Көп агенттік жүйелердің (MAS) мақсаты тәуелсіз процестерді үйлестіру болып табылады. Агент – бұл бағдарлама немесе робот түріндегі компьютер нысаны. Агентті автономды деп санауға болады, өйткені ол қоршаған орта өзгерген кезде бейімделуге қабілетті. MAC бір уақытта болатын және бір уақытта бар, ортақ ресурстарды бөлісетін және бір-бірімен байланысатын компьютерлік процестердің жиынтығынан тұрады. MAC жүйесіндегі негізгі мәселе – агенттер арасындағы үйлестіруді ресімдеу.
Көп агенттік жүйелерді анықтау
MAC - өзара әрекеттесетін қолданба құрамдастары автономды және таратылатын, динамикалық және белгісіз орталарда жұмыс істейтін, кейбір ұйымдық ережелер мен заңдарға сәйкес келетін және қосылуға және шығуға болатын күрделі домендердегі қолданбаларға арналған бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге перспективалық көзқарас. орындау уақытындағы көп агенттік жүйе.
Мұндай қолданбалардың мысалдары жүйелер болып табыладытұтынушылар немесе көлік жүйелеріндегі жүктемелерді оңтайлы жоспарлайтын жүйелер арасында электр энергиясын өндіру мен бөлуді басқару және оңтайландыру. Көп агенттік жүйелерді дамыту бөлек агенттерді, ұйымдарды және орталарды құруды талап етеді.
Бағдарламалау тілдері ақпарат, мақсаттар, опциялар, нормалар, эмоциялар және шешім қабылдау ережелері сияқты әлеуметтік және когнитивтік концепциялар тұрғысынан жеке агенттерді іске асыру үшін бағдарламалау конструкцияларын қамтамасыз етеді.
Көп агенттік ұйымдардың әлеуметтік және ұйымдастырушылық тұжырымдамалары бойынша нормалары, байланыс хаттамалары, бақылауға жататын ресурстары бар рөлдері бар. Әзірленген бағдарламалау тілдері мен фреймворктары үздіксіз өндірістің көптеген салаларына агент негізінде модельдеу жасау үшін пайдаланылады: электр энергетикасы, металлургия, денсаулық сақтау, интернет, көлік, трафикті басқару және маңызды ойындар.
MAS бір-агенттік жүйелерден ерекшеленеді, оларда бір-бірінің мақсаттары мен әрекеттерін үлгі ететін бірнеше агенттер бар. Жалпы сценарийде агенттер арасында тікелей әрекеттесу болуы мүмкін. Бір агент тұрғысынан алғанда, көп агенттік жүйелер бір агенті бар жүйелерден айтарлықтай ерекшеленеді, бұл ортаның динамикасын басқа агенттермен анықтауға болады. Доменге тән белгісіздікке қоса, басқа агенттер қоршаған ортаға болжау мүмкін емес тәсілдермен әдейі әсер етеді.
Осылайша, барлық MAC динамикалық орталары бар деп санауға болады, бұл қазіргі заманға тәнкөп агенттік жүйелер. Тікелей байланыс мүмкіндігі бар немесе онсыз әртүрлі дәрежедегі агенттердің кез келген саны болуы мүмкін.
MAS архитектурасы
Агенттер когнитивтік үлгімен жабдықталуы керек:
- сенімдер;
- тілек;
- ниеттер.
Бір жағынан өзінің білімі мен қабылдауының жемісі болып табылатын қоршаған орта туралы «Сенімдерді» оқиды, екінші жағынан «Қалаулар» жинағын оқиды. Осы екі жиынды кесіп өту "Ниеттердің" жаңа жинағына әкеледі, олар кейін тікелей әрекеттерге аударылады.
