UBI 622 ÇOK-ETMENLİ SİSTEMLER ÇES MODELLEME VE MODEL GÜDÜMLÜ ÇES GELİŞTİRME Doç. Dr. Geylani KARDAŞ

2 İçerik  ÇES Modelleme ve Model Güdümlü ÇES Geliştirme  ÇES Modelleme Agent UML (AUML) Agent Modeling Language (AML) FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM)  Model Güdümlü ÇES Geliştirme MGM Yaklaşımları ÇES Geliştirme için Üstmodel tanımlama ve Model Dönüşümü Çalışmaları ÇES Geliştirme Metodolojilerinin MGG’ye Uygun Olarak Yeniden Organizasyonu Çalışmaları

3 ÇES Modelleme ve Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Etmen tabanlı yazılım mühendisliğinde (“Agent-oriented software engineering - AOSE”) önemli bir araştırma konusu  Bir kısım çalışma sadece etmen sistemlerini modellemeye yoğunlaşmakta Etmen sistemleri için modelleme dilleri Etmen sistemleri için üstmodel önerileri  Başka bir kısım çalışmada ise modellerin sistem geliştirmede aktif olarak rol alması hedefleniyor. Model Güdümlü Mimari (MGM)’ye dayalı çalışmalar Model dönüşümü çalışmaları Varolan metodolojilerin Model Güdümlü Geliştirme’ye (MGG) uygun olarak yeniden organizasyonu çalışmaları

4 ÇES Modelleme  AOSE araştırmaları bünyesinde birçok MAS geliştirme metodolojisi ve bunlara ait çeşitli etmen üstmodelleri önerilmiştir.  Önerilen üstmodeller sadece üzerinde çalışılan metodolojinin kavramlarını biçimsel bir şekilde tanıtmayı hedeflemekte ve genel amaçlı değildir (Pavon et al., 2006). Örneğin ADELFE, GAIA, PASSI ve SODA için üstmodel tanımları Etkileşim, sosyal ilişkiler vb. bakış açıları için üstmodelleme gerçekleştirilmiştir. Üstmodellerin ÇES geliştirme araçlarının hazırlanması sırasında temel alınmasına da ancak yakın zamanda başlanmıştır.  ÇES’ler için literatürde yer alan genel amaçlı ilk üstmodel: AALAADIN (Ferber and Gutknecht, 1998) Üstmodel, ÇES yapısını üç ana kavram ile temsil etmektedir: etmen, grup ve rol. Aynı çalışmada ilgili üstmodel kavramlarının “MadKit” adı verilen platform üzerinde gerçekleştirimi yerine getirilmiştir.

5 ÇES Modelleme  ÇES modellemeye yönelik literatürde adı en çok geçen üstmodel ve modelleme dili çalışmalarının UML’i temel aldığı ve/veya UML’i uzatan yapılar sunduğu görülmektedir.  Depke ve arkadaşlarının çalışması (Depke et al., 2001) : UML gösterimine dayalı bir etmen tabanlı modelleme tekniği tanıtılmıştır. Sunulan modelleme tekniği çizge dönüşüm kurallarını sistem ihtiyaçlarını tanımlamada ve sistem analizinde kullanarak etmen birlikte çalışılabilirliğini ve özerkliğini modellemeyi hedeflemektedir. Tasarım aşamasında ise bu çizge dönüşüm kuralları etmenlerin lokal faaliyetlerinin etkilerini tanımlamaktadırlar. “A graph transformation rule L  R consists of a pair of graphs L,R such that the union L U R is defined. (This ensures that, e.g., edges which appear in both L and R are connected to the same vertices in both graphs.) The left-hand side L represents the preconditions of the rule while the right- hand side R describes the postconditions.”

6 ÇES Modelleme  Etmen etkileşimlerini modellemede çizge dönüşüm kurallarının kullanılması (Depke et al., 2001) : Graph transformation rule sendCFP: Graph transformation rule answerCFP:

7 ÇES Modelleme  Agent UML (AUML) (Bauer et al., 2001) : UML’in paket, şablon, sıra diyagramları, etkileşim diyagramları, aktivite diyagramları ve sınıf diyagramlarına etmen temelli uzantılar getirmiştir. UML model anlamsalları (“model semantics”) bir üstmodel ile temsil edilmektedir. Etmen protokollerini modelleme için üç katmanlı bir gösterim şekli:  Protokol bütününü göstermeye yönelik katman  Etmenler arasındaki etkileşimleri gösteren katman  İçsel etmen işleyişini gösteren katman Protokol bütününü temsil etmek için UML paket ve şablon yapıları kullanılmaktadır. Etmenlerin birbirleri ile olan etkileşimlerini modellemek için UML sıra diyagramları, etkileşim diyagramları, aktivite diyagramları ve durum şemalarını uzatan (“extend”) yapılar tanımlanmıştır. Etmen iç işleyişinin modellenmesi için yine aktivite diyagramları ve durum şemalarından yararlanılmaktadır.

8 ÇES Modelleme  AUML’de “FIPA Contract Net” protokolünün gösterimi:

9 ÇES Modelleme  Agent UML (AUML) (Bauer et al., 2001) : Etmen sistemleri için modelleme dilleri üzerine (Huget, 2005) ’de yer alan çalışmada ideal bir modelleme dilinin  grafiksel ya da metinsel bir notasyona sahip olması  bir semantiğinin olması  soyut yapılar barındırması,  farklı bakış açıları içermesi ve  belli başlı araçlara (tasarım, kod geliştirme, vb.) sahip olması gerekliliği vurgulanmıştır.  Bu özellikler ele alındığında Agent UML’in dezavantajları: Görsel notasyon eksiktir ve aslında nesne tabanlı sistemler için önerilen UML 2.0’a çok fazla bağlıdır. Diğer geliştiricilerle bilgi alışverişini sağlayacak hiçbir metinsel notasyonu bulunmamaktadır. Sunduğu spesifikasyonları tanımlamak ve kullanmak için uygun bir araç mevcut değildir.

