Xây dựng một mô hình hệ thống Multi-Agent và ứng dụng trong E-Learning

Tạp chí BCVT & CNTT kỳ 3 10/2007 - 100 - Abstract: The aim of this paper is to construct a model of multi-agent systems that consist of mobile agents. These systems support for solving problems on knowledge bases containing six components of COKB (Computational Object Knowledge Base) model. We built services about querying distributed knowledge and the rule-based- coordination processes of agents. Besides, we applied this model in e-Learning with two fields: plane geometry and 3D analytic geometry. Keywords: Multi-agent, mobile agent, COKB, rule- based- coordination, e-Learning I. ĐẶT VẤN ĐỀ Nhiều vấn đề xử lý tri thức phải giải quyết trên hệ bao gồm các miền tri thức khác nhau, do đó, đòi hỏi phải có sự trao đổi và chia sẻ tri thức giữa các cơ sở tri thức phân tán để có thể áp dụng trong thực tế. Từ những năm 90 đã xuất hiện nhiều mô hình multi-agent (đa tác tử) như: VOYAGER, AGLETS, MOLE, FIPA-OS, ZADE, ZEUS [2], CAP, CAPNET, [8] …. Tuy nhiên, các hệ thống multi-agent này vẫn chưa hỗ trợ xử lý tri thức bao gồm 6 thành phần: khái niệm, quan hệ phân cấp, quan hệ giữa các khái niệm, toán tử, hàm và luật. Đây là 6 thành phần được đưa ra trong mô hình COKB ([5]), mô hình này đã có bước tiến đáng kể so với các mô hình tri thức chỉ gồm các khái niệm và quan hệ. Tiếp theo sau đó là sự phát triển ngôn ngữ COKB-ONT ([6]) để truy vấn tri thức dựa trên mô hình COKB, ngữ nghĩa, suy luận và các ngôn ngữ hỗ trợ khác. Khi sử dụng mô hình multi-agent để truy vấn tri thức phân tán được biểu diễn theo mô hình COKB, thì các mô hình multi-agent hiện nay lại không thích hợp do các mô hình tri thức là khác nhau. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình multi-agent bao gồm các mobile agent để truy vấn tri thức phân tán được biểu diễn theo mô hình COKB. Trong mô hình multi-agent này, ngoài các dịch vụ hỗ trợ các chức năng cơ bản của agent và các dịch vụ để truy cập tài nguyên, chúng tôi xây dựng các dịch vụ tri thức tại nơi cư trú và thực thi của agent. Ba vấn đề trong sự tương tác của các agent trong mô hình multi- agent, đó là: phối hợp, cộng tác và thương lượng. Sự tương tác giữa các agent không được biết trong giai đoạn thiết kế và chỉ được xác định trong quá trình hoạt động của hệ thống. Đặc điểm này đã tạo cho hệ thống một cơ chế truy vấn tri thức mềm dẻo. Trên cơ sở đó, chúng tôi tập trung vào sự phối hợp hoạt động của các agent trong mô hình đề xuất. Có nhiều phương pháp phối hợp hoạt động của các agent như: dựa trên luật, dựa vào ý định chung, lập kế hoạch, dựa vào tổ chức, dựa vào sự chia sẻ công việc, …([3]). Trong bài báo này, để các agent có thể hoạt động phối hợp một cách thống nhất, chúng tôi dùng phương pháp phối hợp dựa trên luật. Việc sử dụng các luật cho phép đơn giản hoá quá trình ra quyết định của các agent bằng cách hạn chế hướng hành động của các agent trong những tình huống cụ thể ([3]). Ngoài