Mul$agent	  Simula$on	  on	  StarBED	  Deploying	  Agent-­‐based	  Traﬃc	  Simula$on	  on	  StarBED	  Raﬁk	  HADFI	  <raﬁk@itolab.nitech.ac.jp>	  Nagoya	  Ins$tute	  of	  Technology,	  Japan	  	  	  	  October	  20th,	  2015	  Summary	  
1.
2.
3.
4.
5.

Mo$va$ons	  Architecture	  The	  “agent”	  paradigm	  MAS	  on	  StarBED	  stack	  Traﬃc	  simula$on	  Mo$va$ons	  • Agent-­‐based,	  Large-­‐scale,	  Distributed	  Simula$on	  of	  Complex	  Systems	  • Case:	  traﬃc	  simula$on	  	  • Simula$on	  of	  complex	  behaviors	  using	  an	  agent-­‐based	  model.	  
These	  behaviors	  include:	  – Mobility	  – Driving	  – Traﬃc	  synchroniza$on	  – Sensor	  networks	  Mo$va$ons	  • A	  generic	  framework	  for	  programmable	  agent-­‐based	  components	  – Mul$layered,	  with	  diﬀerent	  levels	  of	  abstrac$ons	  referring	  to	  diﬀerent	  simula$on	  layers	  – Reusable	  API	  for	  both	  distributed	  and	  non-­‐distributed	  simula$ons	  – Genera$on	  of	  realis$c	  simula$on	  data	  	  • A	  testbed	  for	  general	  purpose	  Computa$onal	  Intelligence	  – coordina$on	  – collabora$on	  – automated	  nego$a$on	  – etc.	  	  Architecture	  • Mul$layered	  architecture	  built	  on	  a	  map	  Architecture	  Geographical	  Layer	  OSM	  Architecture	  Geographical	  Layer	  OSM	  Architecture	  Traﬃc	  Synch	  Layer	  Traﬃc	  light	  Geographical	  Layer	  OSM	  Architecture	  Sensor	  Layer	  Sensor	  network	  Traﬃc	  Synch	  Layer	  Traﬃc	  light	  Geographical	  Layer	  OSM	  Architecture	  Agent	  Layer	  Driver	  agent	  Mobile	  app	  agent	  Sensor	  Layer	  Sensor	  network	  Traﬃc	  Synch	  Layer	  Traﬃc	  light	  Geographical	  Layer	  OSM	  Architecture	  Consensus	  Layer	  Rou$ng	  Nego$a$on	  Coopera$on	  Collabora$on	  Agent	  Layer	  Driver	  agent	  Mobile	  app	  agent	  Sensor	  Layer	  Sensor	  network	  Traﬃc	  Synch	  Layer	  Traﬃc	  light	  Geographical	  Layer	  OSM	  The	  “agent”	  paradigm	  • Reac$ve,	  autonomous,	  collabora$ve,	  and	  goal-­‐oriented	  agents	  – autonomous:	  parallel	  and	  distributed	  deployment	  (StarBED)	  	  • Microscopic	  (autonomous)	  and	  macroscopic	  (collec$ve)	  simula$on	  • An	  agent	  capable	  of	  – Reproducing	  realis$c	  mobility	  – Learning	  of	  preferences,	  behaviors	  (peers	  modeling)	  – Elicita$on	  – Op$miza$on	  – etc.	  The	  “agent”	  paradigm	  • An	  agent	  can	  operate	  in	  two	  diﬀerent	  ways:	  – Autonomous	  Interface	  Agent	  (AIA)	  assis$ng	  &	  interac$ng	  with	  humans	  – Autonomous	  Agent	  (AA)	  to	  simulate	  the	  human	  Learning	  • Behavior	  • Preferences	  • Ac$ons	  Assis$ng	  	  Reported	  ac$ons,	  choices,	  	  type,	  preferences	  Real	  behavior	  AIA	  AA	  Behaving	  with	  a	  	  par$cular	  type,	  	  proﬁle,	  preferences	  Simulated	  	  behavior	  MAS	  on	  StarBED	  stack	  MAS	  on	  StarBED	  stack	  Web	