10 ÇES Modelleme  Agent Modeling Language (AML) (Cervenka et al., 2005) : Whitestein Technologies şirketi tarafından geliştirilmiştir. Yarı-biçimsel ve görsel bir modelleme dilidir. UML 2.0’ın bir uzantısıdır. İki ayrı katmanla tanımlanmaktadır:  AML Üstmodeli ve Gösterimi  AML Profilleri

11 ÇES Modelleme  Agent Modeling Language (AML) (Cervenka et al., 2005) : UML Dili Katmanı:  UML 2.0 Üstyapısı’nın (“superstructure”) UML’in soyut sözdizim, anlam ve gösterimini tanımlamasından hareketle, AML’nin ÇES’lere özel modelleme yapılarını tanımlamasına izin verir. AML Üstmodeli ve Gösterimi Katmanı:  AML yapısını AML Çekirdeği ve AML için UML Uzantısı paketleri ile tanımlar.  AML Çekirdeği paketi AML’ye özel modelleme elemanlarının tanımlandığı çekirdektir. Etmen mimarisi, davranışları ve zihinsel bakış açılarına yönelik yapılar bu çekirdekte yer alır.  AML için UML Uzantısı paketi standart UML elemanları üzerine üst özellikler ve yapısal kısıtlar ekler.

12 ÇES Modelleme  Agent Modeling Language (AML) (Cervenka et al., 2005) : AML Profilleri Katmanı:  AML Üstmodeli ve Gösterimi katmanı üzerine iki UML profili inşa edilmiştir: UML 1.* sürümlerine dayanan AML UML 1.* Profili UML 2.0 sürümüne dayanan AML UML 2.0 Profili. Bu profiller var olan bilgisayar destekli sistem geliştirme araçları ile AML’nin hem UML 1.* sürümleri hem de UML 2.0 sürümü için uygulanmasını sağlamayı amaçlamaktadırlar. AML Profilleri üzerine başka kullanıcılar kendi dil uzantılarını geliştirebilir ve AML’i kendi ihtiyaçları doğrultusunda uzatabilirler.  Bu uzantılar AML Profil Uzantıları adı altında toplanabilir. AML, AUML’e göre daha yeni bir çalışmadır. AML’nin metinsel gösterimi eksiktir ve herhangi bir genel geliştirme aracı tarafından şu an için desteklenmemektedir (Huget, 2005).

13 ÇES Modelleme  Agent Modeling Language (AML) (Cervenka et al., 2005) : Etmen sosyal yapılarının AML ile modellenmesine bir örnek:

14 ÇES Modelleme  FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM) (FIPA Modeling TC, 2004) : FIPA Modelleme Teknik Komitesi ve OMG Etmen Özel İlgi Grubu ortak çalışmasıdır. Bir ÇES bünyesinde yer alan etmenler, etmen rolleri ve etmen grupları arasındaki ilişkileri belirtme amacındadır. Etmen organizasyonlarının biçimsel bir gösterimini sunan bu üstmodel hem UML üstyapısına dayanır hem de bu üstyapının bir uzantısıdır. ACSM, geliştiricilerinin de belirttiği gibi başlangıç seviyesinde bir etmen ilişki modeli tanımlamış olsa da etmenleri, rollerini ve gruplarını modellemek amacıyla ihtiyaç duyulan kullanıcı seviyesi yapıları tanımlayan uygun bir üstyapı görünümündedir.

15 ÇES Modelleme  FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM) (FIPA Modeling TC, 2004) :

16 ÇES Modelleme  FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM) (FIPA Modeling TC, 2004) : Etmen Sınıflayıcı (“Agent Classifier”)  Etmenlerin ne şekilde sınıflandırılacağını tanımlar.  İki altsınıfa sahiptir: Etmen Fiziksel Sınıflayıcı Etmen Rol Sınıflayıcı  Etmen Fiziksel Sınıflayıcı (“Agent Physical Classifier”) Bir etmenin temel ihtiyaçlarını karşılayacak esas sınıfları tanımlar. Bu sınıflar daha çok etmen yapılarının hayata geçirildiği fiziksel platform (örneğin JADE, Cybele veya SEAGENT) ile alakalıdır. Doğal olarak etmenler de fiziksel platforma bağlı olarak belirli özellikler ve yetenekler kazanırlar.  Bu özellikler etmenin yaşamı boyunca devam eder.  Etmen Rol Sınıflayıcı (“Agent Role Classifier”) Etmenleri ortamlarda oynayacakları rollere göre sınıflar. Dolaysıyla etmenlerin yeteneklerini ve aktivitelerini içerir. Etmenlerin oynadıkları roller zamanla değişebilir.

