Die doel van multi-agent stelsels (MAS) is om onafhanklike prosesse te koördineer. 'n Agent is 'n rekenaar-entiteit in die vorm van 'n program of 'n robot. 'n Agent kan as outonoom beskou word omdat dit in staat is om aan te pas wanneer sy omgewing verander. 'n MAC bestaan uit 'n stel rekenaarprosesse wat op dieselfde tyd plaasvind en op dieselfde tyd bestaan, gemeenskaplike hulpbronne deel en met mekaar kommunikeer. Die sleutelprobleem in die MAC is die formalisering van koördinasie tussen agente.
Definieer multi-agent stelsels
MAC is 'n vooruitskouende benadering tot sagteware-ontwikkeling vir toepassings in komplekse domeine waar interaksie toepassingskomponente outonoom en versprei is, in dinamiese en onsekere omgewings werk, aan sekere organisatoriese reëls en wette moet voldoen, en kan aansluit en verlaat 'n multi-agent stelsel tydens looptyd.
Voorbeelde van sulke toepassings is stelsels watbestuur en optimaliseer die produksie en verspreiding van elektrisiteit tussen verbruikers of stelsels wat vragte in vervoerstelsels optimaal beplan. Die ontwikkeling van multi-agent stelsels vereis die skepping van aparte agente, organisasies en omgewings.
Programmeringstale verskaf programmeringskonstrukte vir die implementering van individuele agente in terme van sosiale en kognitiewe konsepte soos inligting, doelwitte, opsies, norme, emosies en besluitreëls.
Multi-agent organisasies in terme van sosiale en organisatoriese konsepte het rolle, toegerus met norme, kommunikasie protokolle, hulpbronne wat onderhewig is aan monitering. Die ontwikkelde programmeertale en raamwerke word gebruik om agentgebaseerde simulasies vir baie bedrywe van deurlopende produksie te skep: elektrisiteit, metallurgie, gesondheidsorg, internet, vervoer, verkeersbestuur en ernstige speletjies.
MAS verskil van enkelagent-stelsels deurdat hulle verskeie agente het wat mekaar se doelwitte en optrede modelleer. In 'n algemene scenario kan daar direkte interaksie tussen agente wees. Uit die oogpunt van 'n enkele agent, verskil multi-agent sisteme mees betekenisvol van stelsels met 'n enkele agent deurdat die dinamika van die omgewing deur ander agente bepaal kan word. Benewens die onsekerheid wat inherent aan 'n domein kan wees, beïnvloed ander agente doelbewus die omgewing op onvoorspelbare maniere.
Dus, alle MAC's kan beskou word as 'n dinamiese omgewing, wat tipies is vir modernemulti-agent stelsels. Daar kan enige aantal agente met verskillende grade van heterogeniteit wees, met of sonder die moontlikheid van direkte kommunikasie.
MAS-argitektuur
Agente moet toegerus wees met 'n kognitiewe model:
- beliefs;
- wense;
- intensies.
Aan die een kant lees hy "Beliefs" oor die omgewing, wat die resultaat is van sy kennis en persepsies, en aan die ander kant 'n stel "Desires". Die kruising van hierdie twee stelle lei tot 'n nuwe stel "Bedoelings" wat dan direk in aksies vertaal word.
Agente moet 'n kommunikasiestelsel hê. Daar is verskeie gespesialiseerde tale vir hierdie doel: Language Query and Manipulation Language (KQML). Onlangs is die FIPA-ACL-standaard, geskep deur die FIPA Foundation for Intelligent Physical Agents, gesirkuleer. Hierdie laaste beginsel van die bou van multi-agent stelsels is gebaseer op die teorie van spraakhandelinge.
Die probleem van aanpassing is 'n netelige kwessie wat tans die onderwerp van baie navorsing is. 'n Mens kan 'n voorbeeld gee van sommige virusse, beide biologies en rekenaars, wat by 'n mutante omgewing kan aanpas.