Агенттерде байланыс жүйесі болуы керек. Осы мақсатта бірнеше арнайы тілдер бар: Тілге сұрау және манипуляция тілі (KQML). Жақында FIPA ақылды физикалық агенттер қоры жасаған FIPA-ACL стандарты тарады. Көп агенттік жүйелерді құрудың бұл соңғы принципі сөйлеу әрекеттерінің теориясына негізделген.
Бейімделу проблемасы қазіргі уақытта көптеген зерттеулердің тақырыбы болып табылатын күрделі мәселе. Мутантты ортаға бейімделе алатын биологиялық және компьютерлік вирустардың мысалын келтіруге болады.
Соңында, жүйелік архитектураның бір бөлігі болмаса да, MAC тиімді іске асырылуы жасанды интеллектті зерттеу үшін әзірленген көптеген бағдарламалау тілдерінде назар аударуға тұрарлық. Атап айтқанда, LISP тілі туралы айтылады. Бұл архитектуралық элементтер когнитивтіктен тұратын жүйеге қолданыладыагенттер.
Агенттердің санаттары немесе үлгілері
Агенттердің жіктелуі екі критерийге негізделген: когнитивті агенттер немесе бір жағынан телеономикалық мінез-құлықты немесе рефлексті көрсететін реагенттер. Когнитивті және реактивті арасындағы айырмашылық негізінен агентке қолжетімді әлемнің көрінісі болып табылады. Егер индивидке ол пайымдауды құрастыра алатын әлемнің «символдық бейнесі» берілген болса, онда когнитивтік агент туралы айтылады, ал егер оның тек «субсимволдық бейнесі» болса, яғни оның қабылдауымен шектеледі. бірі реактивті агент туралы айтады. Бұл когнитивті және реактивті айырмашылық көп агенттік жүйелердің екі теориялық мектебіне сәйкес келеді.
Біріншісі социологиялық тұрғыдан ынтымақтастыққа арналған «ақылды» агенттердің іргелі көзқарасын қолдайды. Екіншісінде интеллектуалды емес агенттер жиынтығының (құмырсқа түрі) «ақылды» мінез-құлқының пайда болу мүмкіндігі зерттеледі. Мінез-құлық пен рефлекстің екінші айырмашылығы қасақана мінез-құлықты, айқын мақсаттарға ұмтылуды перцептивті мінез-құлықтан ажыратады. Осылайша, агенттердің тенденциялары агенттерде анық көрінуі мүмкін немесе керісінше, қоршаған ортадан туындауы мүмкін. Агенттердің әртүрлі түрлерін топтайтын кесте:
- Когнитивті агенттер.
- Реактивті агенттер.
- Теленомиялық мінез-құлық.
- Қасақана агенттер.
- Басқарылатын агенттер.
- Рефлекстік әрекет.
- Агенттердің "модульдері".
- Тропикалық агенттер.
Когнитивті агенттер негізінен қасақана, яғни.олардың қол жеткізуге тырысатын белгіленген мақсаттары бар. Дегенмен, кейде нақты мақсаттарсыз өздерінің «ғаламы» туралы түсінікке ие модульдер деп аталатын агенттер қолданылады. Олар, мысалы, "ғаламдағы" басқа агенттердің сұрақтарына жауап беру үшін қызмет ете алады.
Реагенттерді жетектер және тропикалық агенттер деп бөлуге болады. Инстинктивті агенттің бекітілген миссиясы болады және егер ол қоршаған орта енді оның тағайындалған мақсатына сәйкес келмейтінін көрсе, мінез-құлықты бастайды. Тропикалық агент қоршаған ортаның жергілікті жағдайына ғана әсер етеді, мысалы, жарық болса, ол жұмыс істейді. «Миссиясы» бар жетек агенттерінің ішкі жағдайындағы мотивация көзі тек қоршаған ортаға қатысты.
Ұйымдық парадигмалар
Мұндай жүйелердің дамуымен әртүрлі ұйымдық парадигмалар әзірленді. Көп агенттік жүйелердің бұл құрылымдары агенттер арасындағы қарым-қатынастар мен өзара әрекеттесу үшін негізді орнатады.