17 ÇES Modelleme  FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM) (FIPA Modeling TC, 2004) :  Etmen fiziksel sınıflayıcılarının genelleştirilme hiyerarşisi:  Etmen rol sınıflayıcılarının genelleştirilme hiyerarşisi:

18 ÇES Modelleme  FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM) (FIPA Modeling TC, 2004) :  Etmen Fiziksel Sınıflayıcıları ile Etmen Rol Sınıflayıcıları arasındaki örnek ilişkiler:

19 ÇES Modelleme  FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM) (FIPA Modeling TC, 2004) : Etmen  Bir sistemin bireylerini oluşturan tüm etmen kümelerini tanımlayan sınıf  Her bir Etmen örneği (“instance”) kendisinin gerekli özelliklerini tanımlayan bir ya da daha fazla Etmen Sınıflayıcı ile ilişkili Grup  Belli bir amaç için toplanmış etmen sınıflarını temsil eder.  Grup içerisinde etmenler kendi rollerine göre birbirleri ile etkileşimde bulunurlar. Bu nedenle bir Grup bir dizi rolle (ya da geçişlilik özelliği düşünülecek olursa etmenle) tanımlanır.  Etmenleştirilmiş Grup Bir grup, bir etmenin sahip olabileceği tüm özelliklere sahip olabilir.  Örneğin mesaj alışverişinde bulunabilir veya direkt olarak bir rol üstlenebilir. Böyle bir grup aynı zamanda bir etmendir ve bu nedenle hem Grup hem de Etmen sınıfının altsınıfıdır.  Etmenleştirilmemiş Grup Etmen özellikleri göstermeyen ve daha çok nesneye benzeyen yapılar

20 ÇES Modelleme  FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM) (FIPA Modeling TC, 2004) : Etmen ile Etmen Fiziksel Sınıflayıcı arasındaki ilişki etmenin temel yeteneklerini ve ihtiyaçlarını gösterir.  Her etmen, bir Etmen Fiziksel Sınıflayıcı ile ilişkilendirilmelidir. Etmen ile Etmen Rol Sınıflayıcı arasındaki ilişki ilgili etmenin ne tür aktivitelerde bulunacağını gösterir  Bir etmenin mutlaka bir Etmen Rol Sınıflayıcı ile ilişkilendirilmesine gerek yoktur ama böyle bir etmen bir Grup içerisine alınamaz. Etmen Rol Ataması (“Agent Role Assignment”)  Etmenler, roller ve gruplar arasında üçlü bir ilişki  Her bir Etmen Rol Ataması örneği bir rolü, bir grubu ve bir de etmeni birbiri ile ilişkilendirir.  Etmen rolleri Etmen Rol Sınıflayıcı’ları ile temsil edilmektedirler.  Her bir Etmen Rol Ataması’nın bir rolü ve grubu olması gerekirken her zaman için ilişkilendirilmiş bir etmeni olmayabilir. Bu tip atamalar pozisyon olarak adlandırılır.

21 ÇES Modelleme  FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM) (FIPA Modeling TC, 2004) :  Etmen Sınıflayıcıları ve Etmenler arasındaki örnek ilişkiler:

22 ÇES Modelleme  FIPA Agent Class Superstructure Metamodel (ACSM) (FIPA Modeling TC, 2004) : Etmen Rol Ataması örnekleri:

23 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Geçmişi çok eski olmayan bu AOSE alt alanı için etmen araştırmacılarının genellikle önerileri: ÇES’ler için yeni MGM’ler tanımlamayı, ÇES geliştirimi sırasında belli bir sisteme özgü üstmodelleri ve model dönüşümlerini kullanmayı veya varolan ÇES geliştirme metodolojilerini MGG paradigmasına uygun olarak yeniden organize etmeyi kapsamaktadır.  MGM Yaklaşımları Bauer ve Odell’in çalışması (Bauer and Odell, 2005) :  Etmen tabanlı sistemlerin hazırlanmasında UML 2.0 ve MGM’nin kullanımı  Bir ÇES’in hangi bakış açılarının CIM ya da PIM olarak ele alınabileceğini değerlendirmişlerdir.  Çalışmaya göre bir etmen CIM’inin içermesi gereken bakış açıları: kullanım durumları (“use case”) çevre modeli iş alanı (“domain”) / ontoloji modeli rol modeli hedef/görev modeli etkileşim modeli organizasyon/toplum modeli iş süreci modelleri

24 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Bauer ve Odell’in çalışması (Bauer and Odell, 2005) : Çalışmaya göre bir etmen PIM’inin içermesi gereken bakış açıları:  etkileşim protokolü modeli  içsel etmen modeli  etmen modeli  servis / yetenek modeli  benzerlik modeli  etmen örnek modeli Çalışmada sözü edilen bu CIM ve PIM bakış açıları oldukça kavramsaldır ve ilgili modeller somutlaştırılmamıştır.  Cougaar MDA (Gracanin et al., 2005) : Etmen yazılım ürünlerini elde etmek amacıyla tasarım seviyesini, bireysel bileşenlerden model tanımlarına yükseltmektedir. Uygulama platformu olarak kavramsal planlama modelini temel alan “Cougaar” (“Cognitive Agent Architecture”) adlı etmen mimarisi kullanılmıştır. Cougaar mimarisine dayalı olarak sistem geliştirme önemli miktarda varlık eşlemelerine ve dönüşümlerine ihtiyaç duymakta  Kaynaklanan zorluğu gidermek için PIM’den PSM’e, oradan da kod seviyesine eşleme hedeflenmiştir.

25 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Cougaar MDA (Gracanin et al., 2005) : İki önemli soyutlama katmanı tanımlar:  GDAM (“Generic Domain Application Model”) : Sistem geliştirme için bir PIM’i temsil etmektedir. Genel etmen ve iş alanı bileşenlerini modellemektedir.  GCAM (“Generic Cougaar Application Model”) : PSM’i ve Cougaar mimarisini yansıtmaktadır. Uygulama gereksinimleri iş akışına özgü bir süreç tanımlama dili ile ifade edilmekte ve tanımlanan bir otomatik dönüşümle bu gereksinimlerin GDAM karşılığı elde edilmektedir. GDAM katmanı ihtiyaçları temsil ederken GCAM katmanı sistem tasarımını temsil etmektedir. Platforma özgü GCAM bileşenleri süreç sonunda Cougaar / Java kodlarına dönüştürülmektedir. Cougaar MDA bütünleşik bir MGM ancak sadece Cougaar mimarisine dayalı