ra, chúng tôi cũng trình bày một ứng dụng thử nghiệm trong e-Learning cho 2 cơ sở tri thức phân tán trong lĩnh vực hình học phẳng và hình học giải tích 3 chiều. Xây dựng một mô hình hệ thống multi-agent và ứng dụng trong e-Learning Constructing a Model of Multi-Agent Systems and Its Application in E-Learning Đỗ Văn Nhơn, Nguyễn Trần Minh Khuê Tạp chí BCVT & CNTT kỳ 3 10/2007 - 101 - II. MÔ HÌNH MULTI-AGENT ĐỀ XUẤT VỚI CÁC DỊCH VỤ TRI THỨC Mô hình hệ thống multi-agent bao gồm các agent giao tiếp với nhau, trong đó các agent sẽ hoạt động tự chủ với những mục tiêu và động cơ khác nhau. Để việc giao tiếp thành công, các agent phải có khả năng cộng tác, phối hợp và thương lượng ([1]) (Hình 1). Từ định nghĩa trên, chúng tôi đề xuất một mô hình multi-agent bao gồm các lọai mobile agent như sau: UAgent, KEAgent, QAgent, AAgent, BAgent, IAgent, AnsAgentA, AnsAgentB, MAAgent, MBAgent. Trong đó: UAgent là agent giao tiếp với người dùng, KEAgent là agent giao tiếp với kỹ sư tri thức, QAgent là agent phân loại câu hỏi, AAgent là agent truy vấn tri thức lĩnh vực A, BAgent là agent truy vấn tri thức lĩnh vực B, IAgent là agent trung gian, AnsAgentA là agent trả lời câu hỏi nếu tìm được câu trả lời kết thúc tại A, AnsAgentB là agent trả lời câu hỏi nếu tìm được câu trả lời kết thúc tại B, MAAgent là agent quản lý tri thức lĩnh vực A, MBAgent là agent quản lý tri thức lĩnh vực B. Chúng tôi tổ chức 3 nơi cư trú và thực thi của các agent. Nơi thứ nhất (Place 1)gồm: AAgent, AnsAgentA, AMAgent, IAgent, nơi này xử lý các vấn đề liên quan đến tri thức lĩnh vực A được biểu diễn theo mô hình COKB. Nơi thứ hai (Place 2)gồm: BAgent, AnsAgentB, BMAgent, IAgent, nơi này xử lý các vấn đề liên quan đến tri thức lĩnh vực B được biểu diễn theo mô hình COKB. Nơi thứ ba (Place 3) gồm: UAgent, IAgent, KEAgent, QAgent, nơi này xử lý các vấn đề liên quan đến việc giao tiếp người dùng và kỹ sư tri thức. IAgent di trú giữa 3 nơi để chuyển câu hỏi Hình 1: Mô hình multi-agent [1] Hình 2: Mô hình hệ thống multi-agent đề xuất Tạp chí BCVT & CNTT kỳ 3 10/2007 - 102 - truy vấn và câu trả lời. Sự tương tác giữa các agent chỉ được xác định tại một trạng thái môi trường nào đó, nghĩa là, khi hệ thống hoạt động, các agent mới biết được công việc cần thực hiện và agent nào sẽ cộng tác với mình để hoàn thành công việc đó. Sơ đồ trong hình 2 thể hiện mô hình được đề xuất. Place là nơi trong đó các agent cư trú và chịu trách nhiệm thực thi agent. 4 thành phần quan trọng đối với Place là: Engine (máy ảo cho 1 hoặc nhiều Place), Resource (cơ sở tri thức theo mô hình COKB, cơ sở dữ liệu, hardware, bộ xử lý, các dịch vụ được cung cấp bởi host, …), Location (địa chỉ mạng của Place), Principals (gồm người viết mã cho Place và người chịu trách nhiệm cho các hoạt động của Place). Một host có thể có nhiều Engine, một Engine có thể có nhiều Place, và một Place có thể có nhiều agent. Tại mỗi thời điểm, một agent chỉ phụ thuộc duy nhất vào một Place. Agent