Twider	

IP	  Phone	Embedded	  Navi	  app	PC	

Sensor	

Car	Android	Mobile	  app	Nodes	  Emula+on	

プロバイダ
網	

Wireless	  mesh	Satellite	  com	.	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	

Net	  Emula+on	

Wired	  （Ether）	

Wireless	  （Wi-­‐Fi）	

Wireless	  (LTE)	  .	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	

Physical	  Layers	

StarBED	  MAS	  on	  StarBED	  stack	  Determina+on	  of	  the	  aﬀected	  areas	  scenario	  Disaster	  scenario	  generator	  Physical	  Simula$on	  (Terrain	  data)	

People	  behavior	  Web	

Twider	

IP	  Phone	Embedded	  Navi	  app	PC	

Sensor	

Car	Android	Mobile	  app	Nodes	  Emula+on	

Physical	  state	  

プロバイダ
網	

Wireless	  mesh	Satellite	  com	.	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	

Net	  Emula+on	

Failures,	  etc.	  

Wired	  （Ether）	

Wireless	  （Wi-­‐Fi）	

Wireless	  (LTE)	  .	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	

Physical	  Layers	

StarBED	  MAS	  on	  StarBED	  stack	  Macroscopic	  &	  Organiza+onal	  type	

Encounter	  Protocols	
Strategic	  types?	  
Risk	  aversion?	  
Uncertainty	  aversion?	  
Preferences/U$lity?	  
Coopera$ve	  behavior?	

Determina+on	  of	  the	  aﬀected	  areas	  scenario	  Disaster	  scenario	  generator	  Physical	  Simula$on	  (Terrain	  data)	

Conges$on	  §
§
§
§
§

Behavioral	  &	  Economic	  type	

People	  behavior	  Rou$ng	 Coordina$on	

Agent	  θ1	Agent	  θ2	

Mechanism	  Design	Agent	  θ3	.	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	.	  .	  .	  .	  .	

MAS	Pluggable	

Agent	Web	

Twider	

IP	  Phone	Embedded	  Navi	  app	PC	

Sensor	

Car	Android	Mobile	  app	Nodes	  Emula+on	

Physical	  state	  

プロバイダ
網	

Wireless	  mesh	

Satellite	  com	.	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	

Net	  Emula+on	

Failures,	  etc.	  

Wired	  （Ether）	

Wireless	  （Wi-­‐Fi）	

Wireless	  (LTE)	  .	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	

Physical	  Layers	

StarBED	  Example:	  Emula$ng	  a	  traﬃc	  coordina$on	  task	  in	  a	  disaster	  scenario	  (congested)	  involving	  car-­‐embedded	  &	  mobile	  app	  agents	  represen$ng	  risk	  seeking,	  uncertainty	  averse	  drivers	  (only	  α%	  are	  coopera$ve).	  The	  coordina$on	  mechanism	  uses	  a	  sensor	  network	  MAS	  on	  StarBED	  stack	  Macroscopic	  &	  Organiza+onal	  type	

Encounter	  Protocols	
Strategic	  types?	  
Risk	  aversion?	  
Uncertainty	  aversion?	  
Preferences/U$lity?	  
Coopera$ve	  behavior?	

Determina+on	  of	  the	  aﬀected	  areas	  scenario	  Disaster	  scenario	  generator	  Physical	  Simula$on	  (Terrain	  data)	

Conges$on	  §§§§§

Rou$ng	 Coordina$on	

Mechanism	  Design	.	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	.	  .	  .	  .	  .	

MAS	Pluggable	

Agent	  θAgent	  θBehavioral	  models	  β1	  .Agent	  ..βn	  eθmula$ng	  the	  mobility	  of	  the	  drivers,	  or	  cars,	  which	  is	  diﬀerent	  from	  an	  AIA	  assis$ng	  the	  drivers	   Agent	
1	

Behavioral	  &	  Economic	  type	

People	  behavior	  2	

3	

Web	

Twider	

IP	  Phone	Embedded	  Navi	  app	PC	Sensor	

Car	Android	Mobile	  app	Nodes	  Emula+on	

Physical	  state	  プロバイダ
網	Wireless	  mesh	Satellite	  com	.	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	

Net	  Emula+on	

Failures,	  etc.	  