26 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Malaca Agent Model (Amor et al., 2005) : Etmen tabanlı tasarım ve ÇES gerçekleştirimi arasındaki boşluğu doldurmak amacıyla MGM tabanlı bir süreç önerilmiştir. Malaca etmen mimarisi  Her etmen tabalı sistem geliştirme metodolojisinden (ör. GAIA, Tropos, vb.) her etmen platformuna (JADE, Cybele, vb.) direkt dönüşümün hemen hemen imkansız olmasından hareketle geçişi sağlama amaçlı ara bir nötr etmen platform mimarisi Malaca etmenleri tanımlanan mimari gereği FIPA uyumlu herhangi bir etmen platformu üzerinde çalışabilmektedir. İddia edilen:  Eğer etmen tabanlı metodolojiler ile Malaca arasında ve daha sonra Malaca ile farklı etmen platformları arasında eşlemeler tanımlanabilirse ilgili metodolojiler ve platformlar arasında bağlantı kurulabilecektir.

27 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Malaca Agent Model (Amor et al., 2005) : Önerilen yöntemin eksikleri:  Model dönüşümlerinin otomatik olmaması  Söz konusu MGM uygulamasını destekleyecek uygun araçların bulunamaması nedeniyle mimarinin tam olarak hayata geçirilememesi a) Standart MGM deseni b) “Malaca Agent Model UML Profile”’ı kullanılarak Tropos tasarım modelinden Malaca ÇES tanımlamasına MGM’ye dayalı model dönüşümü

28 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Hahn ve arkadaşlarının çalışması (Hahn et al., 2009) : ÇES’lerin platform bağımsız olarak modellenmesini sağlayan bir üstmodel önerilmiştir. MGM’ye uygun bir şekilde bu üstmodel ile JADE ve JACK (AOS, 2006) platformları arasında model dönüşümleri tanımlanmıştır. ÇES’ler için önerilen üstmodel: PIM4Agents  Platform bağımsızdır.  ÇES’lerin çeşitli özelliklerini göz önüne alan 7 bakış açısı içerir: “Multiagent view” “Agent view” “Organisation view” “Role view” “Behavioural view” “Interaction view” “Environment view”

29 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents (Hahn et al., 2009) : Multiagent viewpoint  Bir ÇES’in ana bileşenlerini içerir. Agent, Instance, Cooperation, Capability, Interaction, Role, vb. Agent viewpoint  Özerk etmen bileşenini, görevlerini yerine getirmek için sahip oldukları yetenekleri ve ÇES içerisinde oynadıkları rolleri modeller.  Etmen bakış açısına ait üstmodel:

30 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents (Hahn et al., 2009) : Organisation viewpoint  Özerk etmenlerin bir ÇES bünyesinde nasıl birlikte çalışacağını ve karmaşık organizasyonel yapıların nasıl tanımlanacağını modeller.  Organizasyon bakış açısına ait üstmodel:

31 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents (Hahn et al., 2009) : Role viewpoint  Özerk etmenlerin bir organizasyon ya da başka bir sosyal ilişkideki fonksiyonel pozisyonlarının soyut temsili  Rol bakış açısına ait üstmodel:

32 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents (Hahn et al., 2009) : Behaviour viewpoint  Karmaşık kontrol yapılarının ve mesaj gönderme gibi atomik görevlerin birleşimine dayalı olarak planların nasıl oluşturulacağını ve  Yapılar arasındaki bilgi akışını tanımlar.  Davranış bakış açısına ait kısmi üstmodel:

33 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents (Hahn et al., 2009) : Interaction viewpoint  Özerk etmenler ve organizasyonlar arasındaki etkileşimlerin protokollerini modeller.  Etkileşim bakış açısına ait kısmi üstmodel:

34 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents (Hahn et al., 2009) : Environment viewpoint  Etmenler ve organizasyonlar tarafından oluşturulan, paylaşılan ve kullanılan her türlü kaynağı içerir.  Ortam: Etmenlerin ve organizasyonların yaşaması için çevresel koşulları sağlayan “first-class abstraction”  Etmenler ortamı değiştirmek ya da anlamlı bilgi elde etmek için ortamı etkileyebilir.  Etmenler ortamdan bilgi okuyarak ya da ortama bilgi ekleyerek ortamla dolaylı yoldan iletişime geçebilir.

35 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  JACK üstmodeli (JACKMM) (Hahn et al., 2009) : JACK çerçevesinin “Team” bakış açısı için “Team Metamodel”  Bir dizi amacın elde edilmesi için bir ya da daha fazla varlığın (“entity”) oluşturduğu yapıları tanımlar.  Kısmi JACK takım üstmodeli:

36 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  JACK üstmodeli (JACKMM) (Hahn et al., 2009) : “Process Metamodel”  Süreç yapısını ve süreci tanımlamada kullanılan dil yapılarını modeller.  Kısmi JACK süreç üstmodeli:

37 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  JADE üstmodeli (JADEMM) (Hahn et al., 2009) : JADEMM’in çekirdek bakış açısı  JADE API’sinin içerdiği kavramları ve PIM4Agents ile eşlemeyi sağlamak amacıyla bu API’ye getirilen uzantıları sunar. JADE API’ye getirilen iki uzantı kavramı: “Organisation” ve “Role”  JADEMM’in çekirdeğine ait kısmi üstmodel:

38 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  JADE üstmodeli (JADEMM) (Hahn et al., 2009) : JADEMM’in davranış bakış açısı  JADEMM’in davranış hiyerarşisine ait kısmi üstmodel:

