Ciljno-orijentirani programski agenti za pružanjetelekomunikacijskih usluga

Krešimir JurasovicZavod za telekomunikacije, Fakultet elektrotehnike i racunarstva, Sveucilište u Zagrebu

kresimir.jurasovic@fer.hr

Sažetak— Uvodenje nove generacije mreže u poslovne sus-tave telekomunikacijskih operatora dovesti ce do transformacijetelekomunikacijskog tržišta ali i samih operatora i korišteneinfrastrukture. Operatorima ce omoguciti brži i efikasniji razvojnovih inovativnih usluga, prilagodenih korisniku, a korisniku per-sonalizaciju usluga. Zbog navedenog operatori, ce morati razvitinove mehanizme koji ce im omoguciti automatizaciju postupkapružanja usluga u mreži te kasniju prilagodbu i rekonfiguracijuprilikom promjene stanja u mreži. U ovom radu identificirati cuprobleme s kojima ce se susretati operatori prilikom uvodenjanove generacije mreže te predstaviti agentsku tehnologiju snaglaskom ns ciljno-orijentirane programske agente.

I. UVOD

Druga generacija (2G) pokretnih telekomunikacijskih sus-tava predstavljala je velik uspjeh, kako za operatore tako iza korisnike, zbog svoje tehnološke naprednosti i usluga kojeje pružila korisnicima. Ipak sa svoje tehnološke strane ovatehnologija ima svoje nedostatke [1]. Logika usluge smještenaje blizu mrežnih cvorova i usko je povezana s njima. Noveusluge razvijali su mrežni operatori za svoje korisnike iliproizvodaci pokretnih uredaja, a postupak pružanja uslugaodnosno implementacija nove usluge u mreži odvijala serucno. Zbog toga je vrijeme razvoja nove usluge (engl. time-to-market) kao i cijena uvodenja iste bila velika. Posljedicatoga je ogranicen broj usluga koje su ponudene korisnicima.

Dolazak trece generacije pokretnih telekomunikacijskih sus-tava (3G) nije doveo do jednakog uspjeha kao pojavom 2Gmreže. Jedan od razloga je cinjenica da se poslovni modelnije znacajno promijenio prilikom prelaska s 2G na 3G mrežu[2]. Iako su mrežni operatori ponudili svojim korisnicimabrži pristup Internetu i njegovim resursima nedostatak ino-vativnih usluga, zbog kojih bi korisnici masovno prešli na3G mrežu, doveo je do smanjenog interesa korisnika. Svenavedeno dovelo je do smanjenog profita mrežnih operatorakoji su uložili znatna sredstva u razvoj i implementaciju 3Gmreže. Do smanjenja profita doveo je i trend deregulacijetelekomunikacijskog tržišta u svijetu koji je omogucio pojavlji-vanje drugih mrežnih operatora i pružatelja usluga na tržištu.Povecana konkurencija na tržištu rezultirala je smanjenjemcijena telekomunikacijskih usluga. Kako bi povecali svojukonkurentnost na tržištu mrežni operatori moraju implementi-rati nove tehnologije u svojem poslovanju koje bi omogucilefleksibilnije i dinamicnije pružanje novih usluga njihovimkorisnicima.

Uvodenje nove generacije mreže (engl. Next GenerationNetwork), kao prijedloga nove arhitekture telekomunikacijske

mreže, omoguciti ce interoperabilnost izmedu razlicitih pro-tokola, mreža i terminala te razvoj i pružanje novih uslugakoje ce nastati iz konvergencije Interneta i tradicionalnihtelekomunikacijskih usluga. U narednom poglavlju objasniticu novu generaciju mreže kao i probleme s kojima ce sesusretati pružatelji usluga pri implementaciji iste.

II. NOVA GENERACIJA MREŽE

Za razliku od 2G i 3G mreže u kojoj je naglasak biona razvoju tehnologije, u novoj generaciji mreže naglasakje stavljen na razvoj usluga [3]. Prilikom razvoja usluga,pružatelji usluga moraju voditi racuna o potrebama korisnikakoji traže nove višemedijske usluge kod kojih ce korisnikmoci medudjelovati s uslugom. Usluge moraju biti prilagodenekorisnikovim željama [4] i potrebama kao i terminalu i pristup-noj mreži s kojih korisnik pristupa usluzi. Inteligencija mrežemorala bi omoguciti prezentaciju samo sadržaja koje korisnikazanimaju, a pokretljivost usluge da istu uslugu može koristitii na drugim terminalima koje korisnik eventualno posjeduje.

Slika 1 prikazuje novi lanac vrijednosti na telekomunikaci-jskom tržištu u novoj generaciji mreže koji se sastoji od cetirientiteta [5], koja se cesto nazivaju pružatelji usluga s dodanomvrijednošcu (engl. Value-Added Service Providers - VASPs)[6]. Pružatelji sadržaja predstavljaju poslovne subjekte cijije zadatak ponuditi sve potrebne komponente potrebne prirazvoju nove usluge, a mogu biti:

• Pružatelji informacija koji nude informacije koje se moguponuditi korisniku u audio, video ili podatkovnom obliku.Format u kojem se informacije prezentiraju mora uzimatiu obzir karakteristike terminala koje korisnik trenutnokoristi,

• Razvijatelji klijentskih aplikacija razvijaju aplikacije kojese zatim mogu instalirati na korisnicke terminale i koris-titi za prezentiranje informacija dobivenih od pružateljainformacija,

• Razvijatelji poslužiteljskih aplikacija razvijaju poslovneaplikacije koje se moraju instalirati na poslužiteljimapružatelja usluga, a koriste ih klijentske aplikacije na ko-risnickim terminalima ili mrežne komponente i aplikacije.

Pružatelji usluga kombiniraju informacije i aplikacijeproizvedene od strane pružatelja sadržaja u usluge koje semogu ponuditi korisnicima. Prije nego se usluge mogu ponu-diti korisnicima, aplikacije potrebne za rad usluge moraju seinstalirati na poslužitelje koji mogu biti sastavni dio uslugakoje pruža pružatelj usluga, ali se mogu koristiti i resursi

Pružatelji sadržaja

Pružatelji usluga

Pružatelji mrežne infrastrukture

GSM UMTS WIMAX Wi

Korisnički terminali

Razvijatelj

poslužiteljskih

aplikacija

Razvijatelj

klijentskih

aplikacija

Pružatelji sadržaja

Pružatelji usluga

Pružatelji mrežne infrastrukture

Wi-Fi Bluetooth

Korisnički terminali

Smjer stva

ranja i isp

oruke

uslug

e

Razvijatelj

klijentskih

aplikacija

Pružatelji

informacija

Slika 1. Lanac vrijednosti na telekomunikacijskom tržištu

drugih pružatelja usluga. Osim samog postupka instaliranjapotrebno je i konfigurirati mrežnu infrastrukturu kako bi sekorisnicima osigurao pristup usluzi. Pružatelji mrežne infras-trukture osiguravaju prijenosni medij preko kojeg korisnicimogu pristupiti usluzi ovisno o vrsti terminala kojega koriste.Važno je naglasiti da pojedini poslovni entiteti mogu preuzetiviše uloga iz navedenoga modela vrijednosti, ali za uspjehu novonastaloj situaciji na telekomunikacijskom tržištu moratice kombinirati dijelove svojega poslovanja s drugim poslovnimentitetima.

