TAC – Trading Agent Competition1 Programmierung von Agenten in JAVA: Implementierung einer Supply-Chain WS 2003/04 Veranstalter: Tim Stockheim Jochen Franke.

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1 TAC – Trading Agent Competition1 Programmierung von Agenten in JAVA: Implementierung einer Supply-Chain WS 2003/04 Veranstalter: Tim Stockheim Jochen Franke Michael Schwind Donnerstag 16.00 – 18.00 Uhr – Raum 220 C

2 TAC – Trading Agent Competition2 TAC Trading Agent Competition www.sics.se/tac Supply Chain Szenario, in dem mehrere Agenten mit benutzerdefinierten Strategien in einem gemeinsamen Framework gegeneinander antreten Kooperationsprojekt der Carnegie Mellon University und Swedish Institute of Computer Science TAC Classic => Ursprüngliches Szenario mit Traveling Agent TAC SCM => Supply Chain Szenario

3 TAC – Trading Agent Competition3 TAC SCM Szenraio

4 TAC – Trading Agent Competition4 Akteure Agenten => Benutzerdefinierte Strategien, Konkurrenzkampf zwischen Agenten Customer => Kunden, die eine externe Nachfrage stellen und feste Lieferzeitpunkte einfordern Supplier => Hersteller, die auf Bestellung Rohstoffe produzieren Manufacturer => Produktionseinheit, die Rohstoffe in verkaufbare Fertiggüter transformiert

5 TAC – Trading Agent Competition5 Agenten Agenten befinden sich im Spannungsfeld zwischen Kunden und Zulieferern Aufgaben der Agenten –Zuliefererkontrakte aushandeln –Für Kundenorders bieten –Tägliche Produktionsplanung

6 TAC – Trading Agent Competition6 Ablauf TAC

7 TAC – Trading Agent Competition7 Ablauf TAC Produktion von PCs, Varianten CPUs, Mainboards, Speicher, Festplatten Zwei Supplier für jeden Komponententyp

8 TAC – Trading Agent Competition8 Einkauf von Rohmaterialien Agent gibt RFQs an Zulieferer aus Maximal 10 RFQs pro simuliertem Tag RFQ spezifiziert Menge und Lieferdatum Zulieferer sammelt alle RFQs und bearbeitet sie sequentiell RFQs eines Agenten werden als RFQ- Bundle ausgewertet

9 TAC – Trading Agent Competition9 Auswahl RFQ-Bundle Zufällige Auswahl eines RFQ-Bundles QuantityRequested=Summe aller nachgefragten Mengen QuantityPurchased=Summe der tatsächlich gekauften Menge Weight=min(0.5, order ratio)

10 TAC – Trading Agent Competition10 Offer-Bundles Zulieferer bearbeiten alle RFQs und liefern gegebenenfalls Offers zurück Falls RFQ komplett erfüllt werden kann, wird entsprechende Offer zurückgegeben Falls RFQ nicht erfüllt werden kann, werden zwei Offers zurückgegeben –Offer1 mit passender Menge und späterer Fälligkeit –Offer2 mit kleinerer Menge und passender Fäligkeit Agent kann eines der alternativen Angebote annehmen

11 TAC – Trading Agent Competition11 Beispiel

12 TAC – Trading Agent Competition12 Zulieferer - Verhalten Zulieferer haben zwei Aufgaben –Produktion und Versand von Komponenten an die Agenten –Verfügbare Produktionskapazität planen, um den Agenten Offers bieten zu können

13 TAC – Trading Agent Competition13 Zulieferer - Annahmen Zulieferer operieren auf Basis einer make-to- order Strategie Sollten mehrere Tage notwendig sein, um eine Order zu befriedigen, werden die jeweils überschüssiges Komponenten in einem Lager abgelegt, Lagerkosten sind null Orders werden stets am Fälligkeitsdatum ausgeliefert, überschüssige Produktionskapazität wird stets aufgebraucht

14 TAC – Trading Agent Competition14 Zulieferer – Annahmen 2 Produktionskapazität wird durch random walk bestimmt In der Planung des Zulieferers wird angenommen, dass die zukünftige Kapazität der nominalen Kapazität entspricht Falls eine Order wegen unzureichender Kapazität nicht erfüllt werden kann, bekommt diese eine höhere Priorität vor Orders mit späterem Liefertermin zugewiesen

