade encontrada.
Com relação à forma como é definido o itinerário, vários agentes partem em busca do melhor itinerário, voltam ao nodo origem (servidor), e então é selecionado o melhor itinerário, sendo que apenas um agente sai novamente para cumprir sua missão e este já conhece seu itinerário.
Foi apresentado um estudo teórico, portanto não foi definida uma arquitetura que possa ser apresentada graficamente. O objetivo era demonstrar a viabilidade de um algoritmo de roteamento baseado no tráfego de rede.