có thể giao tiếp với các agent khác trong cùng một Place hoặc thuộc Place khác ([7]). Mô hình tri thức COKB ([5]) là một hệ thống gồm 6 thành phần (C, H, R, Op, Func, Rule). Trong đó: C là một tập hợp các khái niệm, H là một tập hợp các quan hệ phân cấp giữa các khái niệm, theo đó, một số khái niệm là sự đặc biệt hoá của khái niệm khác, R là một tập hợp các loại quan hệ trên các khái niệm, Op là một tập hợp các toán tử, Func là một tập hợp các hàm, Rule là một tập hợp các luật. Bảng 1 là các dịch vụ mà một Place hỗ trợ. Hình 3 là sơ đồ các dịch vụ hỗ trợ truy vấn COKB. Các dịch vụ trên được xây dựng dựa vào các định nghĩa và thuật giải trong [6]. Các agent trong mô hình đều là mobile agent. Mobile agent là phần mềm bao gồm mã chương trình, dữ liệu, trạng thái hoạt động và có thể tự mình di chuyển từ Place này sang Place khác ([7]). Nội dung agent mang theo trong quá trình di trú bao gồm các thành phần của agent, tên cơ sở tri thức, bảng lưu nội dung các câu hỏi và câu trả lời theo ngôn ngữ COKB- ONT, …. Ngôn ngữ COKB-ONT được trình bày trong [6]. III. HOẠT ĐỘNG PHỐI HỢP CỦA CÁC AGENT TRONG MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT Hình 5 là sơ đồ trình bày hoạt động phối hợp giữa các agent dựa trên tập các luật. Tập các hành động của các Agent: A={aij}, trong đó: aij là hành động j của agent i; aij = Tên Place.Tên Agent.Tên hành động(các tham số) Hình 3: Các dịch vụ tri thức hỗ trợ truy vấn COKB Tạp chí BCVT & CNTT kỳ 3 10/2007 - 103 - Hành động của agent: di trú, tạo ra agent khác, truy vấn tri thức, chuyển câu hỏi hoặc câu trả lời, nhận câu hỏi hoặc câu trả lời, phân loại tri thức, tổng hợp tri thức, … Tập các trạng thái môi trường: S = {s}, trong đó: s là 1 trạng thái môi trường Trạng thái môi trường: s = {sự kiện} - Nếu sự kiện là tình trạng thực hiện hành động của agent: Tên Place.Tên Agent.Tên hành động = giá trị; trong đó giá trị ={‘đã thực hiện’, ‘đang thực hiện’} - Nếu sự kiện là số lượng agent đang rảnh ở mỗi Place: Tên Place. Tên Agent. Số lượng rảnh = giá trị; trong đó giá trị = 0 (không có agent đang rảnh) hoặc >=1 (tồn tại agent đang rảnh). (Agent đang rảnh là agent đang ở trạng thái Deactive, hoặc ở trạng thái Active nhưng không phải là Executing). - Nếu sự kiện là tình trạng câu trả lời: Tên Place.Tên Agent.Câu trả lời. Tình trạng = giá trị; trong đó: giá trị = {‘đã hoàn thành’, ‘chưa hoàn thành’, ‘xuất hiện tri thức lĩnh vực A’, ‘xuất hiện tri thức lĩnh vực B’}. - Nếu sự kiện là loại câu hỏi: Tên Place.Tên Agent.Câu hỏi.Loạicâu = giá trị, trong đó: giá trị={‘câu truy vấn’, ‘câu truy vấn lĩnh vực A’, ‘câu truy vấn lĩnh vực B’, ‘không phải câu truy vấn’} - Nếu sự kiện là thời gian còn lại theo quy định để di trú giữa các Place: Biểu diễn sự kiện: Tên Bảng 1: Các dịch vụ mà Place hỗ trợ Các dịch vụ tại nơi cư trú, thực thi của agent Các dịch vụ phục vụ agent Các dịch vụ truy cập tài nguyên Các dịch vụ tri thức hỗ trợ truy vấn COBK - Create (tạo mới agent: sử dụng mã code của class đã biên dịch, 1 agent có thể được tạo thông qua dịch vụ của Place hoặc do 1 agent khác tạo ra) - Clone (tạo bản sao của agent) - Dispatch (gửi agent đến Place khác) - Retract (di chuyển agent về Place cũ) - Deactive (đưa agent vào trạng thái ngủ đông ở Secondary Storage) - Active (kích hoạt agent hoạt động trở lại) - Dịch vụ truy cập Database - Dịch vụ truy cập Secondary Storage - Dịch vụ lưu trữ bảng thông tin, gồm: Class File Name (tên của file chứa class), Code (tên class), Code Base (địa chỉ của thư mục chứa mã code của class đã biên dịch) - Dịch vụ phân tích biểu thức điều kiện truy vấn hay sự kiện - Dịch vụ phân loại thành phần biểu thức - Dịch vụ xác định sự ‘hợp nhất’ giữa các thành phần biểu thức - Dịch vụ xác định sự ‘thoả mãn’ giữa các thành phần biểu thức và các biểu thức - Dịch vụ thực hiện câu truy vấn - Dịch vụ trung gian giải quyết các vấn đề về biểu thức dựa trên phần mềm giải toán. Hình 4: Quá trình di trú của agent Hình 5: Hoạt động phối hợp của các agent dựa vào luật Tạp chí BCVT & CNTT kỳ 3 10/2007 - 104 - Place.Tên Agent.Thờigian còn lại = giá trị Biểu diễn luật: s Þ a, với s ÎS, a Ì A; trong đó: s: tập giả thiết; s = {sự kiện}, a: tập kết luận; a = {aij} gồm các hành động của các agent, aij Î A, S: tập trạng thái môi trường; A: tập các hành động của các agent IV. TRUY VẤN TRI THỨC PHÂN TÁN TRÊN MÔ HÌNH MULTI-AGENT Khi hệ thống tiếp nhận câu hỏi truy vấn của người dùng, các agent sẽ phối hợp hành động với nhau dựa trên luật và sử dụng các dịch vụ tri thức để tìm ra câu trả lời. Câu hỏi truy vấn có thể thuộc 1 trong 2 dạng sau: dạng câu hỏi liên quan đến tri thức chỉ thuộc một lĩnh vực A hoặc B được biểu diễn theo mô hình COKB, và dạng câu hỏi liên quan đến tri thức thuộc cả hai lĩnh vực A và B được biểu diễn theo mô hình COKB. Hệ thống có thể tiếp nhận và xử lý đồng thời nhiều câu hỏi truy vấn. Hình sau minh hoạ quá trình xử lý đồng thời 3 câu hỏi truy vấn, trong đó, câu hỏi truy vấn 1 liên quan đến tri thức thuộc lĩnh vực A, câu hỏi truy vấn 2 liên quan đến tri thức thuộc cả 2 lĩnh vực A và B, câu hỏi truy vấn 3 liên quan đến tri thức thuộc lĩnh vực B Các agent sau khi thực hiện xong nhiệm vụ, có thể chuyển sang trạng thái ngủ đông ở Secondary Storage trong Resource, hoặc tiếp nhận công việc mới. Trong trường hợp tri thức chỉ thuộc về 1 lĩnh vực thì các agent thuộc về lĩnh vực kia sẽ không được sử dụng. Số lượng của mỗi loại agent trong hệ thống phụ thuộc vào số lượng câu hỏi truy vấn và trạng thái môi trường. Hình 6 minh họa hoạt động của hệ thống để tìm câu trả lời cho 3 câu hỏi truy vấn. Câu hỏi 1 và câu hỏi 2 được các UAgent nhận vào cùng lúc. Các QAgent sẽ được tạo ra để nhận 2 câu hỏi này. Câu hỏi 3 được đưa vào hệ thống khi hệ thống đang tìm câu trả lời cho câu hỏi 2, và đã tìm xong câu trả lời cho câu hỏi 1. Khi đó, các agent đã thực hiện việc xử lý trả lời cho câu hỏi 1 sẽ tiếp tục xử lý để trả lời cho câu hỏi 3. Trong quá