15 TAC – Trading Agent Competition15 Zulieferer Produktionskapazität Formel zur Bestimmung der Kapazität eines Zulieferers an einem Tag d Kapazität wird nicht negativ, untere Grenze ist null Kapazität des Vortages Random Walk Komponente Abweichung des Vortages zur nominalen Kapazität wird stets um 1% reduziert, sowohl Über- als auch Unterschreitungen werden somit abgedämpft

16 TAC – Trading Agent Competition16 Zulieferer Preisfunktion Basispreis der Komponente Diskontierungsfaktor mit Freie Kapazität zum Zeitpunkt j

17 TAC – Trading Agent Competition17 Konsumenten Konsumenten erstellen jeden simulierten Tag RFQs RFQs spezifizieren –Bestelltyp –Bestellmenge –Fälligkeitsdatum –Reservationspreis (maximaler Preis, den der Konsument bereit ist zu zahlen)

18 TAC – Trading Agent Competition18 Konsumenten 2 Anzahl von RFQ haben obere und untere Grenze Anzahl von RFQs zwischen den Grenzen variieren und folgen einem Random Walk RFQ spezifiziert auch ein Penalty in Form eines Prozentsatzes des Reservationspreises, das bei Fälligkeitsüberschreitung eingefordert wird Bei Fälligkeitsüberschreitung werden Strafzahlungen bis zu fünf simulierten Tagen fällig, dann wird die Bestellung gelöscht Konsument nimmt Offer des Agenten mit dem niedrigsten Preis an, das die geforderte Quantität zum geforderten Stichtag mit einem Preis kleiner als der Reservationspreis anbietet

19 TAC – Trading Agent Competition19 Bank Die verfügbaren Mittel eines Agenten werden von einer Bank verwaltet Negative Kontostände sind erlaubt Finanzmittel des Agenten werden mit einem fixierten Zinssatz verzinst (sowohl Guthaben als auch Defizit)

20 TAC – Trading Agent Competition20 Informationen Agenten erhalten Informationen aus verschiedenen Quellen RFQs der Konsumenten Offers der Zulieferer Preisintervalle der bestellten PCs eines Tages Periodische Markt-Reports (alle 20 TAC-Tage) –Aggregierte Angaben der von den Zulieferern produzierten Mengen –Aggregierte Angaben der von den Zulieferern abgesetzten Mengen –Durchschnittlicher Preis und Anzahl der verkauften PCs eines jeden Typs

21 TAC – Trading Agent Competition21 Parametrisierung

22 TAC – Trading Agent Competition22 Installation der Testumgebung

23 TAC – Trading Agent Competition23 Installation der Testumgebung Beispielagent TAC Server-Modul TAC Server-Modul fungiert als Host für die Agenten und eignet sich zum Test des eigenen Agenten Download beider Pakete von http://www.sics.se/tac Server und Agenten-Modul in jeweils eigene Verzeichnisse entpacken

24 TAC – Trading Agent Competition24 Server konfigurieren und starten Konfigurationsdatei im Ordner /config/server.conf server.name festlegen auf localhost (oder den DNS-Namen des Computers) admin.password bei Bedarf auf ein eigenes Passwort setzen Server auf der Kommandozeile starten mit java –jar scmserver.jar

25 TAC – Trading Agent Competition25 Server konfigurieren und starten (2) Browser aufrufen: http://127.0.0.1:8080 Neuen Agenten anmelden (Register new user)

26 TAC – Trading Agent Competition26 Agent konfigurieren und starten Agent zunächst kompilieren durch Aufruf von compile.bat auf der Kommandozeile Agent konfigurieren in der Datei aw.conf –agentName => Name des Agenten –agentPassword => Passwort des Agenten –Werte identisch zur Serverkonfiguration wählen –serverHost => localhost Agent von der Kommandozeile starten mit java –jar scmaw.jar

27 TAC – Trading Agent Competition27 Spielablauf Agent startet automatisch Statusbericht

28 TAC – Trading Agent Competition28 Spielablauf GameViewer auf der Serverkonfigurationsseite starten