39 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents ve PSM’ler arasında tanımlanan dönüşümler (Hahn et al., 2009) : PSM’ler: JACKMM ve JADEMM PIM4Agents ve JACKMM elemanları arasındaki eşleme kuralı örnekleri:

40 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents ve PSM’ler arasında tanımlanan dönüşümler (Hahn et al., 2009) : PIM4Agents ve JACKMM süreç bileşenleri arasındaki eşlemeler:

41 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents ve PSM’ler arasında tanımlanan dönüşümler (Hahn et al., 2009) : PIM4Agents ve JADEMM elemanları arasındaki eşleme kuralı örnekleri:

42 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  PIM4Agents ve PSM’ler arasında tanımlanan dönüşümler (Hahn et al., 2009) : PIM4Agents ve JADEMM elemanları arasındaki eşleme kuralı örnekleri:

43 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Anlamsal Web yetenekli ÇES’ler için katmanlı bir yazılım mimarisi tanımlanmıştır. Mimariye dayalı olarak bu tip ÇES’ler için bir üstmodel tanımlanmıştır. Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci ortaya konmuştur. Model dönüşümlerinde hedef etmen geliştirme platformları olarak SEAGENT (Dikenelli et al., 2005) ve NUIN (Dickinson & Wooldridge, 2003) kullanılmıştır.  SEAGENT ve NUIN’in PSMM’leri türetilmiştir.  PIMM ile bu PSMM’ler arasındaki varlık eşlemeleri ve bu varlık eşlemelerine dayalı olarak model dönüşümleri gerçekleştirilmiştir.  Model dönüşümlerinin gerçek uygulamaları ATL kullanılarak yerine getirilmiştir. Model dönüşümleri sonucunda elde edilen sistem modellerinden yazılım kodunu elde edecek otomatik “model-to-text” dönüşümleri tanımlanmış ve gerçekleştirilmiştir.

44 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Anlamsal Web yetenekli ÇES’ler için katmanlı bir yazılım mimarisi  Mimarinin 3 katmanı bulunmaktadır: Servis Katmanı (Service Layer) Ajans Katmanı (Agency Layer) İletişim Altyapısı Katmanı (Communication Infrastructure Layer)  Çok-etmenli bir sistemde bir grup etmen Servis Katmanı’nda tanımlı servisleri sunarlar.  Sistemdeki her bir etmenin ise Ajans Katmanı’nda tanımlı iç bir etmen mimarisi bulunmaktadır.  Etmenler birbirleri ile İletişim Altyapısı Katmanı’nda tanımlanan protokollere uygun olarak haberleşmektedirler.

45 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Anlamsal Web yetenekli ÇES’ler için katmanlı bir yazılım mimarisi

46 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Anlamsal Web yetenekli ÇES’ler için bir üstmodel  Üstmodel Anlamsal Web yetenekli MAS’lar için bir PIMM’dir.  FIPA ACSM’nin bir uzantısıdır.  Aynı zamanda UML 2.0 Üstyapısı’nı ve Ontoloji UML Profili’ni (Djuric, 2004) genişleterek özellikle Anlamsal Web yapıları ile etmenlerin etkileşimlerini modelleyen yeni üstvarlıklar ve ilişkiler tanımlamaktadır

47  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Anlamsal Web yetenekli ÇES’ler için bir üstmodel (bölüm 1):

48  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Anlamsal Web yetenekli ÇES’ler için bir üstmodel (bölüm 2):

49 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Anlamsal Web yetenekli ÇES’ler için bir üstmodel  Ontoloji kavramının modelde belirginleştirilmesi (Ontology UML Profili kullanımı)  FIPA-ACSM Etmen sınıfının bir alt sınıfı: Anlamsal Web Etmeni  FIPA-ACSM’nin Etmen Rol Sınıflayıcısı’nın bir uzantısı: Rol  Anlamsal Web Etmeni – Rol ilişkisi FIPA-ACSM’deki Etmen – Etmen Rol Sınıflayıcısı ilişkisine uygun hale getirilmiştir  Anlamsal Web Etmenleri aynı zamanda birden fazla rol ile ilişkilendirilebilir (çoklu sınıflama)  Anlamsal Web Etmenleri zamanla rollerini değiştirebilirler (dinamik sınıflama)

50 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Anlamsal Web yetenekli ÇES’ler için bir üstmodel  FIPA ACSM’nin Grup elemanının bir uzantısı: Anlamsal Web Organizasyonu  Anlamsal web servisi bileşenleri: Arayüz, Süreç ve Zemin  Anlamsal web etmenleri üstlendikleri görevleri yerine getirmek amacıyla Plan’lar uygulamaktadırlar.  Plan üstvarlığının iki uzantısı: Anlamsal Servis Bulma Planı Anlamsal Servis Çalıştırma Planı  Anlamsal Servis Eşleme Etmeni: MAS içerisinde anlamsal web servislerinin yetenek ilanlarını depolar Diğer etmenlerden gelen servis isteklerini ilan edilen servis yetenekleri ile karşılaştırır Uygun servis ya da servisleri belirler Uyguladığı plan: yine bir Plan altsınıfı olan Anlamsal Servis Kaydetme Planı

51  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Anlamsal Web yetenekli ÇES’ler için bir üstmodel  Turizm iş alanında çalışan bir etmen sistemine ait platform bağımsız model:

52 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Anlamsal Web ortamında çalışan MAS’ların PSM’lerini elde etmek amacıyla önerilen PIMM ile çeşitli MAS platformlarının PSMM’leri arasında model dönüşümleri tanımlanmış ve uygulanmıştır.  Dönüşümlerde: Kaynak üstmodel: PIMM Hedef üstmodeller: Çeşitli MAS yazılım geliştirme çerçevelerinin PSMM’leri  Farklı her etmen platformu için izlenen yöntem: eşlemelerin gerçekleştirilmesi model dönüşüm kurallarının hazırlanması ve dönüşümlerin uygulanmasını içermektedir.  Çalışmalar kapsamında yukarıda tarif edilen model dönüşümünün uygulandığı MAS yazılımı geliştirme çatıları: SEAGENT (Dikenelli et al., 2005) NUIN (Dickinson and Wooldridge, 2003)  Durum çalışması: Turizm MAS’ının platforma özgü modellerinin dönüşümler sonrası elde edilmesi

53  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  SEAGENT MAS geliştirme çerçevesine ait üstmodel:

54 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  PIMM ve SEAGENT PSMM’i arasındaki bazı varlık eşlemeleri: PIMM VarlığıSEAGENT VarlığıAçıklama Anlamsal Web Etmeni, Anlamsal Servis Eşleme Etmeni EtmenSEAGENT’taki Etmen kavramı PIMM’deki Rol ve etmen soyutlamalarına karşılık gelmektedir. PlanGörevPIMM Etmen planları SEAGENT çerçevesindeki HTN görevlerine eşlenirler. Anlamsal Servis Bulma PlanıAday Servisi KeşfetAnlamsal web etmenlerinin servis bulma planı SEAGENT’ta yerleşik olan ve Davranış sınıfının bir altsınıfı olan Aday Servisi Keşfet görevine eşlenmektedir. DavranışEylemPIMM’de tanımlanan etmen davranışları SEAGENT platformlarında birer Eylem örneği olarak hayata geçirilebilir. Anlamsal Web ServisiOWL-S ServisiSEAGENT’ta anlamsal web servislerinin yetenekleri ve süreç modelelleri OWL-S işaretleme dili kullanılarak tanımlanmaktadır. PIMM Anlamsal web servisi yapıları da OWL-S bileşenleri kullanılarak SEAGENT platformlarında hayata geçirilebilir. ArayüzOWL-S Profili SüreçOWL-S Süreci ZeminOWL-S Zemini

ATL Dönüşüm kurallarının ATL motoru tarafından işletilmesi Hedef (Çıktı) Modeli (?) 55 Ecore Üst-üstmodeli  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Anlamsal Web Yetenekli Çok Etmenli Sistemlerin Model Güdümlü Geliştirilmesi için Model Dönüşümü:

56  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Turizm MAS PIM’inin model dönüşümleri sonrası elde edilen SEAGENT platformuna özgü modeli:

Ecore Üst-üstmodeli ATL Dönüşüm kurallarının ATL motoru tarafından işletilmesi 57  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Anlamsal Web Yetenekli Çok Etmenli Sistemlerin Model Güdümlü Geliştirilmesi için Model Dönüşümü:

58  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Modelden modele dönüşüm sistemlerin gerçek uygulamalarında yeterli değildir.  Sistem tasarımcılarının mutlaka yazılım kodlarını hazırlamaları gerekmektedir.  Modelden modele (M2M) dönüşüm  Yazılım kodu üretimini sağlayan model – metin (M2T) dönüşümü

59 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  M2T uygulaması: SEAGENT PSM’lerinin yazılım kodlarının elde edilmesi  HTN temelli etmen planlarının üretilmesi  SEAGENT çerçevesi için hazırlanmış olan bir Eclipse eklentisi (“plugin”)  Eklentinin sunduğu Grafiksel Kullanıcı Arayüzü (Graphical User Interface – GUI) sayesinde SEAGENT kod kütüphanesi kullanılarak yazılım kodu üretimi

60  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Örnek turizm MAS’ında yer alan etmenlere ait plan kodlarının üretimi:

61  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Örnek turizm MAS’ında yer alan etmenlere ait plan kodlarının üretimi “Servisi_Cagir” adlı bir SEAGENT Eylem sınıfı için yazılım kodunun üretilmesi:

62  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Nuinscript etmen betik yazım dilinin üstmodeli:

63 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  PIMM ve NUIN PSMM’i arasındaki bazı varlık eşlemeleri: PIMM VarlığıNUIN VarlığıAçıklama Anlamsal Web Etmeni, Anlamsal Servis Eşleme Etmeni NUIN EtmeniBir NUIN Etmeni, anlamsal yetenekli MAS’lara ait PSMM’deki etmen varlıklarına karşılık gelir. Ontoloji, Rol Ontolojisi, Servis Ontolojisi, Organizasyon Ontolojisi Ontoloji TanımıPIMM’de yer alan Ontoloji ve altsınıfları NUIN platformunda ontolojik bilgi deposu tanımları ile temsil edilir. Plan, Anlamsal Servis Kaydetme Planı, Anlamsal Servis Bulma Planı, Anlamsal Servis Çalıştırma Planı Plan Tanımlayıcı Gövde Anlamsal servis etkileşimine ait etmen planları NUIN Plan’ları ve bunların Tanımlayıcı’ları olarak hayata geçirilebilir. Her plan için planın adımlarını içerecek bir Gövde elemanı oluşturulmaktadır. DavranışPlan AdımıPlatform bağımsız modellerde tanımlanan etmen davranışları NUIN platformunda Plan Adım’ları ile gösterilmektedir.

64  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Anlamsal Web Yetenekli Çok Etmenli Sistemlerin Model Güdümlü Geliştirilmesi için Model Dönüşümü: Ecore Üst-üstmodeli ATL Dönüşüm kurallarının ATL motoru tarafından işletilmesi Hedef (Çıktı) Modeli (?)