Uiteindelik verdien 'n doeltreffende implementering van die MAC, hoewel nie streng gesproke deel van die stelselargitektuur nie, aandag in die baie programmeertale wat ontwikkel is vir die studie van kunsmatige intelligensie. In die besonder word die LISP-taal genoem. Hierdie argitektoniese elemente word toegepas op 'n sisteem wat uit kognitiewe bestaanagente.
kategorieë of modelle van agente
Die klassifikasie van agente is gebaseer op twee kriteria: kognitiewe middels of reagense wat, aan die een kant, teleonomiese gedrag, of 'n refleks toon. Die onderskeid wat tussen kognitief en reaktief gemaak kan word, is in wese 'n voorstelling van die wêreld wat vir die agent beskikbaar is. As 'n individu toegerus is met 'n "simboliese voorstelling" van die wêreld waaruit hy redenasie kan formuleer, dan praat 'n mens van 'n kognitiewe agent, terwyl as hy slegs 'n "sub-simboliese voorstelling" het, dit wil sê beperk tot sy persepsies, mens praat van 'n reaktiewe middel. Hierdie kognitiewe en reaktiewe onderskeid stem ooreen met twee teoretiese skole van multi-agent sisteme.
Die eerste een ondersteun die fundamentele benadering van "slim" agente vir samewerking vanuit 'n sosiologiese oogpunt. In die tweede word die moontlikheid van die opkoms van "slim" gedrag van 'n stel nie-intelligente agente (miertipe) bestudeer. Die tweede verskil tussen gedragsgedrag en refleks skei opsetlike gedrag, die nastrewing van eksplisiete doelwitte, van perseptuele gedrag. Die neigings van agente kan dus eksplisiet in agente uitgedruk word of, omgekeerd, uit die omgewing kom. Tabel wat verskillende tipes agente groepeer:
- Kognitiewe agente.
- Reaktiewe middels.
- Telenomiese gedrag.
- Opsetlike agente.
- Bestuurde agente.
- Refleksgedrag.
- Agents "modules".
- Tropiese agente.
Kognitiewe agente is meestal doelbewus, d.w.s.hulle het vaste doelwitte wat hulle probeer bereik. Soms word agente genaamd modules egter gebruik, wat 'n idee het van hul "heelal" sonder spesifieke doelwitte. Hulle kan byvoorbeeld dien om vrae van ander agente in die "heelal" te beantwoord.
Reagense kan in aktueerders en tropiese middels verdeel word. Die instinktiewe agent sal 'n vaste missie hê en sal 'n gedrag veroorsaak as hy sien dat die omgewing nie meer by sy toegewese doel pas nie. Tropiese middel reageer slegs op die plaaslike toestand van die omgewing, byvoorbeeld as daar lig is, dan loop dit. Die bron van motivering in die interne geval van dryfagente wat 'n "missie" het, verwys slegs na die omgewing.
Organisatoriese paradigmas
Met die ontwikkeling van sulke stelsels is verskeie organisatoriese paradigmas ontwikkel. Hierdie strukture van multi-agent stelsels stel die raamwerk vir verhoudings en interaksies tussen agente.
Hiërargieë. In hierdie model is agente hiërargies volgens 'n boomstruktuur waarin elke nodus 'n agent is en 'n toestemmingskakel op sy kind nodusse het. Hierdie model vernietig die algehele doel van die stelsel.
Holargie nader die hiërargie. Daar is geen gesagsverhouding tussen 'n agent en sy subgroep nie.
'n Koalisie is 'n tydelike alliansie van agente wat saamkom en saamwerk omdat hul persoonlike belange ontmoet. Die waarde van die koalisie moet groter wees as die som van die individuele waardes van die agentkomponente.
Gemeente is baie soos koalisies enbevele. Hulle is egter bedoel om permanent te wees en het gewoonlik verskeie doelwitte om te bereik. Boonop kan agente gemeentes binnegaan en verlaat en terselfdertyd aan verskeie behoort.
Society is 'n stel uiteenlopende agente wat interaksie en kommunikeer. Hulle het verskillende doelwitte, het nie dieselfde vlak van rasionaliteit en dieselfde vermoëns nie, maar hulle gehoorsaam almal algemene wette (norme).
Federasie-agente gee van hul outonomie aan hul groep se afgevaardigde. Groepagente het slegs interaksie met hul afgevaardigde, wat op hul beurt interaksie het met afgevaardigdes van ander groepe.