trình xử lý, các agent có thể chia sẻ công việc lẫn nhau đem lại hiệu quả hoạt động chung cho toàn hệ thống. V. ƯU ĐIỂM CỦA HỆ THỐNG E-LEARNING DỰA TRÊN MÔ HÌNH MULTI-AGENT Hệ thống e-Learning được xây dựng dựa trên mô hình multi-agent có các ưu điểm sau: - Hệ thống mở: hệ thống có thể bổ sung hoặc phân tách kể cả tri thức lẫn các agent. - Tính linh hoạt và thông minh: hệ thống có khả năng Hình 6: Quá trình truy vấn cơ sở tri thức phân tán Tạp chí BCVT & CNTT kỳ 3 10/2007 - 105 - tự giải quyết một số vấn đề phức tạp trong quá trình hoạt động phối hợp giữa các agent. - Hỗ trợ một cách hiệu quả cho việc tổ chức các dịch vụ tri thức phân tán. Ngoài ra, hệ thống còn có nhiều ưu điểm như: các agent có thể hoạt động tốt trong môi trường mạng bất đồng bộ, khả năng tự trị cao, tự xử lý các vấn đề xảy ra trên đường truyền, giảm lưu lượng đường truyền do không phải liên lạc với Server trong quá trình hoạt động, ... Đối với các hệ thống hoạt động theo mô hình Client-Server, luôn gặp sự cố do lượng gói tin di chuyển trên mạng nhiều gây thiếu băng thông, hoặc giữa Client và Server phải trao đổi thông tin, liên lạc qua lại nhiều lần gây tốn thời gian và lãng phí đường truyền. Do đó, mô hình multi-agent rất thích hợp để phát triển hệ thống e-Learning, một hệ thống luôn đặt ra yêu cầu cao về hạ tầng mạng truyền thông và tốc độ xử lý. Đặc biệt, công nghệ agent có nhiều tính năng linh hoạt, uyển chuyển để hỗ trợ tốt cho việc xử lý phân tán. Đối với việc gọi hàm từ xa, khi tính toán hoặc thực hiện một chức năng nào đó, dữ liệu sẽ được di chuyển qua lại giữa Host X và Host Y nhiều lần để có được kết quả cuối hoặc để đạt được mục đích, yêu cầu đặt ra. Tuy nhiên, khi sử dụng mô hình agent thì số lần truyền dữ liệu qua lại giữa các host sẽ giảm đáng kể, minh họa qua Hình 7. Hình 7: Số lần truyền dữ liệu giữa các Place [7] Khi các agent di chuyển đem theo cả mã code lẫn dữ liệu và trạng thái hoạt động, thì tất cả việc xử lý chỉ xảy ra sau khi agent đã di trú đến Host Y. Nghĩa là, việc chuyển gói tin qua lại giữa Host X và Host Y chỉ xảy ra một lần cho một việc xử lý nào đó. Agent có thể làm việc trong một môi trường mạng mà kết nối có thể bị gián đoạn, hoặc gặp sự cố. Sau khi một agent từ Host X di trú sang Host Y, kết nối mạng có thể bị ngắt mà không làm ảnh hưởng đến quá trình hoạt động. Các tính toán và yêu cầu sẽ được xử lý bên trong Host Y. Thực hiện tính toán, xử lý xong, khi mạng kết nối trở lại, agent sẽ mang kết quả trở về lại Host X. Hình 8: Hoạt động của Agent trong môi trường mạng không đồng bộ [7] VI. ỨNG DỤNG THỬ NGHIỆM TRONG E- LEARNING Để minh hoạ tính khả thi của mô hình multi-agent đề xuất, chúng tôi đã tiến hành xây dựng một ứng dụng trong e-Learning. Ứng dụng sử dụng các công nghệ .NET như C#, WebServices, IP Remoting, XML SOAP, Winforms, Delegates, Windows Services, Database Connectivity, Multi-Tier Technology, … , và MAPLE. Hai cơ sở tri thức phân tán là COKB A: cơ sở tri thức hình học