Novu generaciju mreže obilježiti ce i heterogenost terminalakao i heterogenost mreže. Heterogenost terminala odnosi sena terminale koji se razlikuju po svojoj velicini, potrošnjienergije, kolicini memorije, procesnoj snazi kao i vrsti pris-tupne mreže koju koriste. Ovisno o vrsti terminala kojekoriste, korisnicima ce se morati ponuditi razlicite verzijeusluga koje ce biti optimizirane i konfigurirane za njihovspecifican terminal. Sadržaj koji se korisnicima nudi morati cese prilagoditi mogucnostima terminala kako bi se optimiziralaprezentacija sadržaja korisnicima. Heterogenost mreže odnosise na razlicitosti izmedu bežicnih mreža koje se razlikujuovisno o velicini podrucja koja pokrivaju, brzini prijenosapodataka, latenciji kao i vjerojatnosti gubitka informacija.Usluge koje se nude korisnicima morati ce uzeti u obzir iparametre same mreže.

Uzevši u obzir promjene koje donosi nova generacija mreže,današnji telekomunikacijski operatori morati ce izmijeniti svojposlovni model kako bi se prilagodili tržištu. U clanku [7]prikazana je nova uloga i poslovni model telekomunikacijskihoperatora u novoj generaciji mreže. Model predvida da ce

za uspješnu transformaciju biti potrebna ulaganja u noveinovativne usluge, integraciju trenutnog poslovnog podrucjas drugim ne telekomunikacijskim podrucjima, tehnološka ino-vativnost te suradnja s drugim tvrtkama iz razlicitih industrija.

A. Problemi uvodenja nove generacije mreže

Za uspješno uvodenje nove generacije mreže biti cepotrebno izmijeniti trenutnu arhitekturu telekomunikacijskemreže kako bi se omogucio jednostavniji pristup infrastrukturii pojednostavnio postupak pružanja usluga. Tri kljucne osobinesvakog sustava pružanja usluga su automatizacija, sposobnostprilagodbe i rekonfiguracije. Zbog sve vece diversifikacijeusluga, mreže te korisnickih terminala nastala je potreba zaautomatizacijom postupka pružanja usluga kako bi se smanjilitroškovi i vrijeme uvodenja nove usluge. Jedan od aspekata ko-jeg treba automatizirati je i postupak instalacije i konfiguracijenove usluge u mreži. U postupku instalacije nove usluge morase voditi racuna o tehnologiji korištenoj u razvoju usluge, vrstiusluge (o cemu ovise karakteristike ciljanog cvora na kojemželimo instalirati potreban softver) kao i cijeni i iskorištenostisamoga cvora. Istraživanja korisnika [3] su pokazala da izuzevmalog broja tehnološki osviještenih korisnika vecina korisnikane želi koristiti usluge kod kojih oni osobno moraju instaliratii konfigurirati uslugu te osvježavati softvere kada se razvijunove verzije istog. Zbog toga je potrebno automatizirati isam postupak pružanja usluga na korisnickim terminalima.Sposobnost prilagodbe definirana je kao sposobnost sustava dase prilagodi potrebama korisnika i trenutnom stanju mreže [8],a kao posljedicu prilagodbe u odredenim okolnostima biti cepotrebna i rekonfiguracija elemenata koji se koriste u postupkupružanja usluga.

Kako bi omogucio korisnicima pristup usluzi pružateljimrežne infrastrukture i usluga morati ce omoguciti pristupsvojim elementima drugim sudionicima na tržištu. Pristupelementima koristiti ce se kako bi drugi pružatelji uslugamogli definirati parametre novih usluga, zatražiti njihovu in-stalaciju na mrežnim elementima, njihovu prilagodbu i rekon-figuraciju te nadzor rada usluge [9]. Pružatelji usluga neceimati izravan pristup mrežnim elementima vec ce on bitiostvaren koristeci standardizirana sucelja koja ce definiratifunkcionalnosti mreže. Postupak pružanja usluge kao i ele-menti koji se koriste moraju biti skriveni od pružatelja usluga.Korištenjem navedenog nacela omogucuje se interoperabilnostizmedu poslovnih sustava pružatelja usluga, ali i tehnologijajer pružatelj mrežne infrastrukture može dodavati nove ele-mente u svoju mrežu te nove postupke pružanja usluga bezpotrebe za promjenom poslovnog sustava drugih pružateljausluga.

Uzevši u obzir sve probleme s kojima ce se susretatipružatelji telekomunikacijskih usluga pri uvodenju nove gen-eracije mreže potreba za tehnologijom s kojom bi se isti mogliriješiti je sve veca. U nastavku clanka opisati cu agentskutehnologiju s naglaskom na model uvjerenja, želja i namjeracije karakteristike omogucuju razvoj naprednih rješenja upostupku pružanja usluga.

III. PROGRAMSKI AGENTI

Iako još ne postoji ustolicena definicija programskog agentavecina znanstvenika podržava Woolridgeovu definiciju [10]prema kojoj se agenti mogu podijeliti na slabu i snažnupredodžbu agenta prema slici 2. Slaba predodžba agenataobuhvaca sklopovske i programske agente koji imaju sljedecaobilježja:

• Samostalnost: Agent ima sposobnost da izvršava op-eracije samostalno bez potrebe za intervencijom korisnikakoji ga koristi. Ovo svojstvo zahtijeva od agenta posje-dovanje mehanizama koji ce mu omoguciti samostalnodohvacanje svih potrebnih informacija o okruženju ukojem se nalazi. Ovisno o dobivenim informacijamaagent izvršava pripadajuce operacije. U slucaju greškemehanizmi moraju omoguciti nastavak rada agenta,

• Društvenost: Iako postoje situacije kod kojih agent možeizvoditi operacije samostalno, s povecanjem komplek-snosti operacija koje agent izvodi, ove situacije postajusve rjede. Zbog toga agent mora posjedovati meha-nizme koji mu omogucuju da koordinira svoje operacijes drugim agentima u svojem okruženju. Koordinacijaomogucuje efikasnije izvodenje agentovih operacija ismanjuje kompleksnost samog agenta jer se funkcional-nosti sustava mogu podijeliti na veci broj agenta, gdje jesvaki agent zadužen za dio funkcionalnosti. Kooperacija[11] je oblik koordinacije izmedu ne antagonistickihagenata dok je pregovaranje koordinacija izmedu kompet-itivnih agenata. Obilježje društvenosti agenta ostvarenaje korištenjem komunikacijskih protokola, koji definirajuformat poruke koja se šalje izmedu agenata, interakcijskihprotokola, koji definiraju protokole koje se koriste prikomunikaciji agenata, i ontologija. Ontologija definiraformalnu, explicitnu specifikaciju zajednickih pojmova teomogucuje razumijevanje izmedu agenata [12],