Verkoopsagente bied items aan wat kopers se agente kan eis. Hierdie tipe organisasie maak dit byvoorbeeld moontlik om werklike markte te simuleer en verskillende handelstrategieë te vergelyk.
Matrix-organisasie-agente is hiërargies. Anders as die hiërargie wat hierbo aangebied word, waar 'n agent slegs ondergeskik is aan 'n paar ander agente, kan diegene in een matriksorganisasie aan verskeie ander onderhewig wees.
Kombinasies – Hierdie gekombineerde organisasie meng baie van die style hierbo. Dit kan byvoorbeeld 'n koalisie of 'n hiërargie van spanne wees.
Kunsmatige Intelligensie
Die doel van kognitiewe wetenskap is om die aard en werking van kunsmatige intelligensie te verstaan, wat interne inligting verwerk om dit doelgerig te maak. Baie konsepte pas by hierdie beskrywing: mense, rekenaars, robotte, sensoriese stelsels,die lys is eindeloos. Een tipe stelsel van besondere belang vir kognitiewe wetenskaplikes is die kunsmatige self-agent wat op inligting optree.
'n Intelligente agent (IA) is in staat om besluite te neem op grond van sy ervaring en kan aksies in verskillende situasies kies. Soos die term "kunsmatig" suggereer, is die soort outonome agente van belang nie iets wat deur die natuur geskep word nie. Daarom is 'n kunsmatige agent alles wat deur mense geskep word, in staat om op te tree op grond van die inligting wat dit waarneem, sy eie ervarings, besluite en optrede.
Die veld van buite-natuurlike intelligensie verskaf die tegniese vaardighede om gewenste soorte agente te vertaal in 'n programmeertaal, verwante sagteware en toepaslike argitektuur (hardeware en verwante sagteware) om die agent in die werklike of gesimuleerde wêreld te implementeer.
Omgewing van die wêreld van persepsie
Agent is enigiets wat die omgewing deur sensors inneem en deur effektors daarop inwerk, wat eenvoudig genoeg klink. Hierdie definisie van 'n agent dek 'n wye reeks masjiene, van termostate tot voorwerpe wat eintlik 'n klein repertoire van gedrag kan aanleer.
Sensors is instrumente wat deur 'n agent gebruik word om inligting oor hul wêreld in te samel. Die sleutelbord en videokamera kan as sensors werk as hulle met die agent geassosieer word. Aan die einde van die stelsel se reaksie is die presteerders die instrumente wat deur die agent gebruik word om die omgewing te beïnvloed. Voorbeelde van effektore ismonitor, drukker en robotarm.
Gewoonlik is die omgewing die agent se domein of wêreld. Hierdie domeine, ten minste vir nou, moet beperk word tot spesifieke tipe situasies om die onbeperkte moontlikhede van die alledaagse wêreld te vermy.
Outonome Invloedstelsel
'n Outonome Agent is "'n sisteem binne en deel van 'n omgewing wat daardie omgewing waarneem en mettertyd daarop optree om sy eie agenda uit te voer en om te beïnvloed wat dit in die toekoms ervaar". Hierdie definisie deur Franklin en Greisser weerspieël al die basiese funksies van intelligente agente, behalwe vir hul geselligheid. Dit bied 'n goeie benadering van die hoofkenmerke van die wye verskeidenheid KI's in ontwikkeling.
Sulke agente voel hul omgewing. Maar hier sluit sensoriese data of persepsies nie net data oor ander objekte in nie, maar ook die invloed van die agent self op die stand van sake in die omgewing. Sensors kan organies wees, soos oë en ore en hul neurale verwerkers, of kunsmatig wees, soos video- en oudioverwerkers wat in 'n digitale rekenaar ingebed is. Die omgewing kan 'n baie beperkte area wees, soos 'n geslote ruimte, of baie kompleks, soos 'n aandelemark of 'n versameling asteroïdes. Sensors moet ooreenstem met die tipe voorwerpe waarmee die agent interaksie het.