Wired	  （Ether）	

Wireless	  （Wi-­‐Fi）	

Wireless	  (LTE)	  .	  .	  .	  .	  .	
Pluggable	

Physical	  Layers	

StarBED	  MAS	  on	  StarBED	  stack	  Experiment	  Node	  Experiment	  Node	  Qomet	  Qomet	  Agent	  Agent	  (x,	  y)	  at	  t	  Agent	  stuﬀ	  (x,	  y)	  at	  t	  Simula$on	  Manager	  or	  Visualizer	  Boo$ng	  instruc$ons	  Conﬁgura$on	  data	  Agent	  stuﬀ,	  media$on	  Experiment	  Network	  MAS	  on	  StarBED	  stack	  Experiment	  Node	  Experiment	  Node	  Qomet	  Qomet	  Experiment	  Network	  Agent	  Agent	  (x,	  y)	  at	  t	  Agent	  stuﬀ	  (x,	  y)	  at	  t	  Simula$on	  Manager	  or	  Visualizer	  Boo$ng	  instruc$ons	  Conﬁgura$on	  data	  Agent	  stuﬀ,	  media$on	  Agent	  	  	  	  	  	  	  	  OSM	  DM	  MAP	  Server	  Server	  Visualizer	  	  	  BM	  OSM	  DM	  MAP	  Traﬃc	  simula$on	  • Agents	  will	  have	  to	  emulate	  drivers	  behavioral	  models	  • Dynamic	  and	  interac$ve	  mobility	  genera$on	  based	  on	  3	  forces	  – Speed	  v	  – Accelera$on	  a	  – Breaking	  b	  • Interac$on	  with	  external	  forces	  – Driver	  ac$ons,	  through	  the	  steering	  wheel	  – Environment:	  traﬃc	  lights,	  routes	  – Interac$on	  with	  other	  vehicles	  Default	  speed,	  or	  “desired”	  speed	  Traﬃc	  simula$on	  Current	  speed,	  resul$ng	  from	  the	  interac$on	  with	  the	  environment	  Speed	  modula$on	  	  !
! !
Speed	  diﬀerence:	   δ v = objv − v	  Example	  of	  rules:	  !

!
δ v < −3!
a=0!
!
b = δ v * urgency!
δv > 3!
!
a = δ v * urgency!
b=0!
objv = 0!
a=0!
!
b = −v

v

!
objv
!
a!
b

Default	  speed,	  or	  “desired”	  speed	  Traﬃc	  simula$on	  Current	  speed,	  resul$ng	  from	  the	  interac$on	  with	  the	  environment	  Speed	  modula$on	  	  !
! !
Speed	  diﬀerence:	   δ v = objv − v	  Example	  of	  rules:	  !

!
δ v < −3!
a=0!
!
b = δ v * urgency!
δv > 3!
!
a = δ v * urgency!
b=0!
objv = 0!
a=0!
!
b = −vv!
objv!
a!
bAngle	  modula$on	  	  is	  based	  on	  the	  steering	  wheel	  posi$on	  and	  how	  it	  changes	  given	  any	  change	  in	  the	  overall	  direc$on	  of	  the	  vehicle	  and	  its	  velocity	  angle	  (θ)	  Default	  direc$on	  	  !"	   δθ = objd − θSteering	  wheel	  value	  at	  t-­‐1	  	  	   Vsw = Vswt −Vswt−1	  Update	  rule	  -­‐1	  	  	  	  	  	  1	  Vsw = Vswt−1 + δθVsw

Traﬃc	  simula$on	  • Rule-­‐based	  direc$ves	  or	  programmable	  goal-­‐oriented	  agents	  Traﬃc	  simula$on	  Agent-­‐based,	  microscopic	  prototype	  (before	  distribu$on)	  Traﬃc	  simula$on	  Agent-­‐based,	  distributed,	  macroscopic	  prototype	  	  Thank	  you