Иерархиялар. Бұл үлгіде агенттер әрбір түйін агент болып табылатын және оның еншілес түйіндерінде рұқсат сілтемесі бар ағаш құрылымына сәйкес иерархиялық болып табылады. Бұл модель жүйенің жалпы мақсатын бұзады.
Холархия иерархияға жақындап келеді. Агент пен оның ішкі тобы арасында өкілеттілік қатынасы жоқ.
Коалиция – агенттердің жеке мүдделері сәйкес келетіндіктен бірігіп, ынтымақтасатын уақытша альянсы. Коалицияның мәні агент құрамдастарының жеке мәндерінің қосындысынан үлкен болуы керек.
Қауымдар коалицияға өте ұқсас жәнекомандалар. Дегенмен, олар тұрақты болуы керек және әдетте бірнеше мақсаттарға жетуге болады. Сонымен қатар, агенттер қауымдарға кіріп, бір уақытта бірнеше қауымға тиесілі бола алады.
Қоғам - өзара әрекеттесетін және байланысатын әртүрлі агенттер жиынтығы. Олардың мақсаттары әртүрлі, парасаттылық деңгейі мен мүмкіндіктері бірдей емес, бірақ барлығы ортақ заңдарға (нормаларға) бағынады.
Федерация агенттері өз тобының делегатына автономиясының бір бөлігін береді. Топ агенттері тек өз өкілімен әрекеттеседі, ол өз кезегінде басқа топтардың делегаттарымен әрекеттеседі.
Сату агенттері сатып алушылардың агенттері талап ете алатын заттарды ұсынады. Ұйымның бұл түрі, мысалы, нақты нарықтарды имитациялауға және әртүрлі сауда стратегияларын салыстыруға мүмкіндік береді.
Матрицалық ұйым агенттері иерархиялық. Дегенмен, агент бірнеше басқа агенттерге ғана бағынатын жоғарыда келтірілген иерархиядан айырмашылығы, бір матрицалық ұйымдағылар бірнеше басқа агенттерге бағынуы мүмкін.
Комбинациялар - Бұл біріктірілген ұйым жоғарыдағы көптеген стильдерді араластырады. Бұл, мысалы, коалиция немесе командалар иерархиясы болуы мүмкін.
Жасанды интеллект
Когнитивті ғылымның мақсаты – жасанды интеллекттің табиғаты мен жұмысын түсіну, ол ішкі ақпаратты мақсатты ету үшін өңдейді. Бұл сипаттамаға көптеген ұғымдар сәйкес келеді: адамдар, компьютерлер, роботтар, сенсорлық жүйелер,тізім шексіз. Когнитивті ғалымдарды ерекше қызықтыратын жүйенің бір түрі ақпаратқа әрекет ететін жасанды өзін-өзі агент болып табылады.
Зерделі агент (IA) тәжірибесі негізінде шешім қабылдай алады және әртүрлі жағдайларда әрекеттерді таңдай алады. «Жасанды» термині айтып тұрғандай, қызығушылықтың автономды агенттерінің түрі табиғаттан жасалған нәрсе емес. Демек, жасанды агент - бұл адамдар жасаған, өзі қабылдаған ақпарат, өз тәжірибесі, шешімдері мен әрекеттері негізінде әрекет етуге қабілетті барлық нәрсе.
Табиғи интеллект саласы агенттердің қажетті түрлерін бағдарламалау тіліне, қатысты бағдарламалық құралға және агентті нақты немесе имитацияланған әлемде енгізу үшін сәйкес архитектураға (аппараттық және қатысты бағдарламалық құрал) аудару үшін техникалық дағдыларды қамтамасыз етеді.