Reflekstipe interaksie
Die weerkaatsmiddel het 'n meer komplekse meganisme. In plaas van direkte dinamiekmet betrekking tot die omgewing, soek hy wat hy moet doen in die lys reëls. Die refleksagent reageer op 'n gegewe persepsie met 'n geprogrammeerde respons. Selfs al is daar duisende moontlike reaksies op 'n gegewe persepsie, het die agent 'n ingeboude lys van situasie-aksiereëls om daardie antwoorde uit te voer wat reeds deur die programmeerder oorweeg is. Die situasie-aksiereël is basies 'n hipotetiese imperatief.
Refleksmiddels is regtig nie baie helder nie. Hulle kan eenvoudig nie die nuwigheid hanteer nie. Die intelligente agent bevat die kenmerke van sy minder gesofistikeerde neefs, maar is nie so beperk nie. Hy tree volgens die agenda op. Dit het 'n stel doelwitte wat dit aktief nastreef. Die teikengebaseerde agent het 'n begrip van die huidige toestand van die omgewing en hoe daardie omgewing tipies werk. Hy streef groot strategieë of doelwitte na wat nie onmiddellik bereik kan word nie. Dit maak die agent aktief, nie net reaktief nie.
Teiken funksionele nut
In meer komplekse agente word 'n huishoudelike maatreël toegepas op die verskillende moontlike aksies wat in die omgewing uitgevoer kan word. Hierdie komplekse skeduleerder is 'n diensgebaseerde agent. Die diensgebaseerde agent sal elke scenario evalueer om te sien hoe goed dit sekere kriteria bereik om 'n goeie resultaat te kry. Dinge soos die waarskynlikheid van sukses, die hulpbronne wat nodig is om die scenario te voltooi, die belangrikheid van die doelwit wat bereik moet word, die tyd wat dit sal neem, kan alles in berekeninge van nutsfunksies in berekening gebring word.
OmdatAangesien 'n programmeerder nie tipies al die toestande van die wêreld kan voorspel wat 'n agent sal teëkom nie, sal die aantal reëls wat vir 'n refleksagent geskryf moet word, astronomies wees, selfs in baie eenvoudige gebiede soos die skedulering van vergaderings of die organisering van vervoerroetes en voorrade.
Basiese beheerlus
Gegewe die definisie van 'n intelligente agent, oorweeg die basiese beheerlus geskryf deur agentteoretikus Michael Vuladrich in 2000:
- behou vrede;
- dateer interne wêreldmodel op;
- bereik 'n doelbewuste voorneme;
- gebruik middele/doele om 'n bloudruk vir voornemens te kry;
- voer die plan uit;
- beëindig die proses.
Hierdie patroon kort 'n bietjie interpretasie. Die agent neem die wêreld waar - dit beteken dat hy, met behulp van sy sensors, persepsies versamel. Die sensor kan 'n sleutelbord wees wat aan 'n digitale rekenaar gekoppel is of 'n visuele verwerker wat aan 'n robot gekoppel is. Dit kan enigiets wees wat die agent toelaat om voorstellings van die wêreld te versamel. Die opdatering van die interne model beteken dat die agent 'n nuwe persepsie by sy volgorde van persepsies en geprogrammeerde inligting oor die wêreld voeg.
Multi-Agent-ontwikkelingsplatforms
AnyLogic is 'n oopbron multi-agent en multi-komponent CORMAS simulasie sagteware gebaseer op die objekgeoriënteerde programmeertaal SmallTalk.
DoMIS is 'n multi-agent stelsel ontwerp hulpmiddel wat gefokus is op "operasionele beheer van komplekse stelsels" en gebaseer op die B-ADSC ontwerp metode.
JACK is 'n programmeertaal en ontwikkelingsomgewing vir kognitiewe agente wat deur Agent Oriented Software ontwikkel is as 'n agent-georiënteerde uitbreiding van die Java-taal.
GAMA is 'n oopbron-modelleringsplatform (LGPL) wat 'n ruimtelik eksplisiete agent-gebaseerde modelleringsomgewing bied wat GIS-data gebruik om agente en hul omgewing te beskryf.
JADE (Java Agent DEVELOPMENT) is 'n oopbron multi-agent ontwikkelingsraamwerk gebaseer op die Java-taal.
