Simulação Multiagente — Conceitos

O Synapsys trata cada componente da simulação (planta, controlador, observador) como um agente independente. Agentes se comunicam por mensagens, não por chamadas de função — o que permite rodar cada componente em um processo, thread ou máquina separada.

Por que agentes?

O modelo monolítico (tudo no mesmo script) e simples, mas tem limitações:

• Difícil de testar componentes isoladamente
• Não escala para sistemas distribuídos (HIL, redes de controladores)
• Impossível introduzir atraso de rede realista entre planta e controlador

Com agentes:

[ PlantAgent ]  <->  [ SharedMemory / ZMQ ]  <->  [ ControllerAgent ]
   Processo A              Barramento                  Processo B

FIPA ACL

O Synapsys usa um subconjunto do padrão FIPA ACL (Agent Communication Language) para mensagens estruturadas entre agentes.

from synapsys.agents import ACLMessage, Performative

msg = ACLMessage(
    performative=Performative.INFORM,
    sender="planta",
    receiver="controlador",
    content={"y": 3.14},
)

reply = msg.reply(Performative.REQUEST, content={"u": 1.5})

Performative	Significado
INFORM	Informa um fato (ex: estado da planta)
REQUEST	Solicita uma ação (ex: calcular u)
AGREE	Aceita um pedido
REFUSE	Recusa um pedido
FAILURE	Reporta falha na execucao
SUBSCRIBE	Solicita atualizações periodicas

Sincronismo

O SyncEngine controla como o tempo avanca dentro de cada agente.

from synapsys.agents import SyncEngine, SyncMode

# Wall-clock: executa em tempo real, com sleep para cadenciar os ticks
sync = SyncEngine(mode=SyncMode.WALL_CLOCK, dt=0.01)   # 100 Hz

# Lock-step: avanca so quando chamado explicitamente (deterministico)
sync = SyncEngine(mode=SyncMode.LOCK_STEP, dt=0.01)

Wall-clock vs lock-step

	WALL_CLOCK	LOCK_STEP
Velocidade	Tempo real (limitado por dt)	Tão rápido quanto possível
Sincronia	Cada agente no seu ritmo	Acoplado por barreira externa
Atraso de rede	Simulado naturalmente	Transparente
Reprodutibilidade	Não-determinístico	Determinístico
Uso	Testes de robustez, HIL	Validacao matemática

Ciclo de vida do agente

          start()
             |
          setup()          <- inicializa recursos
             |
    +--------+---------+
    |  while running:  |
    |    step()        |   <- um tick da simulacao
    |    sync.tick()   |   <- avanca o relogio
    +--------+---------+
             |
         teardown()        <- libera recursos

O transporte não e fechado pelo agente — seu ciclo de vida e gerenciado pelo código que criou o agente.