Visualization of a multi-agent system

Abstract

Zurzeit werden Batch-Prozesse sehr häufig in der chemischen und pharmazeutischen Industrie eingesetzt. Durch die festgelegten Vorgaben im Ablauf haben sie aber nur sehr eingeschränkte Möglichkeiten um sich einem stetig ändernden Umfeld anzupassen. Der Einsatz von autonomen Agenten bietet hier eine neue Möglichkeit um Prozesse bei Veränderungen im Umfeld zu adaptieren und deren Vorgänge zu optimieren. Leider hat sich dieser neue Ansatz noch nicht durchgesetzt. Dies wird vor allem darauf zurückgeführt, dass die Steuerung komplexer Anlagen - durch autonome Agenten - für den Anwender schwer durchschaubar ist und dadurch das nötige Vertrauen in autonome Agenten noch nicht gewonnen werden konnte. Um ein Multi-Agentensystem jedoch verstehen zu können sollte der Anwender zum einen das Verhalten jedes einzelnen Agenten und zum anderen das Verhalten des Gesamtsystems überblicken können. Im Zuge dieser Magisterarbeit wurde eine Visualisierung entwickelt, welche das Verhalten und die Kommunikation eines Multi-Agentensystems für den Anwender verständlich grafisch wiedergibt. Das Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik (ACIN) nutzt Automationsagenten, um die physikalischen Komponenten einer Anlage zu steuern und die Batchprozesse zu optimieren. Ein Automationsagent, das Kernstück ihrer Architektur, agiert selbstständig basierend auf seinem Wissen, indem er Produktionsumfeld und -bedingungen analysiert und einen Schlussfolgerungsprozess auslöst. Diese Anlage wurde als Referenz herangezogen um die Funktionstauglichkeit der Visualisierung zu testen und soll im weiteren gemeinsam mit der Visualisierung dazu dienen, um Studenten Multi-Agentensysteme näher zu bringen.

Current batch process systems have a limited capability concerning agile adaptation in a dynamic environment. Distributed intelligent control systems based on agent technologies are seen as a promising approach to handle the dynamics in large complex systems. However, although seen as a promising approach, its wide application in industry is still missing. Lack of trust in the idea of delegating tasks to autonomous agents is recognized as one of the main reasons for this. This master thesis presents a visualization tool for an agent-based batch process system able to offer the human user the complete overview in the agents activities as well as a possibility to supervise its actions through an adequate Human Machine Interface. The visualization is also compatible with the standard ISA-88. The system is currently being tested and evaluated in the Odo Struger Laboratory at the Automation and Control Institute.