Қабылдау әлемінің ортасы
Агент - сенсорлар арқылы қоршаған ортаны қабылдайтын және оған эффекторлар арқылы әсер ететін кез келген нәрсе, бұл жеткілікті қарапайым болып көрінеді. Агенттің бұл анықтамасы термостаттардан бастап мінез-құлықтың шағын репертуарын іс жүзінде меңгере алатын нысандарға дейінгі көптеген машиналарды қамтиды.
Сенсорлар агент өз әлемі туралы ақпаратты жинау үшін пайдаланатын құралдар. Пернетақта мен бейнекамера агентпен байланысты болса, сенсор ретінде жұмыс істей алады. Жүйенің жауап беруінің соңында орындаушылар агент қоршаған ортаға әсер ету үшін пайдаланатын құралдар болып табылады. Эффекторлардың мысалдарымонитор, принтер және роботтық қол.
Әдетте орта агент домені немесе әлемі болып табылады. Бұл домендер, кем дегенде әзірге, күнделікті әлемнің шексіз мүмкіндіктерін болдырмау үшін жағдайлардың белгілі түрлерімен шектелуі керек.
Автономды әсер ету жүйесі
Автономды агент – «өз күн тәртібін жүзеге асыру және болашақта не болатынына әсер ету үшін сол ортаны қабылдайтын және оған уақыт өте келе әрекет ететін ортаның ішіндегі және оның бөлігі». Франклин мен Грейссердің бұл анықтамасы интеллектуалды агенттердің қарым-қатынасынан басқа барлық негізгі функцияларын көрсетеді. Бұл даму үстіндегі АИ-нің кең ауқымының негізгі мүмкіндіктерінің жақсы жуықтауын қамтамасыз етеді.
Мұндай агенттер қоршаған ортаны сезінеді. Бірақ бұл жерде сенсорлық деректер немесе қабылдаулар басқа объектілер туралы мәліметтерді ғана емес, сонымен бірге агенттің өзінің қоршаған ортадағы жағдайға әсерін де қамтиды. Сенсорлар органикалық болуы мүмкін, мысалы, көздер мен құлақтар және олардың нейрондық процессорлары немесе сандық компьютерге енгізілген бейне және аудио процессорлары сияқты жасанды. Қоршаған орта жабық кеңістік сияқты өте шектеулі аумақ немесе қор нарығы немесе астероидтар жинағы сияқты өте күрделі болуы мүмкін. Датчиктер агент әрекеттесетін нысандар түрлеріне сәйкес келуі керек.
Әсерлесудің рефлекторлық түрі
Рефлектор агентінің күрделі механизмі бар. Тікелей динамиканың орнынақоршаған ортаға қатысты ол не істеу керектігін ережелер тізімінен іздейді. Рефлекторлық агент берілген қабылдауға бағдарламаланған жауаппен жауап береді. Берілген қабылдауға мыңдаған ықтимал жауаптар болса да, агентте бағдарламашы қарастырған жауаптарды орындау үшін жағдай әрекеті ережелерінің кірістірілген тізімі бар. Жағдай әрекетінің ережесі негізінен гипотетикалық императив болып табылады.
Рефлексті агенттер өте жарқын емес. Олар жаңалықты көтере алмайды. Зияткерлік агент өзінің күрделі емес немерелерінің ерекшеліктерін қамтиды, бірақ соншалықты шектеулі емес. Күн тәртібіне сай әрекет етеді. Оның белсенді түрде жүзеге асыратын мақсаттары бар. Мақсатқа негізделген агент қоршаған ортаның ағымдағы күйін және бұл ортаның әдетте қалай жұмыс істейтінін түсінеді. Ол бірден қол жеткізуге болмайтын негізгі стратегияларды немесе мақсаттарды көздейді. Бұл агентті тек реактивті емес, белсенді етеді.