• Reaktivnost: Reaktivni agenti ne posjeduju interni modelkoji im omogucava da predvide buduce stanje okoline vecreagiraju iskljucivo na temelju sadašnjeg znanja i skupaakcija koje poznaju. Oni reagiraju na utjecaje iz okolines akcijom predvidenom za trenutno stanje okoline i vrstuutjecaja. Ovaj tip agenta je implementacijski jednostavnijii brži ali im je velik nedostatak manjak prilagodljivosti.U slucajevima da se dogode utjecaji koji nisu unaprijedpredvideni agent nece biti sposoban reagirati na takavutjecaj ili ce reagirati na ne adekvatan nacin,

• Proaktivnost: Za razliku od reaktivnih agenata, koji samoreagiraju na utjecaje iz okoline, proaktivni agenti posje-duju mehanizme koji im omogucuju da utjecu na okolinumijenjajuci pritom njeno stanje. Pri tome iskazuju ciljnoorijentirano ponašanje odnosno svaki agent ima jedan ilinekoliko ciljeva. U situacijama kada stanje okoline nije uskladu s njegovim ciljevima, agent utjece na okolinu dokne ostvari zadani cilj.

U podrucju umjetne inteligencije (engl. Artificial Intelligence- AI) vrlo cesto je zastupljena jaka predodžba agenta koja,osim što obuhvaca vec navedena svojstva slabe predodžbe

agenta, posjeduje i koncepte koji se inace primjenjuju naljude. Takvi agenti poprimaju ljudske karakteristike kao štosu emocije ili koriste psihološke osobine ljudi (BDI agenti).Agenti posjeduju i sljedeca svojstva:

• Pokretljivost: Softverski agent može migrirati s jednogmrežnog cvora na drugi. Svaki pokretni agent sastoji seod tri komponente: programski kod koji sadrži logikuagenta, podataka odnosno internih atributa koji pred-stavljaju znanje koje agent posjeduje i stanje izvodenja.Ovisno o nacinu prenošenja stanja izvodenja prilikommigracije razlikujemo jaku i slabu migraciju. Kod jakemigracije, nakon migracije, agent nastavlja izvodenjesljedece instrukcije dok se kod slabe migracije ne prenosistanje izvodenja. Zbog toga je potrebno implementi-rati agenta koristeci nacelo konacnih automata. Prilikommigracije potrebno je premjestiti sve tri komponentes jednog cvora na drugi. Najcešca primjena pokretnihagenata [13] je kod distribuiranih sustava jer omogucujeudaljeno procesiranje i dohvat podataka. Agent umjestoda sve potrebne podatke prenosi preko mreže (kao kodklijent server paradigme) ima mogucnost migriracije naudaljene cvorove gdje dohvati i obradi podatke ili izvedepotrebne operacije na cvoru, Agent po potrebi migrira naneki drugi cvor te se nakon završetka operacije vrati napocetni cvor gdje korisniku prezentira rezultate izvodenje[14],

• Racionalnost: Definira da ako agent ima skup ciljeva,od kojih je samo jedan aktivan, on nece izvoditi akcijekoje bi mogle biti u suprotnosti s njegovim trenutnimciljevima. Racionalan agent uvijek mora izvoditi akcijekoje bi u konacnici maksimizirale ocekivani rezultat pritome koristeci svoje znanje o trenutnom i buducem stanjuokoline [15],

• Dobronamjernost: agentovi ciljevi ne smiju biti medu-sobno konfliktni ako se od agenta želi da maksimiziraocekivani rezultat.

Agent

Slaba predodžba

Samostalnost Društvenost Reaktivnost Proaktivnost

Jaka predodžba

Emocionalni BDI

Pokretljivost

Racionalnost

Dobronamjernost

Agenti

poprimaju

ljudske

karakteristike

Slika 2. Obilježja programskih agenata

Pod pojmom inteligentan agent smatra se softverski agentkoji posjeduje svojstva slabe predodžbe agenta, a sposobanje autonomno izvršavati ciljeve koji su mu zadani. Kako biostvario zadane ciljeve inteligentni agenti vrlo cesto posje-duju sposobnost ucenja, koja mu omogucuje da na temeljuprijašnjih rezultata spozna kako popraviti svoje reakcije ubuducnost odnosno da se prilagodi promjenama u svojojokolini, te sposobnost planiranja koja mu omogucuje da natemelju znanja o okolinu i mehanizama koje posjeduje razvijeplan kako što efikasnije ostvariti zadani cilj [16] .

U kompleksnijim sustavima agenti se organiziraju u više-agentski sustav. JADE agentska platforma [17], [18] jetrenutno najrazvijenija agentska platforma koja osiguravaokruženje za razvoj i izvodenje više-agentskih sustava. Plat-forma je kompatibilna s FIPA specifikacijama. FIPA (engl.Foundation for Intelligent Physical Agents) [19] je medunaro-dna organizacija zadužena za definiranje standarda u podrucjuagentskih tehnologija.

IV. BDI AGENTI

U podrucju umjetne inteligencije, u zadnjih nekoliko desetl-jeca, znanstvena istraživanja su dovela do razvoja tehnologijai metoda cija je uloga omogucavanje razvoja inteligentnihagenata. Ovi agenti bili bi u stanju samostalno izvršavatioperacije bez potrebe za interakcijom s njegovim vlasnikom.Cilj istraživanja je razvoj agenta koji bi bio u stanju zamijenitiljude u izvršavanju poslova. Kao najbolji primjer inteligencijeznanstvenici uzimaju ljudska bica te oponašajuci covjekovnacin razmišljanja pokušavaju razviti agenta koji koristi istanacela. Iako je zamišljena kao paradigma za razvoj inteligent-nih agenata, zbog flexibilnost i dinamicnosti programskihokvira koji ga implementiraju, BDI agenti koriste se i zaizvedbu simulacija, poslovnih i telekomunikacijskih aplikacijate automatizaciju postupaka koje inace obavlja osoblje utvrtkama [20].

Korijeni BDI paradigme potjecu iz filozofije i iz djelaBratmana [21]. Autor je u svojem djelu s filozofskog stajalištaanalizirao kontradikcije namjera orijentiranih prema buducimdogadajima te je identificirao tri komponente: uvjerenja (engl.belief ), želje (engl. desires) i namjere (engl. intentions).Uvjerenje je informacijska komponenta u kojoj agent pohran-juje znanje koje posjeduje o okolini u kojoj djeluje. Znanje semože stjeci primanjem informacija od okoline, a kod agenatakoji posjeduju mehanizme ucenja i predvidanjem ponašanjaokoline. Prva komponenta važna je za reaktivne agente dokje druga komponenta prisutna kod proaktivnih agenata. Nacinpohranjivanja znanja ovisi o domeni primjene agenta odnosnoimplementaciji BDI agentskog sustava. Druga komponenta,koja se vrlo cesto naziva i motivacijskom komponentom, suželje. Svaki agent ima odreden skup operacija koje možeizvršiti ovisno o svojem internom stanju te stanju okoline.Zadnja komponenta jednog BDI sustava su namjere. Dok željepredstavljaju skup svih operacija koje agent može izvršiti nam-jere predstavljaju dio tih operacija koje se trenutno izvršavaju."Namjera je želja s obvezom" je izraz koji je autor u clanku[22] iskoristio za opis namjera jer ako agent odluci izvršiti

