Yazılım etmenleri için geliştirilen alana-özgü etmen modelleme dillerinde hata ayıklama
Debugging for the domain-specific agent modeling languages of software agents
- Tez No: 656918
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GEYLANİ KARDAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 154
Özet
Birçok etmen programlama ortamı ve platformunun varlığına rağmen, geliştiriciler Çok-Etmenli Sistemleri (MAS) uygulamada hala zorluklarla karşılaşabilmektedir. Bu nedenle daha yüksek bir soyutlama katmanında çalışmak ve etmen bileşenlerini modellemek, MAS geliştirmeyi kolaylaştırabilir. Bu soyutlama seviyesini sağlamanın en yaygın yolu MAS'lar için Alana Özgü Modelleme Dilleri (DSML) oluşturmaktır. Ancak, var olan MAS DSML'lerinin entegre geliştirme ortamları, ilgili dilin söz dizimi ve semantik tanımlarına göre modellenmiş sistemler üzerinde bir tür kontrol sağlasa da hiçbiri hata ayıklamak için yerleşik bir desteğe sahip değildirler. Bu eksiklik, etmen geliştiricilerinin, tasarım aşamasında hazırlanan modellerin doğruluğundan emin olmamalarına neden olmaktadır. Yukarıda değinilen boşluğu doldurmak amacıyla bu tezde modelleme ortamları içindeki etmen bileşenlerinin tasarımını destekleyen bir genel hata ayıklama çerçevesi sunulmaktadır. Tezde tanıtılan hata ayıklama çerçevesi 4 farklı metamodel ve bir simülatörden oluşmaktadır. Önerilen çerçevenin kullanımı, bir tasarım dili kullanarak MAS'ların modellenmesi ve bu tasarım modeli örneklerinin bir çalışma zamanı modeline dönüştürülmesi ile başlar. Çerçeveye göre, çalışma zamanı modeli, hata ayıklama için yerleşik bir simülatörde simüle edilir. Çerçeve ayrıca bir simülasyon ortamı modeli ile simülasyon için bir kontrol mekanizması sağlar. Bu tezde önerilen çerçeve hem nitel hem de nicel açıdan değerlendirilmiştir. Elde edilen tüm sonuçlar istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Değerlendirme sonuçları, ortalamada, önerilen çerçevenin hata ayıklama işlemi için harcanan zamanı yaklaşık %45 azalttığını ve modellerdeki onarılan hata sayısını yine yaklaşık %50 arttırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Despite the existence of many agent programming environments and platforms, developers may still face difficulties in implementing Multi-Agent Systems (MAS). Therefore, both working at a higher abstraction layer and modeling agent components can facilitate MAS development. The most common way to achieve this level of abstraction is to create Domain-Specific Modeling Languages (DSMLs) for MAS development. However, although the integrated development environments of the existing MAS DSMLs provide some kind of control over systems modeled according to the syntax and semantic definitions of the respective language, none of them have built-in support for debugging. This deficiency causes agent developers to be unsure of the accuracy of the models prepared at the design stage. To help filling this gap, this thesis presents a general debugging framework that supports the design of agent components within modeling environments. The debugging framework consists of 4 different metamodels and a simulator. The use of the proposed framework begins with modeling a MAS using a design language and converting the design model instances into a runtime model. According to the framework, the runtime model is simulated in a built-in simulator for debugging. The framework also provides a simulation environment model and a control mechanism for simulation. The proposed framework has been evaluated both qualitatively and quantitatively. All results obtained were analyzed statistically. Evaluation results revealed that, on average, the proposed framework reduces the time spent on debugging by approximately 45% and increases the number of bugs repaired in models by approximately 50%.
Benzer Tezler
- Çok-etmenli sistemler için geliştirilen alana-özgü modelleme dillerinin değerlendirilmesi için analitik hiyerarşi sürecinin kullanılması
On the use of the analytic hierarchy process in the evaluation of domain-specific modeling languages for multi-agent systems
TANSU ZAFER AŞICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GEYLANİ KARDAŞ
- Anlamsal web yetenekli çok-etmenli sistemler için alana özgü bir modelleme dili
A domaın-specıfıc modelıng language for semantıc web enabled multı-agent systems
Moharram Challenger
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GEYLANİ KARDAŞ
- Bulanık su altı görüntülerinde derin öğrenme tabanlı balık tespiti
Deep learning based fish detection in turbid underwater images
TANSEL AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiUydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Anlamsal web ve etmen teknolojileri kullanarak sağlık bilgi sistemi geliştirme
Developing a healthcare information system using semantic web and agent technologies
KİBARİYE GÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIZA CENK ERDUR
- Learners' reflections on experiencing augmented reality in the English classroom at tertiary level
Yükseköğrenim düzeyinde İngilizce sınıfında artırılmış gerçeklik deneyimlerine yönelik öğrenci yansıtmaları
OZAN VARLI
Doktora
İngilizce
2022
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ETUŞ