phẳng và COKB B: cơ sở tri thức hình học giải tích 3 chiều. COKB A bao gồm các tri thức sau : khái niệm hình thang, khái niệm hình bình hành, quan hệ song song, …. COKB B bao gồm: khái niệm tọa độ, quan hệ cùng phương giữa 2 vectơ, quan hệ trùng nhau giữa 2 vectơ, …. Qua hệ thống e-Learning, các kỹ sư tri thức có thể cập nhật tri thức cho 2 cơ sở Tạp chí BCVT & CNTT kỳ 3 10/2007 - 106 - tri thức này, người dùng có thể đặt câu hỏi truy vấn, các agent trong hệ thống sẽ phối hợp với nhau để truy vấn trong COKB A và COKB B để ra kết quả cuối trả lời cho người dùng. Ngôn ngữ truy vấn sử dụng : COKB-ONT. Nếu người dùng đặt câu hỏi “Cho 4 điểm A, B, C, D với các tọa độ như sau: A(0,0,0), B(4,5,6), C(4,0,0), D(0,-5,-6). Hỏi ABCD có phải là hình bình hành không?” . Để tìm câu trả lời cho câu hỏi trên, phải có sự phối hợp tri thức của cả 2 lĩnh vực vì tọa độ các điểm thuộc lĩnh vực hình học giải tích 3 chiều, trong khi đó, khái niệm hình bình hành thuộc lĩnh vực tri thức hình học phẳng. - Câu hỏi dưới dạng ngôn ngữ COKB-ONT: DIEM: A(0,0,0), DIEM: B(4,5,6), DIEM: C(4,0,0), DIEM: D(0,-5,-6). ? Exists HINHBINHHANH [DIEM:A, DIEM:B, DIEM:C, DIEM:D]. - Trả lời: HINHBINHHANH [A,B,C,D]. Với câu hỏi truy vấn này, hoạt động của hệ thống multi-agent như hình 9. Quá trình truy vấn, tổng hợp kết quả, chuyển các câu hỏi, câu trả lời như sau: 1: “Cho 4 điểm A, B, C, D với các tọa độ như sau: A(0,0,0), B(4,5,6), C(4,0,0), D(0,-5,-6). Hỏi ABCD có phải là hình bình hành không?”. 2: Phân loại câu hỏi: Có xuất hiện tọa độ, đây là loại câu truy vấn thuộc lĩnh vực B. 3, 4, 5: Tiếp tục chuyển câu hỏi. 6: Truy vấn COKB B để xác định ABCD có phải là hình bình hành không. 7: Không trả lời được vì không biết khái niệm hình bình hành. 8, 9, 10, 11: “Hình bình hành là gì?”. 12: Truy vấn COKB A về khái niệm hình bình hành. 13: Hình bình hành là hình thang có 2 cạnh bên song song. 14: “Hình thang là gì?”. 15: Truy vấn COKB A về khái niệm hình thang. 16: Hình thang là hình tạo bởi 4 điểm và có 2 cạnh đối song song. 17: Tổng hợp: Hình thang là hình tạo bởi 4 điểm và có 2 cạnh đối song song. Hình bình hành là hình thang có 2 cạnh bên song song. Vậy hình bình hành là hình tạo bởi 4 điểm và có 2 cặp cạnh đối song song. 18, 19: Hình bình hành là hình tạo bởi 4 điểm và có 2 cặp cạnh đối song song. 20: “AB có song song với DC không, và AD có song song với BC không?”. 21: Truy vấn COKB B để xác định quan hệ song song giữa AB với DC, giữa AD với BC. 22: Hai cạnh song song là 2 cạnh có 2 vectơ cùng phương và không trùng nhau. Hai vectơ AB và DC cùng phương và không trùng nhau nên AB song song với DC, hai vectơ AD và BC cùng phương và không trùng nhau nên AD song song với BC. 23, 24, 25, 26: ABCD là hình bình hành. Đã có kết quả cuối. VII. KẾT LUẬN Trong khuôn khổ bài báo, chúng tôi đã trình bày một cách ngắn gọn các kết quả nghiên cứu mà mà nhóm tác giả đã đạt được: - Đã đề xuất một mô hình hệ thống multi-agent với các dịch vụ tri thức