neku od operacija on preuzima i obvezu završetka te operacije.Namjere utjecu na izvršavanje agenta [23] ogranicavanjemdaljnjeg izbora namjera jer dvije namjere, koje se trenutnoizvršavaju, ne smiju biti medusobno konfliktne. Jednom za-poceto izvršavanje namjere završava samo u slucaju uspješnogzavršetka, ne mogucnosti daljnjeg izvršavanja namjere ili akoagent odluci da daljnje izvršavanje nema smisla. Namjereutjecu i na izvršavanje agenata jer agent pretpostavlja da cese izabrane namjere uspješno izvršiti pa svoje daljnje akcijetemelji na tom uvjerenju. Ako agent ne uspije uspješno završitinamjeru jednim skupom akcija obvezan je izabrati neki drugiskup.

Na temelju djela Bratmana te autora u clanku [24] razvijenje prvi BDI agentski sustav nazvan Procedural ReasoningSystems (PRS) [25]. PRS je definirao jezgru agenta odnosnoosnovno nacelo rada prevoditelja (engl. interpreter) ciji jezadatak upravljanje radom BDI agentskog sustava. Slika 3prikazuje korake izvodenja prevoditelja. Svaki agent posje-duje komunikaciji sustav ciji je zadatak primanje informacijaod okoline u kojoj agent djeluje. Nakon primitka informa-cija iz okoline, funkcija revizije uvjerenja analizira priml-jenu informaciju te generira izmijenjeni skup uvjerenja. Ovajskup nastaje dodavanjem, izmjenom ili brisanjem uvjerenja izbaze agentovih uvjerenja ovisno o primljenim informacijama.Sljedeci korak u radu prevoditelja je funkcija generiranjaopcija. Prevoditelj analizira svoj skup uvjerenja te želje koje

Funkcija

revizije

uvjerenja

Skup

uvjerenja

Funkcija

generiranje

opcija

Skup

želja

Funkcija

filtriranja

Skup

namjera

Izvršavanje

Primanje informacija

Slanje informacija

okolini

Slika 3. Koraci izvodenja prevoditelja

posjeduje te izdvaja skup želja ciji su uvjeti za izvršavanjeispunjeni. Funkcija filtriranja zatim analizira skup uvjerenja,želja i namjera te odabire konzistentan skup želja koje se zatimdodaju u skup agentovih namjera. Zadnji korak izvršavanjaprevoditelja je izvršavanje agentovih namjera.

Funkcija generiranja opcija i filtriranja dio su procesa koji senaziva prosudivanje (engl. deliberation). Ovaj proces iz skupaagentovih želja, a na temelju agentovih uvjerenja, odredujekoje ce namjere agent dalje izvršavati te koje ce akcijepri tome koristiti. Ispravna implementacija ovog procesa uBDI agentskom sustavu od kljucne je važnosti jer procesprosudivanja zauzima procesorsko vrijeme koje agent koristi iza izvršavanje namjera. U dinamicnim sustavima zbog loše im-plementacije procesa prosudivanja mogu se dogoditi situacijeda agent više vremena troši na proces prosudivanja nego naizvršavanje namjera. Autor u clanku [24] definira tri vrsteagenata ovisno o definiranom procesu prosudivanja i okolini ukojem djeluju: slijepo odan (engl. blindly-committed), otvoren(engl. open-minded) i jednostruko orijentiran (engl. single-minded) agent. Slijepo odan agent, nakon odredivanja skupanamjera, ustraje u svojim namjerama sve dok ih ne ostvari bezobzira na promjene u okolinu. Ova vrsta agenta je pogodnaza ne dinamicne okoline s slabim intenzitetom promjene.Otvoren agent je pogodan za vrlo dinamicne okoline jeromogucuje stalnu analizu stanja okoline te brzu prilagodbusvojih namjera novim okolnostima. Kombiniranjem otvorenogi slijepo odanog agenta nastao je jednostruko orijentiran agent.

Osim što je definirao model prevoditelja, PRS je definirao imodel osnove arhitekture BDI agentskog sustava. Ovaj model,kao i prije definirani model prevoditelja, nadogradivan je unovijim izvedbama BDI agentskih sustava (kao što su JACK

Primanje informacija

Baza ciljeva Baza uvjerenja

Biblioteka planovaBaza namjera

Prevoditelj

Slanje informacija

Baza uvjerenja

Biblioteka planova

Slika 4. Model osnovne arhitekture BDI agentskog sustava

[26], JADEX [27], dMARS [28]) ali je osnovno nacelo radaostalo nepromijenjeno. Slika 4 prikazuje osnovnu arhitekturuBDI agentskog sustava. Osim prevoditelja te baze uvjerenja inamjera uvedena su još dva dodatna elementa: baza ciljeva ibiblioteka planova.

Cilj je po svojoj funkcionalnosti vrlo slican pojmu želje. Ondefinira operacije koje je agent sposoban izvoditi. Agentoveželje predstavljaju podskup agentovih ciljeva. Svaki cilj imaodreden broj preduvjeta koji definiraju vrijednosti uvjerenja uagentu. Kada okolina postigne definirane vrijednost cilj imauvjete za svoje stvaranje. Agentski sustav tada stvara cilj idodaje ga u skup želja agenta. U svrhu povecanja efikasnosti ifleksibilnosti stvoreno je nekoliko vrsta ciljeva. Svaka vrstacilja sastoji se od parametara koji definiraju kada se ciljstvara, izvodi te kada njegovo izvodenja završava. Time jeomogucena lakša prilagodba operacijama koje agent izvodi.Tablica I definira vrste ciljeva koji su uvedeni u najrazvijenijimimplementacijama BDI agentskih sustava [29].

TABLICA IVRSTE CILJEVA

KAOS Gaia JACK PRS JAM JadexAchieveMaintain

CeaseAvoid

OptimizeTest

QueryPerformPreserve

Definirani ciljevi su:

• Achieve vrsta cilja koristi se kada želimo postici odredenostanje okoline. Cilj definira dva dodatna parametra. Prvije krajni uvjet koji definira željeno završno stanje oko-line. Kada se postigne to stanje smatra se da je ciljzavršen. Drugi uvjet je uvjet neuspjeha. On definira kadase smatra da agent nije u mogucnosti završiti taj cilj.Razlog neuspjeha može biti greška u pristupu resursima,drugim agentima ili greška u samom agentu. Suprotnufunkcionalnost od achieve cilja definiran je cease vrstomcilja,

• Cilj kojem je uloga održavanje stanja okoline uodredenim granicama naziva se maintain. Dva dodatnaparametra su definirana maintain ciljem. Prvi je uvjetodržavanja koji definira stanje okoline koje treba održa-vati. Drugi uvjet je krajni uvjet koji definira kada agentprestaje održavati stanje okoline. Suprotnu funkcionalnostod maintain cilja ima avoid. Slicnu funkcionalnost imai preserve cilj s razlikom da njegovo izvodenje prestajekada se uvjet održavanja prekrši,