Мақсатты функционалдық қызметтік бағдарлама
Күрделі агенттерде ортада орындауға болатын әртүрлі ықтимал әрекеттерге үй шаруашылығының шарасы қолданылады. Бұл күрделі жоспарлаушы қызметке негізделген агент болып табылады. Қызметке негізделген агент жақсы нәтиже алу үшін белгілі бір критерийлерге қаншалықты қол жеткізетінін көру үшін әрбір сценарийді бағалайды. Табысқа жету ықтималдығы, сценарийді аяқтау үшін қажетті ресурстар, қол жеткізілетін мақсаттың маңыздылығы, оған кететін уақыт сияқты нәрселердің барлығын қызметтік функцияларды есептеуге қосуға болады.
СебебіБағдарламашы әдетте агент кездесетін әлемнің барлық күйлерін болжай алмайтындықтан, рефлекторлық агент үшін жазылуы қажет ережелер саны тіпті жиналыстарды жоспарлау немесе көлік бағыттары мен жабдықтауды ұйымдастыру сияқты өте қарапайым салаларда да астрономиялық болады.
Негізгі басқару циклі
Интеллектуалды агент анықтамасын ескере отырып, агент теоретигі Майкл Вуладрич 2000 жылы жазған негізгі басқару циклін қарастырыңыз:
- бейбітшілікті сақта;
- ішкі әлем үлгісін жаңарту;
- қасақана ниетке жету;
- ниеттердің жоспарын алу үшін құралдарды/аяқтарды пайдаланыңыз;
- жоспарды орындау;
- процесті аяқтаңыз.
Бұл үлгіні түсіндіру қажет. Агент әлемді бақылайды - бұл оның сенсорларын пайдалана отырып, қабылдауды жинайтынын білдіреді. Сенсор сандық компьютерге бекітілген пернетақта немесе роботқа бекітілген визуалды процессор болуы мүмкін. Бұл агентке әлемнің өкілдіктерін жинауға мүмкіндік беретін кез келген нәрсе болуы мүмкін. Ішкі үлгіні жаңарту агент өзінің қабылдаулар тізбегіне және әлем туралы бағдарламаланған ақпаратқа жаңа қабылдауды қосады дегенді білдіреді.
Мультиагенттік әзірлеу платформалары
AnyLogic – SmallTalk объектіге бағытталған бағдарламалау тіліне негізделген ашық бастапқы көп агентті және көп компонентті CORMAS модельдеу бағдарламалық құралы.
DoMIS – «күрделі жүйелерді операциялық басқаруға» бағытталған және B-ADSC жобалау әдісіне негізделген көп агентті жүйені жобалау құралы.
JACK - Java тілінің агентке бағытталған кеңейтімі ретінде Agent Oriented Software әзірлеген когнитивті агенттерге арналған бағдарламалау тілі және әзірлеу ортасы.
GAMA – агенттер мен олардың ортасын сипаттау үшін GIS деректерін пайдалана отырып, кеңістіктік анық агент негізіндегі модельдеу ортасын ұсынатын ашық бастапқы модельдеу платформасы (LGPL).
JADE (Java Agent DEVELOPMENT) – Java тіліне негізделген ашық бастапқы көп агентті әзірлеу жүйесі.
Стандарттың жеті үлгісі
Зерттеудің эволюциялық процесінде сенімді және жоғары сапа деңгейін көрсететін жүйені қалай жасауға болатыны туралы көбірек ақпарат бар. Жалғастыру тенденциясы – даму аясында шешім қабылдауды біріктіре алған бар әдістерді толықтыру немесе кеңейту.
Әдістемелік стандарт түсінікті және қарапайым түрде табиғи тілді ғана емес, сонымен қатар жүйені сипаттауға көмектесетін сипаттама үлгілерін пайдалана отырып, MAC құруға мүмкіндік береді.
Әдістемелік стандарт MAC құру үшін есептердің жеті үлгісін немесе олардың шешімдерін ұсынады:
- Компанияны немесе ұйымды сипаттайтын сценарий үлгісі.
