Engineering Self-Adaptive Collective Processes for Cyber-Physical Ecosystems

Casadei, Roberto (2020) Engineering Self-Adaptive Collective Processes for Cyber-Physical Ecosystems, [Dissertation thesis], Alma Mater Studiorum Università di Bologna. Dottorato di ricerca in Computer science and engineering, 32 Ciclo. DOI 10.6092/unibo/amsdottorato/9380.
Documenti full-text disponibili:
[img] Documento PDF (English) - Richiede un lettore di PDF come Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Disponibile con Licenza: Salvo eventuali più ampie autorizzazioni dell'autore, la tesi può essere liberamente consultata e può essere effettuato il salvataggio e la stampa di una copia per fini strettamente personali di studio, di ricerca e di insegnamento, con espresso divieto di qualunque utilizzo direttamente o indirettamente commerciale. Ogni altro diritto sul materiale è riservato.
Download (8MB)

Abstract

Con lo sviluppo di informatica e intelligenza artificiale, la diffusione pervasiva di device computazionali e la crescente interconnessione tra elementi fisici e digitali, emergono innumerevoli opportunità per la costruzione di sistemi socio-tecnici di nuova generazione. Tuttavia, l'ingegneria di tali sistemi presenta notevoli sfide, data la loro complessità—si pensi ai livelli, scale, eterogeneità, e interdipendenze coinvolti. Oltre a dispositivi smart individuali, collettivi cyber-fisici possono fornire servizi o risolvere problemi complessi con un “effetto sistema” che emerge dalla coordinazione e l'adattamento di componenti fra loro, l'ambiente e il contesto. Comprendere e costruire sistemi in grado di esibire intelligenza collettiva e capacità autonomiche è un importante problema di ricerca studiato, ad esempio, nel campo dei sistemi collettivi adattativi. Perciò, traendo ispirazione e partendo dall'attività di ricerca su coordinazione, sistemi multiagente e self-*, modelli di computazione spazio-temporali e, specialmente, sul recente paradigma di programmazione aggregata, questa tesi tratta concetti, metodi, e strumenti per l'ingegneria di ensemble di elementi situati eterogenei che devono essere in grado di lavorare, adattarsi, e auto-organizzarsi in modo decentralizzato. Il contributo di questa tesi consiste in quattro parti principali. In primo luogo, viene definito e implementato un linguaggio di programmazione aggregata (ScaFi), interno al linguaggio Scala, per descrivere comportamenti collettivi e adattativi secondo l'approccio dei campi computazionali. In secondo luogo, si propone e caratterizza l'astrazione di processo aggregato per rappresentare computazioni collettive dinamiche concorrenti, formalizzata come estensione al field calculus e implementata in ScaFi. Inoltre, si analizza e implementa un prototipo di middleware per sistemi aggregati, in grado di supportare più stili architetturali. Infine, si applicano e valutano tecniche di programmazione aggregata in scenari di edge computing, e si propone un pattern, Self-Organising Coordination Regions, per supportare, in modo decentralizzato, attività decisionali e di regolazione in ambienti dinamici.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di dottorato
Autore
Casadei, Roberto
Supervisore
Dottorato di ricerca
Ciclo
32
Coordinatore
Settore disciplinare
Settore concorsuale
Parole chiave
computational collective intelligence; collective processes; multi-agent systems; cyber-physical systems; self-adaptive systems; self-organisation; coordination; distributed computing; programming languages; situated systems; space-time programming; aggregate computing; edge computing
URN:NBN
DOI
10.6092/unibo/amsdottorato/9380
Data di discussione
2 Aprile 2020
URI

Altri metadati

Statistica sui download

Gestione del documento: Visualizza la tesi

^