• Query cilj se koristi za dohvat informacija potrebnihagentu. Pokretanjem ovog cilja pokrece se dohvat po-datka. Dodatni krajni uvjet definira da li je dohvacenapotrebna informacija. Kada agent zakljuci da su svipotrebni podaci prikupljeni, cilj završava,

• Cilj koji omogucuje agentu optimiziranje svojih buducihakcija naziva se optimize. Svaki agent posjeduje skup cil-jeva koje može izvoditi. Krajni rezultat svakog od ciljevapovezan je s faktorom vrijednosti za agenta. Zadatak ovogcilja je da prije nego što se ciljevi izvrše provjeri koji odnjih rezultira maksimalnim faktorom vrijednosti za agentate pokrene iskljucivo njegovo izvršavanje [30],

• Perform cilj definira akcije koje se mogu izvoditi ciklicki.Nakon pokretanja izvršavanja cilja agent odabire planovekoji se mogu izvršiti, a rezultiraju uspješnim završetkomcilja. Akcije se izvršavanju sve dok krajni uvjet cilja nebude ispunjen ili dok se ne dogodi greška,

• Cilj test omogucuje testiranje ispunjenosti uvjeta.Plan je druga komponenta osnovnog modela BDI agentskog

sustava. Za razliku od cilja koji definira koje operacije agentmože izvoditi, plan specificira kako se operacija može izvršiti.Plan se sastoji od dva osnovna dijela: uvjeta i tijela. Uvjetidefiniraju kada se plan može primijeniti za izvršavanje nekogcilja. Definirana su dva uvjeta: preduvjet i uvjet aktivacije.Preduvjet definira kada agentski sustav može uvrstiti planu listu mogucih planova s kojim se neki cilj može ostvar-iti. Kao uvjet se može postaviti primitak poruke od stranenekog drugog agenta, aktiviranje cilja u agentu ili promjenavrijednosti parametra u bazi uvjerenja. Uvjet aktivacije definirastanje okoline u kojem se ovaj plan može primijeniti. Tijeloplana definira konkretne korake koje se moraju izvršiti. Unutartijela, plan može aktivirati i neki drugi cilj. Tako aktiviranicilj preuzima dalje izvršavanje. Za vrijeme izvršavanja ciljaplan je privremeno suspendiran. Na ovaj nacin omogucenoje hijerarhijsko definiranje ciljeva po razinama. Plan koji setrenutno izvršava dio je skupa namjera agenta.

Jedna od prednosti primjene BDI agenata je i njegovasposobnost oporavka u slucaju greške. Do greške može dociiz razlicitih razloga, koje nije uvijek moguce predvidjeti un-aprijed, zbog kompleksnosti samoga sustava ili zbog promjeneu okolini koja je poništila uvjete donošenja prijašnje odluke.BDI agenti rješavaju probleme koje nastaju zbog grešaka usustavu, omogucujuci definiranje nekoliko razlicitih planovaza svaki cilj. U procesu prosudivanja prevoditelj odabire plancija je vjerojatnost uspjeha najveca. U slucaju da plan iznekoga razloga ne uspije, u sljedecem ciklusu rada prevoditeljaodabire se sljedeci najvjerojatniji plan. Ovaj proces ce senastaviti sve dok plan ne uspije ili ne postoji novi planu biblioteci planova. Isto nacelo može se primijeniti i kodhijerarhijski definiranih ciljeva. U slucaju da pod cilj nije umogucnosti nastaviti svoje izvodenje prevoditelj u sljedecemciklusu može aktivirati sljedeci kompatibilan cilj [31].

Cijevi mogu medudjelovati pozitivno ili negativno [32].Pozitivno medudjelovanje ciljeva se dogada kada dva ciljadijele isti plan ili neki drugi cilj na nižoj hijerarhijskoj razini.Umjesto da se plan ili cilj izvršava nekoliko puta prevoditeljmože optimizirati izvodenje te ih izvršiti zajednicki za sveciljeve koji ih koriste. U clanku [24] na temelju kojega jenastao PRS pretpostavljeno je da dva cilja ne mogu biti medu-sobno konflikta. U realnim implementacijama BDI agentskihsustava gdje u jednom agentu postoji velik broj raznih ciljeva

ova pretpostavka je ne realna. Razlog leži ne zbog toga jersu agentu dodijeljene dvije medusobno suprotne operacije vecu vecini slucajeva zbog pristupa resursima. Dva cilja moguu istom trenutku tražiti pristup istim resursima te pritomdolaze u konflikt. Iako ne postoji generalno rješenje ovogproblema jedno od ponudenih rješenja predstavljeno je u [33].Autori clanka uvode dva nova uvjeta za ciljeve: kardinalnost iinhibicijska grana. Uvjet kardinalnost omogucuje definiranjemaksimalnog broja aktivnih ciljeva dok inhibicijska granadefinira kad može doci do konflikta izmedu dva cilja. Ovadva uvjeta se koriste u procesu prosudivanja. Ako prevoditeljdetektira konflikt izmedu dva cilja, prioritetniji cilj ce seaktivirati dok ce drugi cilj biti privremeno suspendiran.

A. Prednosti BDI agenata

U prijašnjim poglavljima objašnjena su osnovna nacela BDIparadigme. Uzevši u obzir sve komponente BDI arhitekture,postavlja se pitanje koje su prednosti BDI agenata? Osim štose temelje na filozofskoj teoriji ljudskog razmišljanja i dobrojformalnoj podlozi, korištenjem logike prvog reda, temporalne,dinamicke i BDI logike, paradigma se vec koristi za razvojkompleksnih komercijalnih aplikacija [22]. BDI paradigmaje ciljno orijentirana tehnologija gdje su ciljevi u fokusurazvojnog procesa aplikacija. U procesu dizajna aplikacijedizajner mora definirati koje su zadace aplikacije te preslikatite zadace u BDI ciljeve. BDI arhitektura omogucava hijerarhi-jsko definiranje ciljeva gdje jedan vršni cilj koji predstavljajedan zadatak aplikacije može biti razložen na pod ciljeve.Svaki pod cilj rješava jedan podskup problema. Ciljevi moguimati jedan ili više planova u kojima se definiraju koracikoji se moraju izvesti. Naglasak je da ciljevi i planovi budušto jednostavniji jer se tako povecava ponovna iskoristljivostkomponente aplikacije.

U razvojnom procesu aplikacije zadnji korak nije isporukaaplikacije krajnjem korisniku vec se životni ciklus aplikacijenastavlja fazom održavanja. Prema nekim izvorima [34] fazaodržavanja sustava ponekad može dosegnuti i do 50% ukupnogtroška projekt. U tradicionalnom pristupu razvoja aplikacijezbog toga je vrlo važno odrediti što aplikacija radi kao i svemoguce rizike i greške koje se mogu dogoditi u radu aplikacijes ciljem smanjivanja troškova održavanja aplikacije.