- Мақсаттар мен міндеттер моделі органикалық құрылымды анықтайды және сипаттайды.
- Агент моделі адамдарды және автономды жүйелерді анықтайды.
- Үлгі мақсат пен міндеттерді белгілі бір агентпен байланыстырады.
- Ұйымдастыру үлгісі жеке агент байланыстырылған ортаны сипаттайды.
- Өзара әрекеттесу үлгісі олардың агенттерді үйлестіруіне баса назар аудара отырып, қарым-қатынасты сипаттайды.
- Дизайн үлгісі агент пен желі архитектурасын анықтайды.
Агенттер арасындағы өзара әрекеттесу мысалдары
MAS автономды агенттер арасындағы әрекеттесуді модельдеу үшін пайдаланылады. Көп агенттік жүйелерді қолдану, мысалы, әлеуметтануда қауымдастықты құрайтын әртүрлі агенттерді параметрлеуге мүмкіндік береді. Шектеулерді қосу арқылы күтілетін нәтижеге қол жеткізу үшін ең тиімді компонент не болатынын түсінуге тырысуға болады. Олар техникалық немесе этикалық себептерге байланысты нақты адамдар қол жеткізе алмайтын сценарийлермен тәжірибе жасауы керек.
Таратылған IA ірі монолитті табиғи емес барлау бағдарламаларының күрделілігін шешу үшін жасалды - орындау, тарату және орталықтандырылған басқару. Күрделі мәселені шешу үшін кейде бір үлкен монолитті бағдарламаға қарағанда салыстырмалы түрде шағын бағдарламаларды (агенттерді) ынтымақтастықта жасау оңайырақ. Автономия жүйеге қоршаған ортадағы күтпеген өзгерістерге динамикалық бейімделуге мүмкіндік береді.
Ойын индустриясындағы көп агенттік жүйелердің мысалдары көп және алуан түрлі. Олар бейне ойындар мен фильмдерде, соның ішінде MASSIVE бағдарламалық құралында, мысалы, «Сақиналар иесі» трилогиясындағы тобырдың қозғалысын модельдеу үшін қолданылады. Олар да мүмкінкомпаниялар, мысалы, веб-сайттарды шолатын тұтынушылардың әрекетін бақылау үшін пайдаланады.
MAS қаржы әлемінде де қолданылады. Мысалы, MetaTrader 4 платформасы автоматтандырылған саудада Forex бағамдарын сақтайтын сарапшы агенттерді пайдалануға мүмкіндік береді
Жүйені пайдаланудың артықшылықтары
IA зерттеулерінде агент негізіндегі жүйелер технологиясы бағдарламалық жүйелерді тұжырымдамалау, жобалау және енгізу үшін жаңа парадигма ретінде қабылданды. Multi-MAS әдісінің артықшылықтары:
- Есептеу ресурстары мен мүмкіндіктерін өзара байланысты агенттер желісі бойынша бөліседі.
- Бірнеше бұрыннан бар жүйелердің өзара байланысы мен өзара әрекеттесуіне мүмкіндік береді.
- Әуе кемелеріне техникалық қызмет көрсету, кітаптың электрондық әмияндары, әскери миналардан тазарту, сымсыз байланыс және байланыс, әскери логистикалық жоспарлау, жеткізу тізбегін басқару жүйесі, бірлескен миссияны жоспарлау, қаржылық портфельді басқару сияқты түрлі салаларды қамтиды.
Зерттеу барысында агент негізіндегі жүйелерге арналған IA технологиясы бағдарламалық жүйелерді тұжырымдамалау, жобалау, енгізу және көп агентті оқытудың жаңа парадигмасы ретінде қабылданды.
Осылайша, MAC – әр мәселе жасаушының жеке қабілетінен немесе білімінен тыс мәселелерді шешу үшін өзара әрекеттесетін бағдарламалық құрал агенттерінің еркін біріктірілген желісі.