tại nơi cư trú và thực thi các agent, để hỗ trợ các agent trong việc truy vấn tri thức theo mô hình COKB. Hình 9: Hoạt động của hệ thống multi-agent để trả lời câu hỏi truy vấn Tạp chí BCVT & CNTT kỳ 3 10/2007 - 107 - - Trên cơ sở mô hình multi-agent đề xuất, trình bày quá trình hoạt động phối hợp dựa trên luật của các agent, và áp dụng vào vấn đề truy vấn tri thức phân tán. - Xây dựng một ứng dụng thử nghiệm trong e- Learning để minh hoạ tính khả thi của mô hình multi-agent đề xuất với 2 cơ sở tri thức thuộc lĩnh vực hình học phẳng và hình học giải tích 3 chiều. Trong các nghiên cứu tiếp theo, chúng tôi sẽ tiếp tục đánh giá hiệu năng của mô hình đề xuất để khẳng định tính ưu việt của nó khi được áp dụng cho e-Learning. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] MICHAEL WOOLDRIDGE, An Introduction to Multi-Agent Systems, John Wiley & Sons, 2002 [2] TRẦN HẠNH NHI, LÊ ĐÌNH DUY, NGUYỄN ĐÔNG HÀ, THÁI TRÍ HÙNG, VĂN TRỌNG NAM, HUỲNH TẤN NĂNG, NGUYỄN HUY THẨM, NGUYỄN THÁI HUY, PHAN ĐÌNH THẾ HUÂN, HỒ THỊ MỸ HUYỀN, LÊ VĂN TRIỀU, Tổng quan về Mobile Agent, Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP.HCM, 2004 [3] LÊ TẤN HÙNG, TỪ MINH PHƯƠNG, HUỲNH QUYẾT THẮNG, Tác tử - Công nghệ phần mềm hướng tác tử, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2006 [4] HOÀNG MINH THỨC, NGUYỄN THÚC HẢI, NGUYỄN THANH THỦY, Mô hình đào tạo từ xa trên sở quản trị tri thức sử dụng tác tử thông minh, Chuyên san Các công trình nghiên cứu, triển khai Công nghệ thông tin và Viễn thông, Số 16, 4/2006 [5] ĐỖ VĂN NHƠN, Xây dựng hệ tính toán thông minh – Xây dựng và phát triển các mô hình biểu diễn tri thức cho các hệ giải toán tự động, Luận án Tiến sĩ, Đại học Khoa học Tự nhiên, TP.HCM, 2001 [6] ĐỖ TẤN NHÀN, Một mô hình Ontology và ứng dụng, Luận văn Thạc Sỹ, Đại học Khoa học Tự nhiên, TP.HCM, 2005 [7] DANNY B.LANGE, MITSURU OSHIMA, Programming and Deploying Java Mobile Agents with Aglets, Addison Wesley Longman, 1998 [8] ERNESTO GERMAN, MANUEL CHI, LEONID SHEREMETOV, Design and Implementation of a FIPA compliant Agent Platform in .NET, Journal of Object Technology, 2004. Ngày nhận bài : 10/8/07 SƠ LƯỢC TÁC GIẢ ĐỖ VĂN NHƠN Tốt nghiệp Khoa Toán, Đại học Tổng hợp TP. HCM năm 1985. Nhận bằng Thạc sỹ Tin học năm 1996, nhận bằng Tiến sỹ năm 2002 tại ĐH Khoa học tự nhiên, ĐH Quốc gia TP. HCM. Hiện đang là giảng viên ĐH Công nghệ Thông tin, ĐH Quốc gia TP. HCM. Lĩnh vực nghiên cứu: Biểu diễn tri thức, Agents, Ontology, Các hệ cơ sở tri thức và Các hệ thống thông minh. E-mail: nhondv@uit.edu.vn NGUYỄN TRẦN MINH KHUÊ Tốt nghiệp Khoa Toán - Tin học, Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐH Quốc gia TP. HCM năm 2003. Hiện đang học Cao học tại ĐH Công nghệ thông tin, ĐH Quốc gia TP. HCM. Là giảng viên Khoa Công nghệ Phần mềm, Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TPHCM. Hướng nghiên cứu chính: Công nghệ đa tác tử, Biểu diễn và xử lý tri thức phân tán. E-mail: khuentm@uit.edu.vn