U novoj generaciji mreže ovaj problem doci ce još više doizražaja jer pružatelji usluga suoceni sa sve vecom konkuren-cijom na tržištu, moraju isporuciti nove usluge u što kracemroku i manjim troškovima razvoja kako bi bili što konkurent-niji. Drugi problem s kojim se pružatelji suocavaju je brz-ina promjena. Zbog cestih uvodenja novih usluga, promjenemehanizama naplate, tehnologije ili državnih propisa cestopromjene zahtjeva aplikacije postati ce stvarnost [35].

Primjena nacela BDI paradigme može smanjiti troškoverazvoja aplikacije te omoguciti lakšu prilagodbu promjenama.Smanjenje troškova aplikacije postiže se primjenom ciljevai planova. Za razliku od tradicionalnih metoda razvoja ap-likacije gdje se u fazi implementacije sustava tijek izvršavanjaaplikacije i oporavak u slucaju greške moraju explicitno, zašto veci broj situacija koje se mogu pojaviti tijekom rada

IP mreža

KontrolaPoziva

Lokacija PrisutnostSadržaji i Aplikacije

Ostaleusluge

Uslužna razina

B2B & B2C & C2C

Pristupnamreža

Korisnici

Pristupnamreža

Pristupnamreža

WI-MAX WLAN 2G/3G/4G

IP mreža

Pristupnamreža

Slika 5. Primjene agenata u novoj generaciji mreže

aplikacije, kako bi se smanjili troškovi kasnijeg uvodenja. KodBDI agenata u fazi implementacije definiraju se samo ciljeviza trenutno poznate zahtjeve. Ako se u procesu razvoja iliodržavanja aplikacije pojave novi zahtjevi potrebno je samodefinirati nove ciljeve i planove za taj zahtjev.

Oporavak sustava od greške kod BDI agenata riješen jenacelom ustrajnosti jer ako izvršenje cilj ne uspije izvrša-vanjem jednog plana agent može probati izvršiti neki drugiplan iz baze planova. Na ovaj nacin kolicina mehanizamaza oporavak sustava koji se moraju implementirati je znatnosmanjen. BDI agenti se lakše prilagodavaju promjenama udinamicnim sustavima jer se tijek izvršavanja agenta odredujeu postupku deliberacije odnosno trenutak prije samog izvrša-vanja plana. Na ovaj nacin agent uvijek odabire cilj ili plankoji je najprikladniji za trenutno stanje okoline.

V. PRIMJENA AGENATA U NOVOJ GENERACIJI MREŽE

BDI programski agenti zbog svoje fleksibilnosti imogucnosti prilagodbe imaju velik potencijal primjene zarazvoj usluga u novoj generaciji mreže. Slika 5 identificira dvapodrucja primjene BDI agenata: na korisnickim terminalimate na uslužnoj razini u arhitekturi nove generacije mreže.Ogranicenje u primjeni BDI agenata na korisnickim termi-nalima trenutno predstavlja manja procesna snaga te kolicinamemorije koju vecina današnjih mobilnih uredaja posjeduje.Zbog navedenog je implementacija usluga na korisnickimterminalima trenutno ogranicena na odredene modele PDAuredaja ali zbog ubrzanog razvoja sve naprednijih mobilnihuredaja ocekuje se mogucnost implementacije istih na uredaje

dostupnije široj korisnickoj bazi [36]. Neke od mogucih prim-jena ukljucuju:

• Prikupljanje i filtriranje informacija: Od svojih poce-taka, kada se sastojao od samo nekoliko racunala, In-ternet se danas razvio u globalnu mrežu koja pružagotovo beskonacan izvor informacija. Zbog toga je po-traga za relevantnim informacija za korisnika postaladugotrajna aktivnost. U novoj generaciji mreže pristupinformacijama biti ce još olakšan jer ce nove uslugeomoguciti korisnicima pokretan pristup informacijama.Agenti mogu olakšati dohvat relevantnih informacijazbog svoje osobine pokretljivosti i ucenja. Svojstvopokretljivosti omogucuje agentu da migrira na udaljenecvorove na kojem može pretraživati dostupne informacijete filtrirati informacije koje nisu bitne korisniku. Ucenjeomogucuje agentu da unaprijed predvidi potrebe koris-nika,

• Kontrola korisnickih postavki: Svaki korisnik možedefinirati svoje sklonosti te na taj nacin omoguciti mrežida se prilagodi njegovim potrebama. Korisnicki agentanalizirao bi trenutno stanje mreže te samog korisnikaprilagodavajuci karakteristike usluga koje koristi ovisnoo definiranim sklonostima. Ako se, na primjer, korisniktrenutno nalazi u podrucju koje je pokriveno samo GPRSsignalom, a želi koristiti multimedijalne usluge, ovajagent može korisniku omoguciti korištenje usluge alis smanjenom kvalitetom usluge. Ako korisnik tijekomsvojega kretanja dode u podrucje s mrežom vece propus-nosti agenti može prilagoditi uslugu novim okolnostima

u mreži,• Elektronicko tržište: Elektronicko tržište omogucuje ko-

risniku automatizaciju procesa kupnje usluga. Ako je ko-risnik zainteresiran za nabavu usluge s odredenim karak-teristika on može parametre tražene usluge predati agentuspecijaliziranom za nabavu. Taj agent može migriratina udaljene cvorove te pregovarajuci na elektronickomtržištu [37], [38] s agentima pružatelja usluga, korisnikukupiti usluga s najboljim omjerom kvaliteta/cijena. Istose nacelo može iskoristiti i za pružatelje usluge ciji agentimogu, na tržištu, ponuditi svoje usluge korisnicima. Za-datak ovih agenata je da usluge ponude po optimalnojcijeni ovisno o ponudi i potražnji na tržištu [39], [40],

• Automatizacija instalacije usluga: U novoj generacijimreža, koja ce integrirati razlicite tehnologije, mrežei terminale ali i pružatelje usluga, mora se omogucitiautomatizacija postupka instalacije nove usluge u mreži[41]. Ovisno o usluzi koja se instalira, programski agentimogu omoguciti prilagodbu postupka instaliranje. Nakoniniciranja postupka instalacije usluge, agenti migrirajuna cvorove u mreži na kojima treba instalirati softvere.Ovisno o karakteristikama udaljenih cvorova dohvacajupotreban softvere te instaliraju i konfiguriraju uslugu.

Primjer jednog programskog okvira za automatizaciju us-luga u mreži je RMS (Remote Maintenance Shell) razvijenna Zavodu za telekomunikacije, Fakulteta elektrotehnike iracunarstva. RMS je agentski orijentirani programski okvirza udaljenu kontrolu nad softverom. Distribuirana arhitek-tura RMS-a sastoji se od dvije komponente: RMS konzolei RMS poslužitelja. RMS konzola je administrativni dioRMS koji omogucuje definiranje operacija nad udaljenimcvorovima (RMS podržava operacije migracije, instalacije,pokretanja/zaustavljanja rada aplikacije kao i testiranje novihaplikacija). RMS poslužitelj mora biti instaliran na udaljenomcvoru, a predstavlja okolinu u kojoj se mogu izvoditi operacijei aplikacije [42], [43].