65  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Turizm MAS PIM’inin model dönüşümleri sonrası elde edilen NUIN platformuna özgü modeli:

66  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  Anlamsal Web Yetenekli Çok Etmenli Sistemlerin Model Güdümlü Geliştirilmesi için Model Dönüşümü: Ecore Üst-üstmodeli ATL Dönüşüm kurallarının ATL motoru tarafından işletilmesi

67 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  M2T uygulaması: NUIN PSM’lerinin yazılım kodlarının elde edilmesi  NUIN çerçevesi göz önüne alındığında modelden koda dönüşüm: NUIN PSMM’ine uyan modellerden şablon Nuinscript’lerin elde edilmesi  Dönüşümlerin uygulanması sırasında MOF modellerinden metine dönüşümü sağlayan MOFScript (Oldevik et al., 2005) dili kullanılmıştır.  MOFScript: Literatürde oldukça iyi bilinen ve modellerin metin dosyalarına dönüştürülmesi için tasarlanmış bir dildir. Girdi olarak doğrudan üstmodel tanımları (Ecore dosyaları) ile ilgilenir. MOFScript dönüşümlerinin doğrudan Eclipse ortamında yazılıp üzerinde çalıştırıldığı bir Eclipse eklentisi bulunmaktadır

68  Anlamsal Web yetenekli ÇES’lerin Model Güdümlü Geliştirilmesi (Kardas et al., 2009) : Üstmodelin bir PIMM olarak görev aldığı MGM’ye dayalı bir etmen yazılımı geliştirme süreci  NUIN PSM’lerinden Nuinscript betiklerinin elde edilmesi için hazırlanan MOFScript M2T dönüşümü ve bu dönüşümün turizm MAS PSM’i üzerinde işletimi sonrası “Otel İstemci Etmeni” adlı NUIN Etmeni için üretilen şablon Nuinscript:

69 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  ÇES Geliştirme için Üstmodel tanımlama ve Model Dönüşümü Çalışmaları “CAFnE” Çerçevesi (Jayatilleke et al., 2007) :  Etmen sistemlerinin temsilini ve ihtiyaç hissedildiğinde yapılarının değiştirilmesini hedefleyen kavramsal bir çerçeve  Model: XML ile temsil edilen iş alanına özgü bileşen tanımları Model örneği: Bir hava durumu uyarı sistemi  Model – Metin Dönüşümü: XSLT (“eXtensible Style Language Translation”) kuralları  Çıktı: İşletilebilir etmen kodları Perini ve Susi’nin çalışması (Perini and Susi, 2006) :  Tropos yapılarından UML modellerine dönüşümler hazırlanmıştır.  MOF QVT dili kullanılarak bu dönüşümler hayata geçirilmiştir.  Bir Tropos plan yapısında yer alan planların bir UML aktivite diyagramındaki eylem düğümlerine (“node”) eşlenmesi ve ilgili dönüşüm kurallarının yazılması örneklenmiştir.

70 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  ÇES Geliştirme için Üstmodel tanımlama ve Model Dönüşümü Çalışmaları Perini ve Susi’nin çalışması (Perini and Susi, 2006) :  “TAOM4e”: Model dönüşümlerini otomatik olarak uygulamak amacıyla hazırlanan bir yazılım aracı Grafiksel ara yüz kullanılarak hazırlanan Tropos sistem modelleri üzerinde yine TAOM4e bünyesinde yer alan dönüşüm motoru ilgili MOF QVT kurallarını işlemekte ve çıktı modellerini elde etmektedir.  Çalışma hem MGM model dönüşüm desenini etmen tabanlı sistemlerin geliştirilmesinde uygulayacak yapıları tanımlaması hem de ilgili model dönüşümlerini gerçekten uygulayacak bir yazılım aracını sunması bakımından kayda değer  Dezavantajlar: Dönüşümlerde kullanılan ve çalışma için bir PIMM olarak kabul edilebilecek etmen üstmodelinin sadece Tropos yapılarını içermesi Geliştirme sürecinin çok fazla Tropos metodolojisine bağımlı olması Örneklemelerin sadece Tropos plan yapılarını dikkate alması

71 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  ÇES Geliştirme için Üstmodel tanımlama ve Model Dönüşümü Çalışmaları PIM4SOA (Zinnikus et al., 2006; Hahn et al., 2006) :  Etmen sistemlerinin model güdümlü geliştirilmesi sırasında bu sistemlerin SOA’lar (“Service-Oriented Architecture”) ile birlikte çalışılabilirliğini dikkate alır.  SOA’ların hızlı bir şekilde modellenmesi için yeni bir çerçeve MDD tekniklerinin uygulanması ile ilgilenen bir modelleme kısmı Web servisleri için esnek bir iletişim platformu SOA’larda pazarlık ve arabuluculuğu sağlayacak olan özerk bir etmen bileşeni PIM4SOA (SOA’lar için PIMM)  Model dönüşüm kuralları Web Servisleri, BPEL ve JACK BDI Etmenleri için PSMM’ler  PIM4SOA’dan JACK BDI PSMM’ine dönüşüm uygulaması (Hahn et al., 2006)

72 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  ÇES Geliştirme için Üstmodel tanımlama ve Model Dönüşümü Çalışmaları PIM4SOA (Zinnikus et al., 2006; Hahn et al., 2006) :  MGG çerçevesi (Zinnikus et al., 2006) :

73 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  ÇES Geliştirme Metodolojilerinin MGG’ye Uygun Olarak Yeniden Organizasyonu Çalışmaları Bazı ÇES geliştirme metodolojilerinin sahipleri  MGM yaklaşımının gittikçe popüler olmasını ve  MAS geliştirmede sağladığı kolaylıkları göz önüne alarak varolan metodolojilerini MGM’ye uygun olarak yeniden düzenleme çalışmaları gerçekleştirmişlerdir. INGENIAS v.2. (Pavon et al., 2006) :  INGENIAS etmen geliştirme metodolojisinin MGG paradigmasına uygun olarak yeniden tasarımı  Hedef: INGENIAS’ta yer alan model oluşturma, tanımlama ve dönüşüm işlemlerinin MAS bağlamında uygunluğunun arttırılması  Dezavantajı: Dönüşümler INGENIAS harici başka etmen geliştirme ortamlarını desteklememektedir.