Sewe modelle van die standaard
In die evolusionêre proses van navorsing is daar meer insette oor hoe om 'n stelsel te skep wat betroubaar is en 'n hoër vlak van geh alte verteenwoordig. Die neiging om voort te gaan is om bestaande metodes aan te vul of uit te brei wat daarin geslaag het om besluitneming binne ontwikkeling te konsolideer.
Die metodologiese standaard laat toe, op 'n verstaanbare en eenvoudige manier, om 'n MAC te skep, nie net deur natuurlike taal te gebruik nie, maar ook deur beskrywingsjablone te gebruik wat help met stelselspesifikasie.
Die metodologiese standaard bied sewe modelle van probleme of hul oplossings vir die bou van MAC:
- 'n Scenariomodel wat 'n maatskappy of organisasie beskryf.
- Die doelwitte en doelwitte model definieer en beskryf die organiese struktuur.
- Die agentmodel definieer mense en outonome stelsels.
- Die rolmodel assosieer doelwitte en doelwitte met 'n spesifieke agent.
- Die organisasiemodel beskryf die omgewing waaraan 'n individuele agent geassosieer word.
- Die interaksiemodel beskryf die verhouding, met die klem op hul koördinering van agente.
- Die ontwerpmodel definieer die agent- en netwerkargitektuur.
Voorbeelde van interaksie tussen agente
MAS word gebruik om die interaksie tussen outonome agente te simuleer. Die gebruik van multi-agent sisteme, byvoorbeeld, in sosiologie maak dit moontlik om die verskillende agente waaruit die gemeenskap bestaan, te parameteriseer. Deur beperkings by te voeg, kan u probeer verstaan wat die doeltreffendste komponent sal wees om die verwagte resultaat te bereik. Hulle moet eksperimenteer met scenario's wat nie deur regte mense bereikbaar sou wees nie, hetsy om tegniese of etiese redes.
Distributed IA is geskep om die kompleksiteit van groot monolitiese nie-natuurlike intelligensieprogramme op te los – uitvoering, verspreiding en gesentraliseerde beheer. Om 'n komplekse probleem op te los, is dit soms makliker om relatief klein programme (agente) in samewerking te skep as een groot monolitiese program. Outonomie stel die stelsel in staat om dinamies aan te pas by onvoorsiene veranderinge in die omgewing.
Voorbeelde van multi-agent-stelsels in die dobbelbedryf is talle en uiteenlopende. Hulle word gebruik in videospeletjies en films, insluitend die MASSIVE-sagteware, om byvoorbeeld skarebeweging in die Lord of the Rings-trilogie te simuleer. Hulle mag ookword byvoorbeeld deur maatskappye gebruik om die gedrag van klante wat op webwerwe blaai na te spoor.
MAS word ook in die wêreld van finansies gebruik. Byvoorbeeld, die Meta Trader 4-platform laat die gebruik toe van kundige agente in outomatiese handel wat Forex-koerse volg
Voordele van die gebruik van die stelsel
In IA-navorsing is agent-gebaseerde stelseltegnologie omhels as 'n nuwe paradigma vir die konseptualisering, ontwerp en implementering van sagtewarestelsels. Voordele van die multi-MAS-benadering:
- Deel rekenaarhulpbronne en -vermoëns oor 'n netwerk van onderling gekoppelde agente.
- Laat interkonneksie en interoperabiliteit van veelvuldige bestaande verouderde stelsels toe.
- Dek verskeie velde, insluitend vliegtuigonderhoud, boeke-e-beursies, militêre mynopruiming, draadlose kommunikasie en kommunikasie, militêre logistieke beplanning, voorsieningskettingbestuurstelsel, samewerkende sendingbeplanning, finansiële portefeuljebestuur.
In navorsing is IA-tegnologie vir agentgebaseerde stelsels omhels as 'n nuwe paradigma vir konseptualisering, ontwerp, implementering en multi-agent-leer van sagtewarestelsels.
MAC is dus 'n losgekoppelde netwerk van sagteware-agente wat interaksie het om probleme op te los bo die individuele vermoë of kennis van elke probleemmaker.