RMS je razvijen koristeci programski jezik Java te Jadeagentsku platformu. Korištenjem BDI agentske paradigme ova

RMS Konzola

Grafičko

sučelje za

upravljanje

Agent za

upravljanje

okolinom

Agent za

konfigururanje

aplikacija

Komercijalni

okviri

Agent za

upravljanje

aplikacijama

Agent za

instalaciju

Agent za

migraciju

Kordinacijski

Agent

MA-RMS

ProxyJezgra sustava

za upravljanje

Sučelje za

automatizaciju

procesa

upravljanje

IMA-RMS

Programski okviri za

udaljeno upravljanje

softverom

Zahtjevi za

upravljanje

Slika 6. Arhitektura RMS-a unapredenog BDI agentima

platforma se može unaprijediti kako bi se omogucila bržaprilagodba novim tehnologijama i uslugama u novoj generacijimreže. Slika 6 prikazuje arhitekturu RMS-a unapredenogkorištenjem BDI agenata. RMS konzoli je dodano sucelje zaautomatizaciju procesa upravljanja koje omogucuje drugim ap-likacijama pristup funkcionalnostima RMS-a. RMS poslužiteljse sastoji od sljedecih komponenti:

• Proxy Agent omogucuje korištenje više verzija RMS naistom stroju ili nekog drugog komercijalnog okvira zaudaljeno upravljanje softvareom,

• Agent za migraciju upravlja procesom preuzimanja da-toteka s udaljenih poslužitelja korištenje HTTP, FTP ilinekog drugog protokola,

• Postupak instalacije programskih komponenti za udal-jeno racunalo provodi agent za migraciju. Programskekomponente se mogu instalirati na Web poslužitelj, di-rektno na operacijski sustav ili korištenjem drugih vrstaposlužitelja,

• Pokretanje ili zaustavljanje rada aplikacija pod nadzoromje agenta za upravljanje aplikacijama,

• Agent ta upravljanje okolinom kontrolira rad poslužiteljana udaljenim racunalima,

• Postupak konfiguriranja instaliranih aplikacija zadatak jeagenta za konfiguriranje aplikacija.

Dvije osnovne komponente BDI agenata koje omogucujuprilagodbu RMS-a novim tehnologijama u novoj generacijimreže su planovi i ciljevi. Ciljevi omogucuju uvodenje novihprotokola i postupaka za upravljanja aplikacijama i udaljenimcvorovima. Svaki cilj može imati više planova gdje svakiplan definira akcije koje se moraju izvesti za razlicite pro-tokole. Planovima se mogu definirati i redundantne akcijekoje se mogu izvoditi u slucaju pogrešaka u sustavu. Takose na primjer Agent za migraciju, dodavanjem novih planova,može unaprijediti da osim standardnih protokola HTTP iFTP koristi SCP ili HTTP-S. Agentu za upravljanje okolinumogu se dodatno definirati mehanizmi za upravljanje drugimposlužiteljima kao što su GlassFish ili IIS.

VI. ZAKLJUCAK

Povecana konkurencija na telekomunikacijskom tržištudovela je do smanjenja cijena usluga telekomunikacijskihoperatora. Ako novi operatori želi opstati na tržištu morati ceponuditi nove inovativne usluge koje ce privuci nove korisnike,a sadržati vec postojece. Jedno od rješenja je uvodenje novegeneracije mreže koja omogucava interoperabilnost terminala,novih mreža i programskih tehnologija. Sve ovo omoguciti cerazvoj novih naprednih usluga te smanjenje troškova uvodenjaistih.

Telekomunikacijski operatori koji žele uvesti novu gen-eraciju mreže morati ce promijeniti svoj poslovni model jerte se transformirati u nove poslovne subjekte koje integrirajuu svoje poslovanje konstantni razvoj novih inovativnih uslugai tehnologija. Od operatora ce se tražiti da razviju novemehanizme koji ce omoguciti automatizaciju te prilagodbu irekonfiguraciju usluga i infrastrukture.

Programski agenti jedna su od tehnologija koje omogucavarazvoj naprednih usluga jer omogucava razvoj inteligentnih us-luga koje se prilagodavaju korisniku. Korištenjem programskihagenata mogu se i automatizirati poslovi koje bi korisnici ilimrežni operatori morali obavljati samostalno.

BDI agenti na vec postojece osobine programskih agentadodaju i ciljno orijentirane osobine koje olakšavaju razvojnovih aplikacija te manje troškove održavanja. Novi ciljevii planovi, koji su osnova BDI agenta, mogu se dodavati inakon implementacije u mreži telekomunikacijskog operatorate tako omoguciti lakšu prilagodbu novih i vec postojecihusluga novim tehnologijama. Druga prednost BDI agenata jestda tijek izvršavanja nije fiksno odreden vec agent izvodi akcijekoje su u skladu s trenutnim stanjem okoline u kojoj agentdjeluje.

REFERENCE

[1] N. Houssos, A. Alonistioti, L. Merakos, E. Mohyeldin, M. Dillinger,M. Fahrmair, and M. Schoenmakers, “Advanced adaptability and profilemanagement framework for the support of flexible mobile service provi-sion,” Special Issue on (R)Evolution towards 4G Mobile CommunicationSystems, vol. 10, no. 4, Kolovoz 2003.

[2] S. Frattasi, H. Fathi, F. Fitzek, M. Katz, and R. Prasad, “Defining4G Technology from the User Perspective,” IEEE Network Magazine,vol. 20, no. 1, pp. 35–41, Sijecanj 2006.

[3] J. Crimi, “Next generation network services,” Telcordia Technologies,Tech. Rep., 2003.

[4] F. Shen and A. Clemm, “Profile-based subscriber service provisioning,”in Proceedings of the 8th IEEE Network Operations and ManagementSymposium, Travanj 2002, pp. 561–574.

[5] O. Benali, K. El-Khazen, D. Garrec, M. Guiraudou, and G. Martinez, “Aframework for an evolutionary path toward 4G by means of cooperationof networks,” IEEE Communications Magazine, vol. 42, no. 5, pp. 82–89, Svibanj 2004.

[6] N. Houssos, V. Gazis, S. Panagiotakis, S. Gessler, A. Schuelke, andS. Quesnel, “Value-added service management in 3G networks,” in Pro-ceedings of the 8th IEEE/IFIP Networks Operations and ManagementSymposium, Travanj 2002, pp. 529–545.

[7] J. L. Yoon, “Telco 2.0: a new role and business model,” IEEE Commu-nications Magazine, vol. 45, no. 1, pp. 10–12, Sijecanj 2007.

[8] O. Fouial, A. Fadel, and I. Demeure, “Adaptive service provisionin mobile computing environments,” in Proceedings of the 2th IEEEWorkshop on Applications and Services in Wireless Networks, Srpanj2002.

[9] M. H. Sherif and S. Ho, “Evolution of operation support systems inpublic data networks,” in Proceedings of the 5th IEEE Symposium onComputers & Communications, 2000, pp. 72–77.