74 Model Güdümlü ÇES Geliştirme  ÇES Geliştirme Metodolojilerinin MGG’ye Uygun Olarak Yeniden Organizasyonu Çalışmaları Tropos Metodolojisinin Revizyonu (Penserini et al., 2006) :  Hedef: Tropos metodolojisine ait modelleme sürecinin ve yardımcı araçlarının MGM fikri ve standartlarına göre yenilenmesi  PIM: Tropos etmen tabanlı kavramsal modeli  PSM: JADE modeli ADELFE Metodolojisinin Revizyonu (Roug le et al., 2007) :  Hedef: Uyarlamalı (“adaptive”) ÇES paradigmasına uygun olarak ADELFE metodolojisine bir MGG safhasının eklenmesi  Göz önüne alınan uyarlama seviyeleri: Fonksiyonel (Etmen karar verme süreci) İşlevsel (Etmen mimarisine ait model)  Fonksiyonel ve İşlevsel seviyeler arasında eşlemelerin tanımlanması  Dezavantajlar: Seviyelendirmeler ve model dönüşümleri kavramsaldır. Dönüşümler uygulamaya geçirilmemiştir.

75 Kaynaklar  Amor, M., Fuentes, L. and Vallecillo, A. (2005) “Bridging the Gap Between Agent-Oriented Design and Implementation Using MDA”, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3382, pp  AOS (2006) “Agent Oriented Software Group JACK Intelligent Agents”,  Bauer, B., Muller J.P. and Odell, J. (2001) “Agent UML: A formalism for specifying multiagent software systems”, International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, Vol. 11, Issue 3, pp  Bauer, B. and Odell, J. (2005) “UML 2.0 and agents: how to build agent-based systems with the new UML standard”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 18, Issue 2, pp  Cervenka, R., Trencansky, I., Calisti, M. and Greenwood, D. (2005) “AML: Agent Modeling Language – Toward Industry-Grade Agent-Based Modeling”, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3382, pp  Depke, R., Heckel, R. and Küster, J.M. (2001) “Agent-Oriented Modeling with Graph Transformations”, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1957, pp  Dickinson, I. and Wooldridge, M. (2003) “Towards Practical Reasoning Agents for the Semantic Web”, In proceedings of the Second International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2003), ACM Press, pp  Dikenelli, O., Erdur, R.C., Gumus, O., Ekinci, E.E., Gurcan, O., Kardas, G., Seylan, I. and Tiryaki, A.M. (2005) “SEAGENT: A Platform for Developing Semantic Web Based Multi Agent Systems”, In proceedings of the Fourth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2005), Utrecht, The Netherlands, ACM Press, pp  Djuric, D. (2004) “MDA-based Ontology Infrastructure”, Computer Science Information Systems, Vol. 1, Issue 1, pp  Ferber, J. and Gutknecht, O. (1998) “A Meta-Model for the Analysis and Design of Organizations in Multi- Agent Systems”, In proceedings of the Third International Conference on Multi-Agent Systems, IEEE Computer Society, pp  FIPA Modeling TC (2004) “Agent Class Superstructure Metamodel”, pdf  Gracanin, D., Singh, H.L., Bohner, S.A. and Hinchey, M.G. (2005) “Model-Driven Architecture for Agent- Based Systems”, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 3228, pp

76 Kaynaklar  Hahn, C., Madrigal-Mora, C., Fischer, K., Elvesæter, B., Berre, AJ. and Zinnikus, I. (2006) “Meta-models, Models, and Model Transformations: Towards Interoperable Agents”, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 4196, pp  Hahn, C., Madrigal-Mora, C. and Fischer, K. (2009) “A platform-independent metamodel for multiagent systems”, Autonomous Agents and Multi-agent Systems, Vol. 18, Issue 2, pp. 239 – 266.  Huget, M-P. (2005) “Modeling Languages for Multiagent Systems”, In proceedings of the 6th International Workshop on Agent-Oriented Software Engineering (AOSE 2005), Utrecht, The Netherlands.  Jayatilleke, G.B., Padgham, L. and Winikoff, M. (2007) “Evaluating a Model Driven Development Toolkit for Domain Experts to Modify Agent Based Systems”, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4405, pp  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, Vol. 18, Issue 2, pp  Oldevik, J., Neple, T., Grønmo, R., Aagedal, J. and Berre, A.J. (2005) "Toward Standardised Model to Text Transformations", Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3748, pp  Pavon, J., Gomez, J. and Fuentes, R. (2006) “Model Driven Development of Multi-Agent Systems”, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4066, pp  Penserini, L., Perini, A., Susi, A. and Mylopoulos, J. (2006) “From Stakeholder Intentions to Software Agent Implementations", Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4001, pp  Perini, A. and Susi, A. (2006) “Automating Model Transformations in Agent-Oriented Modeling”, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3950, pp  Roug le, S., Migeon, F., Maurel, C. and Gleizes, M-P. (2007) “Model Driven Engineering for Designing Adaptive Multi-Agent Systems”, In proceedings of the Eighth Annual International Workshop on Engineering Societies in the Agents World (ESAW 2007), Athens, Greece.  Zinnikus, I., Benguria, G., Elvesæter, B., Fischer, K. and Vayssière, J. (2006) “A Model Driven Approach to Agent-Based Service-Oriented Architectures”, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 4196, pp