[10] M. J. Wooldridge and N. R. Jennings, “Intelligent Agents: Theory andPractice,” Knowledge Engineering Review, vol. 10, no. 2, pp. 115–152,Lipanj 1995.

[11] J. Ferber, Multi-Agent Systems: An Introduction to Distributes ArtificialIntelligence. Addison-Wesley, 1999.

[12] D. Fensel, Ontologies: A Silver Bullet for Knowledge Management andElectronic Commerce. Secaucus, NJ, USA: Springer-Verlag New York,Inc., 2003.

[13] W. R. Cockayne and M. Zyda, Mobile Agents. Manning PublicationsCo., 1998.

[14] P. Braun and W. R. Rossak, Mobile Agents: Basic Concepts, MobilityModels, and the Tracy Toolkit. Morgan Kaufmann, 2004.

[15] S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach.Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1995.

[16] J. M. Bradshaw, Ed., Software agents. Cambridge, MA, USA: MITPress, 1997.

[17] “Java Agent Development Framework home page,” http://jade.tilab.com/(16.05.2007.).

[18] F. L. Bellifemine, G. Caire, and D. Greenwood, Developing Multi-AgentSystems with JADE (Wiley Series in Agent Technology). Wiley, Travanj2007.

[19] “The Foundation for Intelligent Physical Agents home page,”http://www.fipa.org/ (17.05.2007.).

[20] P. Wallis, R. Ronnquist, D. Jarvis, and A. Lucas, “The automatedwingman - using JACK intelligent agents for unmanned autonomousvehicles,” in Aerospace Conference Proceedings, vol. 5, 2002, pp. 2615–2622.

[21] M. Bratman, Intentions, Plans, and Practical Reason. Harvard Uni-versity Press, 1987.

[22] J. Tweedale, N. Ichalkaranje, C. Sioutis, B. Jarvis, A. Consoli, andG. Phillips-Wren, “Innovations in multi-agent systems,” J. Netw. Com-put. Appl., vol. 30, no. 3, pp. 1089–1115, 2007.

[23] G. Weiss, Multiagent Systems: A Modern Approach to DistributedArtificial Intelligence. The MIT Press, Srpanj 2000.

[24] A. S. Rao and M. P. Georgeff, “BDI agents: From theory to practice,” inProceedings of the First International Conference on Multiagent Systems(ICMAS ’95). The MIT Press, 1995, pp. 312–319.

[25] M. P. Georgeff and F. F. Ingrand, “Decision making in an embeddedreasoning system,” Proceedings of the 11th International Conference onArtificial Intelligence, pp. 972–978, 1998.

[26] “Jack intelligent agents,” http://www.agent-software.com/shared/home//(28.06.2007.).

[27] “Jadex web site,” http://vsis-www.informatik.uni-hamburg.de/projects/jadex/ (28.06.2007.).

[28] M. d’Inverno, D. Kinny, M. Luck, and M. Wooldridge, “A formal spec-ification of dmars,” in ATAL ’97: Proceedings of the 4th InternationalWorkshop on Intelligent Agents IV, Agent Theories, Architectures, andLanguages. London, UK: Springer-Verlag, 1998, pp. 155–176.

[29] L. Braubach, A. Pokahr, D. Moldt, and W. Lamersdorf, “Goal represen-tation for BDI agent systems,” Lecture Notes in Computer Science, vol.3346, pp. 44–65, 2005.

[30] A. van Lamsweerde, “Goal-oriented requirements engineering: a guidedtour,” in Requirements Engineering, 2001. Proceedings. Fifth IEEEInternational Symposium on, 2001, pp. 249–262.

[31] J. Harland, D. Morley, J. Thangarajah, and N. Yorke-Smith, “Abortinggoals and plans in BDI agents,” in Proceedings of the Sixth InternationalJoint Conference on Autonomous Agents and Multi Agent Systems(AAMAS’07), Svibanj 2007.

[32] J. Thangarajah, L. Padgham, and M. Winikoff, “Detecting & exploitingpositive goal interaction in intelligent agents,” in AAMAS ’03: Proceed-ings of the second international joint conference on Autonomous agentsand multiagent systems. New York, NY, USA: ACM Press, 2003, pp.401–408.

[33] A. Pokahr, L. Braubach, and W. Lamersdorf, “A flexible BDI architec-ture supporting extensibility,” in The 2005 IEEE/WIC/ACM InternationalConference on Intelligent Agent Technology (IAT-2005), 9 2005, pp.379–385.

[34] Agentis, “Goal-directed agent technology: A radical new approachto lowering time to market and total cost of ownership,” AgentisInternational inc., Tech. Rep., 2006.

[35] S. S. Benfield, J. Hendrickson, and D. Galanti, “Making a strongbusiness case for multiagent technology,” in Proceedings of the 5thinternational joint conference on Autonomous agents and multiagentsystems (AAMAS 06. New York, NY, USA: ACM Press, 2006, pp.10–15.

[36] M. O’Grady and G. O’Hare, “Mobile devices and intelligent agents–towards a new generation of applications and services,” InformationSciences, vol. 171, no. 4, pp. 335–353, 2007.

[37] V. Podobnik, G. Ježic, and K. Tržec, “An agent-mediated electronicmarket of semantic web services,” in Proceedings of the AAMASWorkshop on Business Agents and the Semantic Web (BASeWEB ’06),Svibanj 2006, pp. 1–10.

[38] V. Podobnik, K. Tržec, and G. Ježic, “An auction-based semanticservice discovery model for e-commerce applications,” Lecture Notesin Computer Science, vol. 4227, pp. 97–106, 2006.

[39] K. Jurasovic, “Natjecanje agenata u upravljanju opskrbnim lancima,”Diplomski rad, Fakultet elektotehnike i racunarstva, Sveucilište u Za-grebu, Travanj 2005.

[40] V. Podobnik, A. Petric, and G. Ježic, “The Crocodileagent: Researchfor efficient agent-based cross-enterprise processes,” Lecture Notes inComputer Science, vol. 4227, pp. 752–767, 2006.

[41] A. Petric, I. Ljubi, K. Trzec, G. Jezic, M. Kusek, V. Podobnik, andK. Jurasovic, “An agent based system for business-driven service pro-visioning,” in Proceedings of the 22nd International Conference onArtificial Intelligence, 2007, u tisku.

[42] I. Lovrek, G. Jezic, M. Kusek, I. Ljubi, A. Caric, D. Huljenic, andS. D. ad O. Labor, “Improving software maintenance by using agent-based remote maintenance shell,” in IEEE International Conferenceon Software Maintenance, ICSM03. Amsterdam, Netherlands: IEEEComputer Society Press, 2003, pp. 440–449.

[43] G. Jezic, M. Kusek, I. Lovrek, I. Ljubi, S. Desic, and B. Dellas, “Agent-based framework for distributed service management,” in Proceedings ofthe 18th IASTED International Conference on Parallel and DistributedComputing And Systems, Dallas, USA, 2004, pp. 583–588.